AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から”Linuxの設定をAIで解析して最適化できる”って聞いて、正直何をどうすれば投資対効果が出るのか見当がつかないんです。そもそも何を測っているデータなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！要はLinuxカーネルの”設定の組み合わせ”ごとに、ビルドの結果やバイナリサイズといった性能指標を大量に測ったデータセットです。これは製品向けに軽量化やビルド効率化を狙うときに直接役立つんですよ。
うーん、設定の組み合わせって聞くと膨大すぎて現場が嫌がりそうです。実際にどれくらい集めたんですか？現場で使える形になっているのでしょうか？
良い質問です。今回のデータセットは約243,000件の設定を、Linuxの複数バージョン（4.13から5.8）で収集しています。自動化されたクラスタでビルドして、ビルド成功/失敗、バイナリサイズなどを記録しているため、モデル訓練や解析にそのまま使えるんです。
それだけ集めているのに、全部調べるのは不可能でしょう？うちのエンジニアも最初に言っていましたが、無作為に取っても意味あるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではmake randconfigという標準ツールで有効な設定を大量にランダムサンプリングしています。無作為サンプリングは探索の広がりを確保する利点があり、特に初期段階のモデル作りでは強力なんです。ただし、指向的なサンプリング（guided sampling）を併用するとさらに実用性が上がる、という点も指摘されていますよ。
なるほど。で、これって要するに会社で言えば”どの部品を外すとコストが下がるかを大量に試した結果”を集めて、AIに学習させるということですか？
その表現、すごく的確ですよ！要するにその通りです。設定という部品の組合せを試して、どれがサイズやビルド時間に効くかを学習させる。実務的には三つの要点を押さえれば導入が見えてきますよ。第一は目的指標を明確にすること（例: バイナリサイズ、ビルド時間）。第二はデータ収集の自動化と品質管理。第三はモデルの汎化、すなわち異なるカーネルバージョンや用途に効くかを検証することです。一緒に進めば必ずできますよ。
投資対効果の話をすると、うちみたいな中小製造業でそんな大規模なデータを取る余裕はありません。まずはどこから手を付けるべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずはミニマムなPoC（Proof of Concept）を勧めますよ。代表的な製品構成で数百〜数千の設定を生成して、バイナリサイズやビルド時間の変化を見る。それでおおよその効果感が得られれば投資拡大を判断できます。データセット全体を再現する必要はなく、スモールスタートが現実的です。
分かりました。最後に、今日の話を私の言葉でまとめると、”大量の設定試行と測定データで、どの設定が軽量化や時間短縮に効くかを機械に学ばせ、まず小規模で効果を確かめてから本格投資する”ということでよろしいですか。これなら部下にも説明できます。
その通りです！素晴らしいまとめですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際のPoC設計を一緒に作りましょうか？
