AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「形式手法」とか「自動証明」が話題になりまして、部下に説明を求められて困っております。要するにうちの仕事に役立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずわかりますよ。まずは今回の研究が「人の書いた証明のどの部分を自動で予測できるか」を示した初期実験だと考えてください。
証明のどの部分を予測する、ですか。それって要するに現場でいう「次に使う取扱説明書の章を当てる」ようなものですか。
その比喩はとても良いです！まさに近いです。研究は過去の大きな証明集（ライブラリ）を学ばせて、ある定理を証明するのにどの既存の結果が必要かを上位候補として挙げる仕組みを評価しています。
なるほど。では例えば「部品表から必要部品を当てる」みたいに使えるんでしょうか。導入コストはどれくらいですか。
投資対効果を考えるのは経営者として正しい発想です。要点を3つにまとめますね。1) 初期段階の研究であり、すぐに人手を全部置き換えるものではないこと。2) 既存のデータ（過去の証明）が豊富なら効果が出やすいこと。3) 実務では候補を提示して人が最終判断する補助ツールとして導入しやすいこと、です。
これって要するに「過去の事例から次に使う資料や手順を上位で推薦する仕組み」を機械に学ばせている、ということですか。
その理解で合っていますよ。さらに言うと、システムは「どの既存の定理（部品）が新しい証明に使われたか」を学ぶことで、次の候補を順位付けして出すのです。人が最初に当たりを付けやすくなるという点が重要なのです。
評価結果はどの程度信頼できるのでしょうか。部下に「上位100件で約75%見つかる」と聞いたのですが、それは実務で使える水準ですか。
良い質問です。要点を3つにします。1) 「上位100件で75%」は初期実験としては十分に有望であること。2) しかし実務での有用性は、候補の提示順とユーザー側の使い方に強く依存すること。3) 実運用には検索の速さやUI、既存データの整備が必要であること、です。
実務適用の不安としては、うちの現場は古い図面や手書きメモが多いのですが、そのまま使えますか。要するにデータの整備が前提ということでしょうか。
その通りです。例えるならば、名刺が整理されていないと顧客管理が難しいのと同じです。まずは既存のデジタル化、構造化が必要ですが、最初は小さな範囲でPoCを回して改善していけば良いのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に、要点を私の言葉でまとめてもよろしいですか。自分の部下に説明できるようにしておきたいのです。
ぜひお願いします。最後に私からもワンポイントで、会議で使える短い説明のフレーズを3つお渡ししますよ。
分かりました。私の言葉で言います。これは過去の証明を学習して、新しい証明に必要な既存の結果を上位で推薦する仕組みです。まずは小さな範囲で候補提示を試し、効果が出そうなら拡張していく運用を検討します。
