AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「短いデータ列でも分類できます」なんて話を持ってきて、正直半信半疑です。短いデータで本当に区別がつくものなんですか？投資対効果を考えたいので、要点をズバリ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、NSRPSという手法は「非常に短い時系列データ」でも周期的、カオス的、ランダムを区別できる可能性が高いんですよ。要点を三つで整理すると、計算が簡単、短データに強い、そして実装が現場向けに単純、です。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
「計算が簡単」というのはありがたいです。うちの現場には高価なGPUも人材もありませんから。ただ、肝心の区別がつく仕組みを端的に教えてもらえますか？難しい専門語は避けてくださいね。
了解しました、専門用語はあとで丁寧に説明します。簡単に言うと、NSRPSはデータ列の中でよく現れる「隣り合うペア」を見つけて、それを新しい記号に置き換える操作を繰り返します。繰り返した回数が少なければ規則性が高く、多ければ複雑、という直感で捉えられますよ。
なるほど。つまり、データを何度も圧縮するような操作をして、どれだけ圧縮できるかで判定するということですか？それって要するにデータの「繰り返しの多さ」を見るんですか？
そのとおりです！とても的確な本質把握ですよ。要するに繰り返しの多さや規則性が高ければ少ない操作で「一定の記号列」にできますし、カオスやランダムなら多くの操作を要します。ここでのポイント三つは、1) 操作の回数を数えるだけで済む、2) 計算が軽い、3) 短い列でも判別できる、です。
短い列でも、ですか。工場のセンサーデータはしょっちゅう欠損しますし、まとまった長さが取れないのが悩みなんです。それでも使えそうなら嬉しいのですが、現場でのノイズや欠損に強いんでしょうか？
良い視点ですね。論文ではノイズが混ざった場合でも、一定の条件下でNSRPSが有効である結果を示しています。ただしノイズの種類と量、データの前処理が重要になります。要点は三つ、前処理で極端な外れ値を除くこと、同じ条件下の学習データを用意すること、最後に判定基準を現場に合わせて調整することです。
なるほど。実務的な話が聞けて安心しました。費用感という意味では、専用ソフトを買うべきですか、それとも社内のITで簡単に作れますか？ROIの見積もりも必要です。
そこも現実的に考えましょう。三つの選択肢で考えると良いです。社内でプロトタイプを作る、外部ツールを買って試す、外部パートナーに一括で任せる。コストは段階的に増えますが、まずは社内で簡単な実証を行って効果が出るか確認するのが堅実です。一緒に評価指標を作れば、投資判断がしやすくなりますよ。
わかりました。最後にもう一度、要点を私の言葉で確認させてください。これって要するに、短いセンサーデータでも「隣接するデータの出現パターン」を置換していって、置換にかかる回数で周期かカオスかランダムかを判断する、ということですか？
素晴らしい要約です！まさにその理解で正しいです。まずは小さな実証で効果を確認し、運用ルールを決めてから投資拡大を考えましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ではまずは現場データで小さな実証をやってみます。先生、お力添えをお願いします。自分の言葉でまとめると、短いデータでも使える軽量なアルゴリズムで、まずは効果を確かめてから投資を拡大する、という判断をします。
