AIBR プレミアム
拓海先生、最近「シンボリック」と「ディープ」を組み合わせる研究が出てきたと聞きましたが、うちのような製造業でも意味があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、必ず意味がありますよ。簡単に言うと、深層学習(Deep Learning)の感覚器部分と、人間が理解できる「記号（シンボル）」で考える部分を組み合わせる考え方です。うまく使えば学習データが少なくても効果が出せる可能性があるんです。
それは要するに、カメラ映像やセンサーの生データをいきなり判断に使うのではなく、まず何かしらの「わかりやすい形」に変える、ということですか。
その通りです！言い換えればセンサーは耳や目の役割を果たし、そこから得た情報を人間が理解できる「記号」に変換し、その記号に基づいて計画や判断をするのです。こうすると説明性も上がり、現場での検証がしやすくなりますよ。
これって要するに〇〇ということ？
いい質問ですね！その「〇〇」を具体化すると、『生データをまず記号化して、それに基づきルールや計画で動く』ということです。つまり学習のスピードや説明性を稼げるので、投資対効果(ROI)の改善にもつながり得るんです。
現場はデータが少ないことも多いのですが、本当に学習が速くなるなら助かります。導入コストに見合う改善が見込めると考えてよいですか。
結論からいうと期待できる、しかし条件があるんです。要点を三つにまとめると一つ、記号化の仕組みが適切であること。二つ、記号に基づく戦略が使える構造の問題に合っていること。三つ、現場で検証できるデータ取得が可能であること。これらが揃えば費用対効果は見込めますよ。
なるほど。現場の班長にも説明できるように、専門用語を使わずにどう説明すればよいでしょうか。
簡単です。まず『カメラや機械の目で見たものを人がわかる形に直す』と伝え、次に『そのわかる形に基づいて会社のルールで動かす』と続けてください。最後に『何をしたかを人がチェックできる』と伝えれば、現場は理解しやすくなりますよ。
実装面ではエンジニアに何を指示すればよいですか。クラウドや大規模なGPUが必要だと聞くと尻込みしてしまいます。
良い懸念です。まずは小さな実験（プロトタイプ）で始めることを提案します。記号化パートとルール学習パートを分けて評価し、オンプレミスで十分ならクラウドを避け、必要なら限定的にクラウドを使うという段階的な進め方がリスクを抑えますよ。
なるほど、段階的に評価していくと。最後に一つ、これを導入すると組織や現場で何が一番変わりますか。
変わる点は三つです。一つ、学習が少ないデータでも有用な動作が得られる可能性があること。二つ、何をしているかが人に説明しやすくなること。三つ、既存の業務ルールや人の判断を組み込みやすくなること。これらが組織の意思決定を早め、投資判断を行いやすくしますよ。
分かりました、要するに「見える化」してから判断する仕組みを作れば、少ないデータでも説明可能で現場に受け入れられやすい、ということですね。まずは小さな実験から始めてみます、ありがとうございました。
