拓海先生、最近部下から「時系列データをそのまま解析してモデルを自動生成できる」と聞いて驚いているのですが、実務で本当に役立つものなのでしょうか。投資対効果をまず知りたいのです。
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。要点を先に3つでお伝えすると、1) 時系列データの構造を自動で見つける、2) その結果を確率的プログラムに変換して再現性ある解析を実現する、3) エンジニア負担を減らして検証サイクルを早める、という利点がありますよ。
なるほど。ただ、現場からは「モデルの構造が分からないと作れない」とも聞きます。それが自動で決まるというのは、要するに専門家の手作業を減らせるということですか？
そのとおりです。詳しく言うと、まずデータの特徴を表す共分散構造を非パラメトリックな手法で見つけます。ここは身近な例で言えば、工場の温度の変化を観察して「周期性」「なめらかさ」「変化点」といったパターンを自動でラベル付けする作業に当たりますよ。
それで、その見つけたパターンをどうやって使うのですか？現場でそのまま解析に使える形になりますか？
簡単に言うと、見つけた共分散構造をもとにStanという確率的プログラミング言語向けのコードを自動生成します。Stanは連続信号に強く解析の再現性が高いので、生成されたプログラムをそのまま使って推論や予測、要因解析を行えるんです。
これって要するに、時系列データから自動でプログラムを作って、解析を省力化するということですか？現場のエンジニアの仕事は楽になりますか？
はい、まさにその通りです。ただし注意点もあります。自動生成は初期設計と検証の速度を上げますが、企業固有の因果や外部要因までは自動で理解しません。だから現場の知見で設計を検証するフローは残りますよ。要点は3つ：自動化で速度と再現性を得る、現場知見で検証し精度を担保する、運用で継続的に見直す、です。
分かりました。最後に私の理解でまとめます。自動でデータのパターンを見つけ、その結果を基に再現性のある確率的プログラムを作る。これで検証の速度が上がり、意思決定が早くなる、ということですね。合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにそのとおりです。大丈夫、一緒に導入まで進めれば必ず成果につながりますよ。
