AIBR プレミアム
拓海先生、最近「プログレッシブデータサイエンス」という言葉を耳にしますが、現場の判断にどう役立つのかイメージできません。うちの現場で使える実利を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。要点は三つでして、まずデータ処理や分析を待たずに中間結果で早く判断できること、次に現場の人が途中で介入して改善を繰り返せること、最後に全工程を通じて意思決定の速度が上がることです。
なるほど、途中経過を見られるというのは魅力的ですね。ただ、手戻りが増えて現場の負担が増すのではないですか。投資対効果（ROI）が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。現場負担を減らすには最初に軽い仮説検証を行う、次に自動化できる作業は早期に自動化する、最後に関係者が最小限で介入する仕組みを定める、です。部分的に結果を先に出すことで無駄な大規模処理を回避でき、結果としてコスト削減につながるんです。
具体的にはどの工程で早く結果が出るのですか。データ選定や前処理、モデル作成など、どこが変わるのかを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えば、KDD（Knowledge Discovery in Databases、KDD）つまりデータ発見プロセスの各段階で進行中の部分結果を使えるようにします。データ選定、前処理、変換、モデル学習といった段階それぞれで「途中の結果」を早期に提示し、次の判断に活かせるようにするのです。
要するに、完成を待たずに「仮の完成」を見て判断を繰り返すということですか？途中で見て手を入れられるのであれば、無駄な全量処理を避けられると。
その通りです！「進行形で結果を見る」ことで、早期に方針転換ができる、必要な処理だけにリソースを投下できる、そして最終成果物の品質向上につながる、という三つの利点があります。失敗しても少ないコストで軌道修正できるという点が重要です。
とはいえ現場の人はITが得意ではありません。導入のハードルは高く感じますが、現場教育や運用の現実的な負担はどうなるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！導入の負担を抑えるには三つの方策が有効です。まず直感的な可視化で中間結果を見せる、次に操作を限定したインターフェースで現場が迷わないようにする、最後に自動化できる部分はバッチ化して現場の操作を最小化することです。これにより現場の負担を抑えつつ効果を出せますよ。
分かりました。早速試してみたいと感じました。では最後に私の言葉で整理します。プログレッシブデータサイエンスとは「完成を待たずに途中結果で仮説検証を繰り返し、無駄な処理を減らして意思決定を早める手法」であり、現場負担を抑える仕組みを同時に設計すれば実行可能、という理解で合っていますか。
