AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「軌跡データをクラスタリングして傾向を掴め」と言われまして、何やら論文も読めと。正直、軌跡って聞いただけでお腹が痛いんですが、本当に経営で使える技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って分かりやすく説明しますよ。まず「軌跡（trajectory）」とは人や車などが時間とともに移動した跡で、これをまとめると交通や動線の傾向が見えるんですよ。
なるほど。でも従来のクラスタリングだと代表的な軌跡を一つ選んでまとめるイメージだと聞きました。本当にそれで実務に使えるんでしょうか。
いい質問ですよ。今回のアプローチは代表的な一本の軌跡を選ぶ代わりに、空間ごとの「流れ」を表すベクトル場を作るんです。イメージは川の流れを地図上で示すようなもので、その流れに沿って動く軌跡をまとめる感じです。
これって要するに〇〇ということ？
はい、要するに「多数の軌跡を一本の代表軌跡で説明するのではなく、空間に張られた流れの法則で説明する」ということです。要点は三つです。まず一つ目、軌跡は「点の列」ではなく「流れに沿うもの」としてモデル化できること。二つ目、複数の流れを同時に見つけて分けられること。三つ目、計算は反復的にフィットさせるので実装が可能であることです。
現場に落とし込むと具体的に何が変わるでしょうか。投資対効果の観点からざっくり教えてください。
素晴らしい視点ですね。お金と時間の観点では三つの利点があります。第一に、複雑なルートを単純化して意思決定を早めることができるので、運行や物流の見直しが速くなること。第二に、異常な動きやノイズを流れの外れとして検出しやすくすることで保守コストを下げられること。第三に、視覚的で説得力のある説明ができるので現場合意形成がスムーズになることです。
実装は難しそうですね。うちの現場はデータ整理もままならないのですが、どの段階から取り組めばいいですか。
大丈夫、段階的に進めれば必ずできますよ。まずはデータの最低要件を満たすこと、次に小さな領域で試験的にベクトル場を学習させること、最後に業務KPIに結びつけること、という三段階で進めると現実的です。私が伴走すれば一緒にできますよ。
分かりました。これって要するに、軌跡を一本で代表させるんじゃなくて、場所ごとの流れをモデルにして群れを分けるということですね。よし、それなら社内でも説明できそうです。
