WEBマガジン
「ビジネスを解析する手法とその比較（AI含めて）」
2017.11.17 株式会社オージス総研 乾 昌弘
１．はじめに
従って、3年前に当Webマガジンで「ビジネスを解析する手法とその比較」を2回連載いたしました。今回は、AI（ディープラーニング）を含めて、もう一度解説しようと思います。
２．ビジネスを解析する手法の紹介
２－１．概要
２－２．ディープラーニング（ニューラルネットワーク）
「<オージス総研をとりまく>人工知能技術の過去と現在（５）」
「<オージス総研をとりまく>人工知能技術の過去と現在（６）」
（２）大量データを処理することができる。
（３）リンクの重み付けがチューニングされるだけで、なぜそうなったかはわからない。
２－３．統計解析（データマイニング）
[特に機械学習については以下を参照のこと]
「<オージス総研をとりまく>人工知能技術の過去と現在（４）」
（２）大量データを処理することができる。
（３）そうなったという経緯はわかるが、根本的な理由がわからない。極端にいうと、相関関係はわかるが、因果関係はわからない。
図1．機械学習を取り巻く関係図
２－４．数理計画法
（２）制約には「ハード制約」と「ソフト制約」がある。ハード制約は、条件を満たさないと解にはならない。ソフト制約は優先順位。
（３）通常は非線形の式を解く。すべて解くと図２のように、どこが最大値かわかるが、最初はまったくわからない。解く方法には「メタヒューリスティック法」などがある。場合によっては極大値を結論としてもよい。
（４）みなさんは、線形計画法を学生時代に習われたと思いますが、実際は、非線形の方が多いです。
図２．非線形問題
２－５．行動観察
（２）人間により、行動観察を行うので、ごく少数データのマネジメント。
（３）リストバンドやモニターカメラにより自動的に人間の移動や行動が把握できる場合は、比較的多数のデータを処理することができる。
（４）根本的な理由（因果関係）を洞察する。
[詳細は以下を参照のこと]
「行動観察」
図３．行動観察の範囲
２－６．BRMS（Business Rule Management System）
（２）1990年代「第2次ＡＩ冬の時代」になっても、展示会に行くとルールベースを紹介しているＩＴベンダーがあり「まだやっているのか」と思った記憶がある。
（３）その後、ＢＲＭＳとして見事に復活して現在に至っている。
３．手法の比較（図４参照）
３－１．「BRMS」対「行動観察」
３－２．「数理計画法」対「BRMS」
３－３．「行動観察」対「ディープラーニング・統計解析」
（２）行動観察とディープラーニング・統計解析の関係はいろいろなパターンがある。例えば、ディープラーニング・統計解析は「相関関係」を見つけるのが得意なのに対して、行動観察は「因果関係」を見つけるのが得意である。また、行動観察は多人数を対象にするのが難しいため仮説を設定して、統計解析で実証するという方法もある。
それぞれの特徴を活かして手法を組み合わせれば、より効果のある結果を導くことができると考えている。
３－４．「ディープラーニング・（統計解析）」対「ルールベース（BRMS）」
図４．手法の比較
４．オージス総研内の各組織の連携
図５．オージス総研内の各組織の連携
１．RPAはOAのこと？
２．AIらしさとは
【まず、デモを見せると聴衆が「すごい」と感心し、種明かしをすると「なるほど」と思うもの】
以前、紹介した回帰分析は、AIらしくないと思う。
３．学生時代、統計は腑に落ちなかった
図６．箱の中の空気
４．全部自動化する必要はない
（２）以前「ロボットを全自動にするより簡単な命令で自律的に動く方が現実的である」と書いた。理由は違うが目標は同じ気がする。[詳細は以下を参照のこと]
大学院時代の研究内容
５．意外な人が読んでいる「Webマガジン」
（２）知らなかったのだが、大学院の研究室の先輩で、GEを退職して米国でコンサルをしていた人が、この連載を見つけて30年ぶりに連絡を取ってきた。日本のスマートグリッドの状況を調べるために、インターネットで検索していたら、私の記事を見つけたらしい。
（３）来日した時に、弊社の千里オフィスに来てもらい、スマートグリッドの説明をした。残念ながら日本語で書いているが、アメリカに居る日本人が読んでいるとは、以外であった。
*本Webマガジンの内容は執筆者個人の見解に基づいており、株式会社オージス総研およびさくら情報システム株式会社、株式会社宇部情報システムのいずれの見解を示すものでもありません。
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