AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「圏論を使ったディープラーニングの基礎」なる話が出まして、部下に説明を求められたのですが、正直何を聞いても難しくて困っています。要するに何が変わるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。まず結論を3点にまとめると、1) 設計の共通言語が得られる、2) 要素の組み合わせが扱いやすくなる、3) 実装へ落とし込みやすいという変化がありますよ。
設計の共通言語ですか。現場では「モデル」「最適化」「損失」くらいの言葉はありますが、それをもっと整理できるという理解でいいですか。現実的には投資対効果が心配でして。
いい質問です。ここはビジネス目線で3点整理しますね。1つ目は再利用性、2つ目は安全な組み合わせの保証、3つ目は実装と検証の効率化です。圏論（category theory）は抽象的ですが、部品の接続図を数学的に確かめられる道具だと捉えればわかりやすいです。
なるほど、部品の接続図を確かめる道具というと、工場で言えば配線図や組立指示書のようなものでしょうか。それなら現場でも使えそうです。これって要するに設計ミスを早く見つけるということ？
まさにその通りです。設計ミスを数学的に検出しやすくなるだけでなく、部品を別の現場で再利用するときの安全性や性能予測がしやすくなりますよ。投資対効果で言えば、最初は学習コストがあるが長期的なエラー削減と開発速度向上が期待できます。
学習コストと言われると具体的にどのくらいですか。社内の人材教育や外部投資が必要ならば早く知っておきたいのです。導入の段取りがイメージできる説明をお願いします。
良い問いです。導入は段階的が正解で、まずは概念の共有、次に小さな実験、最後に運用化の三段階で進めるのが現実的ですよ。概念共有は半日〜1日の勉強会、実験は数週間のプロトタイプ、運用化は数ヶ月単位での成熟期間が目安です。
部品の再利用や安全性の保証という点は理解しました。しかし現場で使える用語やキーワードが欲しいです。株主や役員に説明するときに使える短い要点を教えてください。
もちろんです。役員向けには三点だけで充分です。1) 共通言語で開発時間を短縮する、2) 部品の組合せを安全に保証して品質リスクを減らす、3) 長期的に保守コストを下げROIを改善する。これだけで方向性を示せますよ。
助かります。最後にもう一度整理していいですか。自分の言葉で説明すると、圏論を使ったこの研究は「部品と接続の設計図を数学で描いて、再利用と安全を保証し、長期的な開発コストを下げるための考え方」である、という理解で合っていますか。
素晴らしいまとめです！まさにその理解で問題ありませんよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
