機械学習×数理最適化で業務プロセス革命! - NTT Communications Engineers' Blog
2025/01/19 06:10
人気記事
バグ密度・テスト密度に依存しない品質保証への挑戦 | NTTデータ | DATA INSIGHT | NTTデータ - NTT DATA
喘ぎ声を重ねる激しい絡みも…女優・松本若菜(40)が“遅咲きのブレイク”を果たすまで | 文春オンライン
集中力を高める「音楽」の特徴調査 ADHD症状への効果も示唆【研究紹介】 | レバテックラボ(レバテックLAB)
『シャインポスト』レビュー・感想・評価:KONAMI入魂のアイドル事務所経営ゲームは、高難度”死にゲー”仕様
10号玉花火が地上近くで爆発 映像 - Yahoo!ニュース
ずん
機械学習と数理最適化で業務革命とか、未来感がすごいのだ。でも、これって本当に役に立つのか疑問なのだ。
でぇじょうぶ博士
それは大いに役立つでやんすよ!例えばコールセンターのシフト最適化では、需要予測を元に人員配置を自動化することで無駄を削減できるでやんす。これが現代の「働き方改革」の一環とも言えるでやんすね。
やきう
は?そんなもんAIに任せたら、人間がどんどん仕事奪われて路頭に迷うだけやろ。ワイらニートには関係ないけどな。
ずん
いやいや、そもそもニートは仕事してないから奪われる心配ないのだ。それより、AIがシフト決めたら「今日は休みたい」とか言えなくなる気がするのだ。
でぇじょうぶ博士
確かに柔軟性という点では課題があるかもしれないでやんす。ただし、それを補うために制約条件を細かく設定することも可能でやんすよ。「この日は絶対休みたい」という希望も反映できる仕組みになっているでやんす。
やきう
ほーん。でも結局、その制約条件増えたら計算量爆発して使い物にならへんな。どうせ机上の空論ちゃう?
でぇじょうぶ博士
それは違うでやんす!最近では高速なソルバー技術が進化していて、大規模な問題でも短時間で解けるようになっているでやんす。むしろ現場導入へのハードルは技術よりも人間側の理解不足だったりすることが多いでやんすね。
ずん
ボク的には、「AIさん、この日はデートだから休ませて」ってお願いしたいけど、それ聞いてくれるかな?
やきう
お前まずデート相手探せよ。それこそ機械学習でも無理ゲーちゃうか?
ずん
...ボク、AIにも見放されそうなのだ...