AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から“自己適応ソフトウェア”を導入すべきだと何度も聞かされまして、でも何が違うのかさっぱりでして。要するに今のソフトの代わりになるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って分かりやすく説明しますよ。まずSelf-Adaptive Software (SAS) 自己適応ソフトウェアとは、環境や内部状態の変化に応じて自ら振る舞いを変えられるソフトウェアのことです。これにより長期的な運用コストや人的介入を減らせるんです。
なるほど、それは便利そうです。ただ現場はいつも曖昧なデータや要望で動いています。論文のタイトルに“ファジィ”とありますが、これって要するに何ですか。
素晴らしい着眼点ですね！Fuzzy Logic (ファジィ理論) は白黒つかない“あいまい”を数で扱う考え方です。例えば温度が「高い」か「低い」かを0か1で決める代わりに、どの程度高いかを0から1の間で表現できます。これが不確実性の扱いに役立つんです。
要するに現場の曖昧な感覚や、お客様の漠然とした要望を“数値化”して扱えるようにする、ということですね。ですが、それが実際の運用で変化に追従できるという保証はあるのですか。
良い質問です。結論を先に言うと、論文の貢献は三点に集約できますよ。1) RE: Requirements Engineering (要件工学) の段階で不確実性を明示化できること、2) ファジィ仕様から推論ルールを導き適応の知識ベースを作れること、3) 適応を制御理論の観点で四つの推論スキーマとして実装できること、です。
四つの推論スキーマですか。そこは少し詳しく教えてください。現場で言えば、調整を自動化するときに“何をどう学ぶか”が肝心だと思うのです。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと四つのスキーマは“前方推論”、“逆方向推論”、“学習による矛盾解消”、“連続変数の推論”です。前方推論で状況から行動を決め、逆方向推論で要求が満たされないときの設定を逆算し、学習で利用者の好みと既知知識の矛盾を減らします。
これって要するに、現場の“望ましい状態”を数式で追いかけ続けられるようにする仕組み、という理解でよろしいですか。投資対効果の観点では、どこに価値が出るのでしょう。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は三点で示せます。1) 要件段階で不確実性を明確化することで後工程の手戻りを減らせる、2) 運用中の自動調整で人的対応を減らせる、3) 利用者の嗜好を学習し続けることでサービス品質が向上し顧客離脱を抑えられる、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、ファジィの仕組みで要件や環境の曖昧さを“数で扱える形”にして、その上で学習と推論で現場に合わせて進化させるということですね。私もちょっと自分の言葉で説明できそうです。
