AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「オープンデータを使って需要予測を自動化しましょう」と言うのですが、正直何ができるのかよく分かりません。要点を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。今回の論文は、欧州の公開電力データを用いて、自動でエネルギー系の時系列予測を出す仕組みを示しているんですよ。
公開データで十分な精度が出るものなんですか。うちの現場だとデータが欠けていたり雑だったりしますが、そういうのも扱えますか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究はまずデータの取得とクレンジングに手を入れて、欠損や不整合を処理する工程を重視しています。論文の要点を三つにまとめると、データ取得の自動化、確率的予測への対応、そしてAPIを通した配信体制の構築です。
これって要するに「公開されている電力データをきれいにして、自動で需要予測を出せるようにした」ってことですか。
その通りですよ！ただし付け加えると、単に点予測を出すだけでなく、確率分布としてリスクや不確定性を示す点が重要なんです。実務上は「いつ」「どのくらいの確率で」需要が上がるかを示す方が意思決定に使いやすいんです。
確率分布を出すというのは、要するに「数字に幅を持たせて、楽観と悲観の両方を示す」という理解でよろしいですか。
その理解で合っていますよ。もう少し具体的に言うと、点予測は「最もらしい一つの値」、確率予測は「どの値がどれだけ起きやすいか」を示す棚卸し表のようなものです。意思決定時にリスクを考慮するなら確率情報は非常に価値が高いんです。
現場導入にあたっての手間やコストはどれくらい見ておけばいいですか。投資対効果を考えたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！コスト試算は三点を確認すると良いです。第一にデータの取得とクレンジングの自動化、第二にモデル学習の計算コスト、第三に予測結果を現場に渡すための配信・運用体制です。これらを段階的に投資していくと効果が測りやすいんです。
わかりました。要するに、公開データを使って「欠損処理→モデル化→確率で示す→APIで配る」流れを段階的に作れば、現場の判断がしやすくなるということですね。自分の言葉でまとめるとそうなります。
