©  by Tomonari Yashiro, The author of Innovation Management : Strategic Thinking for Process and Team Orchestration

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ビッグ・データは現場知とData Scienceの融合によって活かされる

July 17, 2016

7月17日に開催された「インテル® エネルギー × IoT フォーラム」で拝聴したことをもとに、GE社のIndustrial Internet (of Things) の話を続けます。

日本でのIndustrial Internet の紹介記事を拝読すると、大きな誤解が生じるのではないか心配することがあります。それは、Big Data を集め有能なData Scientist に委ねさえすれば、IoTによる革新的な便益を生み出すことができる、という誤解です。それでは、日本の生産現場や生産施設の現場で、運用の妙を職人芸的に蓄積してきた組織・人々の間には、Industrial Internet は、自らの存在を脅かすような仕組みであると誤解されてしまうおそれがあります。

(図版出典 http://www.geautomation.com/industrial-internet)

 

 GE社のご担当者のプレゼンテーションを伺っていて、得心したのは、GE社自身も、またIndustrial Internetの顧客企業も、まず現場知・実践知を蓄積してきた人々を集めたり、あるいは様々な方法で聞き取りをしたうえで、データを分析して運用改善していくための仮説作りをしていっていることでした。そのうえで、data sciebtist に参加してもらい、試行錯誤を繰り返しながら、説明力の高いモデルとして磨き上げていくのだそうです。

それは、そうだと思います。拙著8章末に記しましたが、今日のBig Dataを活用した機械学習では、ヒューリスティックスな試行錯誤的な推論を繰り返します。それだけに、あまりにかけ離れた初期説明モデル、初期値を設定しまうと、発散してしまって、何度繰り返しても解が得られないおそれがあります。

それだけに、実際の生産現場・運用現場の知と、Data Scientistの協働は不可欠で、両者の知の融合が、産業分野でのIoTを発展させていくことになるのだと思います。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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