拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から時系列データをAIで分類する話が出てきて、論文を見せられたのですが、正直読み切れません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に要点を押さえていけるんですよ。今日は時系列クラスタリングに関する新しい手法、k-Graphを噛み砕いて説明できますよ。
要点だけ教えてください。現場に導入するか判断したいので、投資に値するか見極めたいのです。
いいですね、では要点を三つでまとめますよ。第一に、時系列を「グラフ」に変換してクラスタリングする新しい発想です。第二に、複数スケールの部分列を使って合意（コンセンサス）をとる点で頑健性が高いです。第三に、クラスタの解釈性を高める仕組みがあるため現場説明がしやすいんです。
グラフにする、ですか。具体的にはどういうイメージでしょうか。私の頭では点と線の概念しか浮かびませんが。
いい質問ですね。身近な例で言うと、道を歩く際の「歩幅」と「足の動き」を短い区間ごとに切り出し、それぞれ似た区間を一つのノード（点）にまとめるんですよ。ある区間の次に別の区間が続く回数を線（エッジ）の重みとして数えれば、その時系列はノードと重み付きのエッジで表現できますよ。
なるほど、要するに似た短い「動き」をグループ化して、その連なり方で特徴を取るということですか？これって要するにパターンの繰り返しを数えているだけという意味ですか？
素晴らしい着眼点ですね！おおむね合っています。ただ少し補足しますよ。単に繰り返しを数えるだけでなく、複数の長さの部分列を別々にグラフ化して、それぞれから得られるクラスタ結果の「合意」を取ることで、短い局所パターンと長い文脈の両方を考慮できるんです。だから頑健にクラスタが得られるんですよ。
現場で説明できるかが肝心です。実際にどのように「説明可能性」を担保しているのですか？
良い質問です。要点は三つありますよ。第一、クラスタごとに代表的な部分列（graphoidという呼び方をしています）を抽出し、それがそのクラスタを特徴付ける理由を数値で示します。第二、ノードの代表性と専有性を測って、どの部分列がどのクラスタにどれだけ寄与しているかを示します。第三、最終的にユーザが見て分かる形で部分列を提示できるため、現場での説明が容易になりますよ。
つまり、数字だけでなく「典型的な波形」を見せられるのですね。ではコストやスケール感はどうでしょうか。うちのデータは膨大です。
良い視点ですね。k-Graphはスケーラビリティのためにノードやエッジを集約し、各時系列をノード通過の特徴ベクトルに変換してからk-Meansでクラスタリングしますよ。k-Meansは大規模データでも計算が現実的ですから、現場導入時のコスト感は比較的抑えられますよ。
分かりました。最後に、これを社内会議で説明するときの一言を教えてください。自分の言葉でまとめて終わりたいので。
素晴らしい着眼点ですね！会議で使える要点は三つです。第一、時系列を短い部分列で捉えグラフ化して文脈を表現できる。第二、複数スケールで合意を取るためクラスタが安定する。第三、各クラスタの典型部分列を示せるから説明可能性が高い。これで安心して説明できますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめます。k-Graphは時系列を小さな動き単位で点にまとめ、それらのつながりを基に安定したクラスタを作る手法で、しかも各クラスタを特徴付ける代表的な波形を示せるため現場説明ができる、ということですね。
