AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。ある論文を勧められたのですが、うちの現場で使えるか不安でして。要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、この研究は「現場の活動ログから人の『意図（intention）』や戦略を見つけ、現場改善に直接繋げる」方法を示していますよ。
これって要するに、ログから誰がどう動こうとしているかを見える化するということですか？数字だけじゃなくて“やろうとしていること”が分かるんですか。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！具体的には三点だけ覚えてください。第1に、活動ログは表面的な行動（活動）を示すが、ここから人の『意図』を数学的に推定できること、第2に、推定にはHidden Markov Model (HMM)（隠れマルコフモデル）という手法を使い、観測されない戦略を確率的に推定すること、第3に、得られた戦略をMap Miner Method (MMM)（マップマイナーメソッド）で可視化し、現場の改善に落とし込めることです。
HMMって聞くと難しそうですが、現場での判断にどう結びつくのかイメージできますか。投資対効果を知りたいんです。
いい質問です！専門用語を使う時は必ず比喩で説明しますね。HMMは『見える行動は氷山の一角で、下にある意図という構造を仮定して確率で埋める』イメージです。投資対効果で言えば、何がボトルネックで無駄に時間がかかっているか、最短経路はどれか、という具体的な示唆が得られる点が価値です。
現場での導入は工数が心配です。既存システムのログで十分ですか。それとも大規模改修が必要ですか。
安心してください、一緒にできますよ。基本的には既存のイベントログ（例: インシデント作成・対応・クローズのタイムスタンプや担当者）で試せます。まずは小さな一ラインでPoC（概念実証）を行い、効果が見えたら規模を広げるフェーズで投資を判断する、という段取りが現実的です。
なるほど。現場への落とし込みはどうするんですか。操作が複雑だと現場から反発が出ます。
ご心配無用です。ここも三点で整理します。第1に、オペレータ向けには『推奨次アクション』や『最短経路の提示』など簡潔な出力だけ渡す。第2に、ダッシュボードは現場の言葉で説明する。第3に、最初は人が判断する補助に留め、徐々に自動化する。こうすれば現場の抵抗は小さくなりますよ。
分かりました。最後に、要するに投資は段階的に行い、まずはログでHMMを当てて見える化し、MMMでおすすめの道筋を提示する流れで良い、という理解で合っていますか。自分の言葉で確認すると安心します。
その理解で完璧ですよ。素晴らしい着眼点ですね！一緒に小さく始めて効果を示していきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まず既存のログから隠れた戦略をHMMで推定して見える化し、それをMMMで道筋に落として現場に提示する。費用は最初は小さなPoCで投資対効果を確認し、現場には簡潔な推奨だけを渡す、ということですね。
