AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からイベントの先読みや生産の完成予測にAIを使うべきだと言われているのですが、そもそもプロセスの「次に何が起きるか」をAIが予測できるというのは現実的なのでしょうか。投資対効果が不透明で踏ん切りが付きません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点を3つにまとめますと、1）過去の履歴から次の出来事を学べる、2）深層学習（Deep Learning）は非線形な関係を捉えやすい、3）明示的な業務ルールを作らなくても動かせる、ということがポイントです。
要点は分かりましたが、具体的にどんなデータが必要なのですか。うちの現場は手書きの伝票や現場の口頭報告が多くて、データが乱雑なのです。
素晴らしい着眼点ですね！まずは最低限、時系列で並んだ『プロセスイベントのログ』が必要です。伝票や口頭をデジタル化する段階で、誰が何をいつやったかを列として揃えれば、深層学習モデルで扱える形になりますよ。
それは人件費がかかりそうですね。現場が拒否しないか心配です。これって要するに、データを整備すればルールを全部作らなくてもAIが自動で学んでくれるということですか？
そこは正しい理解ですよ。要するに、明示的にルールを書かずとも、過去の事例から次に起こり得る出来事のパターンを学習できるんです。ただし学習のためのデータ品質は投資対効果に直結しますから、まずは影響の大きい箇所から段階的に整備するのが実務的です。
段階的にというのは現場に優しいですね。導入してすぐに現場が混乱してしまわないか心配です。現場管理者にどう説明すれば納得してもらえますか。
素晴らしい着眼点ですね！現場向けには「当面の目的」と「期待できる利点」を短く伝えるとよいです。例えば、1）残作業時間の見積もりができて計画が立てやすくなる、2）問題が起きそうな作業を事前に知らせて手配できる、3）慣れれば作業負荷が平準化する、の3点を示すと理解が進みますよ。
なるほど、経営視点ではROIを示せるようにしたいです。先ほどの手法はどの程度の精度が期待できるのですか。現実の業務で役立つレベルでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！研究では既存手法を上回る精度が報告されていますが、実務ではデータ特性で変わります。確認ポイントは3つ、1）過去ログ量、2）変化の頻度と構造、3）リソース（人・設備）情報の有無です。これらが揃えば業務上で使える精度が期待できますよ。
導入のリスク管理はどうすればよいですか。モデルが間違った予測をしたときのフォールバック策が必要だと思いますが、どのように設計すれば安全に運用できますか。
素晴らしい着眼点ですね！安全運用のために、1）信頼度（確信度）を必ず提示する、2）高リスク処理は人の判断に委ねるルールを作る、3）モデルの誤りを検知する簡易な監視を導入する。この三つの構成であれば現場の安全性を保ちながら段階導入できますよ。
分かりました。最後に、今日の話を私なりにまとめますと、データさえ整えればAIが過去のプロセスから次に起こることを学び、現場の見通しや手配の精度が上がる、そして運用は段階的に安全策を取りながら進める、という理解で合っていますか。これで現場責任者にも説明できます。
素晴らしい着眼点ですね！そのまとめで完璧です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次のステップは、小さな現場１点からログを整備して、試験運用で効果を数値化することです。
ありがとうございます。自分の言葉で言いますと、まず重要な現場の操作履歴をデジタル化してAIに学習させ、次に起きる作業や納期遅延の予測を行い、信頼度が低い場合は人が判断する仕組みで段階導入する、これが本日の要点です。
