AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「設計に不確実性をちゃんと入れるべきだ」と言われて困っています。うちの現場は部品やソフトの性能がばらつくのに、設計は割と固定で進めてしまう癖があるんです。これって本当に今のうちに取り組む価値があるんでしょうか。投資対効果の観点で教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、不確実性を設計過程に組み込めば、性能のばらつきやリスクを事前に評価でき、結果としてコストや納期の無駄を減らせるんです。要点は三つ、リスクの可視化、設計の柔軟化、そして意思決定の定量化ですよ。
リスクの可視化、設計の柔軟化、意思決定の定量化ですか。聞くと良さそうですが、具体的には設計段階でどのように数値化するのですか。いまのところ我々は最大・最小の幅だけを見る「幅（interval）方式」が多いのですが、それで十分でないという話でしょうか。
とても良い質問です。従来の区間（Interval）不確実性は最悪・最良を保障する一方で、確率やリスクといった概念を表現できません。今回の考え方は、区間に加えて確率分布やパラメトリックモデルを『合成できる（composable）』ようにする点が肝心です。つまり、ばらつきの度合いや発生確率を設計に取り込めるんです。
なるほど。これって要するに、確率的なリスクも設計に入れられるということ？ だとしたら、例えば認識精度がある確率分布に従うセンサーを使うときに、成功確率とコストのトレードオフが見えるわけですね。
そのとおりです！具体例で言うと、無人機（UAV）の設計ではセンサーの精度、重量、消費電力が性能に影響します。これらを確率分布やパラメータ化したモデルで表現し、設計を合成すると、リスクを含めた性能評価や実験の優先順位付けができるようになります。結果的に投資対効果を数値で比較できるようになるのです。
現場に落とし込む際の手間が気になります。今の設計ツールやカタログデータとどう繋げるのですか。うちの技術部はクラウドも苦手ですし、難しい導入作業には抵抗があります。
分かりました、現場目線での導入負担は重要な判断基準ですね。今回の枠組みは“合成可能”である点が特徴で、既存の設計要素をそのまま不確実性モデルに包んで接続できます。つまり最初から全てを作り直す必要はなく、段階的に確率モデルを導入していけるんです。大丈夫、一緒にステップを踏めば必ずできますよ。
最後に一つ確認させてください。これを導入すると、どの場面で一番効果が出ますか。設計初期、試作、あるいは量産段階のどれが優先でしょうか。投資に対する短期の回収と長期の安定性、どちらに効くか知りたいです。
良い視点ですね。効果は段階により変わりますが、短期的には試作フェーズでの実験計画（experiment design）への適用が回収を早めます。長期的には設計の標準化とサプライチェーンの安定化に寄与し、量産時のリスク低減が期待できます。要点を三つ、段階的導入、実験優先、そして長期的な標準化です。
分かりました。ではまずは試作向けに確率的な見積もりを導入して、どれだけ性能がブレるかを見てから次の投資判断をします。自分の言葉で言うと、設計に“確率の目”を入れて、短期は実験で確認しながら長期では設計ルールに組み込んでいく、こう理解して間違いありませんか。
