AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「自己学習で目的行動が出る仕組み」って論文があると聞きまして、正直どこから手を付ければいいのかわかりません。要するに投資に見合う効果があるのか、まずそこを教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ簡潔に言うと、この研究は「外部報酬なしで、自分の過去の感覚経験を基準に行動が自発的に目的志向化する」ことを示しています。投資対効果で言えば、初期データ収集・シミュレーションで自己を表すモデルを作れば、外部設計を減らして現場適応性を高められる可能性がありますよ。
なるほど。ただ、その「自己を表すモデル」って高額な投資や専門家の手が必須ではないですか。現場の職人が普段やっていることの延長で導入できるものですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。専門用語を避けると「自己先行分布（self-prior）という、自分が普段どんな感覚を経験するかの統計」を作るだけです。これは現場での通常操作を記録して平均的な感覚の形を学ぶ作業であり、初期は簡単なセンサログで十分に始められます。
それだと、例えばラインでのタクトや力加減が普段と違うときに自己学習が勝手に補正してくれる、という理解でいいですか。これって要するに現場の”普通”を覚えて保とうとする仕組みということ？
その通りですよ。専門的には「自己先行分布（self-prior）」と「能動推論（Active Inference; AI）アクティブインファレンス」を組み合わせることで、システムは自分の過去の平均的な感覚と今を比べてズレを減らすために動きます。ポイントは三つ、1）外部報酬不要、2）過去の経験を基準に行動が生まれる、3）現場での継続的な接触で精度が上がる、です。
投資回収の話に戻しますが、ではデータ収集とモデル生成にどれほどの期間とコストが必要ですか。うちの現場だとダウンタイムが怖いので、できるだけ短期間で効果が出てほしいのです。
大丈夫、段階的に進めれば現場停止は最小限です。まずは短期でできることとして、既存センサのログを1–2週間収集して自己先行分布を作るプロトタイプを動かすことを勧めます。次にそのプロトタイプを限定的なラインや治具で実働させ、挙動を見ながら調整する。最後に本導入という流れで、初期費用は比較的低く抑えられますよ。
実務に絡むリスクで気になるのは、自己先行分布が間違った”普通”を学んでしまうことです。現場の悪習慣まで覚えてしまったら元に戻らないのではないか、と心配です。
良い指摘ですね。これにも対策があって、自己先行分布は固定ではなく更新される設計にできます。頻繁に良い作業例だけを教師として与えるフェーズを入れれば、望ましい平均感覚を優先的に学ばせられます。つまり運用ルール次第で”学ぶ内容”はコントロール可能です。
分かりました。まとめてもらえますか、これから現場で何をやれば良いのか三つのポイントで教えてください。
はい、要点は三つですね。1）現場の代表的な感覚データ（力、振動、位置など）を短期間で収集すること。2）そのデータで自己先行分布（self-prior）を作り、能動推論（Active Inference）で試験的に動かすこと。3）良い作業例を定期的に与えて分布を望ましい方向へ更新する運用ルールを作ること。これで段階的導入が可能になりますよ。
なるほど、分かりやすいです。では早速、現場のセンサログを1週間集めてプロトタイプで試してみます。要するに「過去の普通を覚えさせて、それを保とうとする仕組み」を段階的に導入する、ということで進めます。
素晴らしい決断です！一緒に設計すれば必ずうまくいきますよ。次回は実際のログの取り方と最初の自己先行分布の作り方を、誰でもできる手順でお示しします。
