AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から系統樹を機械学習で扱えるようにする研究が熱いと聞きまして、正直よく分かりません。これって要するにどんな意味があるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！系統樹というのは進化の関係を示す木構造ですが、機械学習は数字の列が得意ですから、木を数字に変えるとコンピュータが扱えるようになるんです。
木を数字にしてどうビジネスに活かせるんですか。うちの工場の系統や履歴を機械学習で扱うイメージが湧きません。
良い質問です。例えるなら製品系統や工程のツリーを一列の数字に直すと、類似の商品群の自動分類、異常検出、改善施策の候補抽出が簡単にできるようになるんですよ。要点は三つで、扱いやすさ、比較可能性、計算効率です。
なるほど、扱いやすさと比較可能性と計算効率ですね。しかし現場導入のリスクが気になります。時間やコストはどれほど必要なのですか。
安心してください。今回紹介する手法は計算が線形時間で済むため、データ点が増えても急激にコストが跳ね上がらないんです。現場ではまず小さなデータセットでプロトを回し、効果が見えれば段階的に拡大できますよ。
これって要するに、うちの系統情報を効率よく数字にして、それを使って比較や検索、異常検出が安く速くできるということですか。
その通りですよ。追加で述べると、この手法は符号が一意で、変換の往復が可能ですから、数字から元のツリーを復元できるという強みもあります。つまりデータの損失がないんです。
復元できるのは安心材料ですね。ただ、似た木同士をどうやって測るかも気になります。経営判断では類似度の指標が重要です。
良い視点ですね。論文ではこの符号化に基づく距離と、従来のNNIやSPRといった標準的な木の距離との関係を調べています。ビジネスで言えば、社内で使われてきた評価基準と新しいスコアを照らし合わせる作業に相当しますよ。
導入するにあたって、現場の負担はどの程度になりますか。データ整備や人材育成の見積もりが知りたいです。
まずは現状の系統データをCSVなどで用意することから始められます。モデル化やツール化は外注も可能で、社内では運用ルールと簡単なダッシュボード確認の体制があれば初期は回せるはずです。私と一緒に段階的に進めれば必ずできますよ。
分かりました。簡潔に整理すると、これによって系統情報を効率良く数値化して比較や検索ができ、元に戻せるのでデータの信頼性も保てるということですね。よく理解できました、ありがとうございます。
