DXでの推論にあたり

【DXでの推論にあたり】

　AIで重要なことは、精度の高い推論結果を提供する

ことである。

結果の信憑性、DXデータの定義や扱い方である

結果提供の推論をする上で、事象の因果関係を

明確にし、定義することが重要である。

DXにて扱う事象は、事象の継承（ルーツ）を表す継承階層、

組成（構造）を表す、構造階層により、ツリーストラクチャー

で表現される。

これは、移動手段の例であるが、移動手段としては、

航空、陸上、海上等があり、陸上では車が存在する。

車については、車輪、エンジン、シャーシ等から構成される。

この移動手段としての、車へのつながりを継承階層、

また、車の組成を構造階層として表現される。

 

この継承階層と構造階層にて、事象を分類して、

ツリーストラクチャーを作成する。

先ほどの例では、移動手段である車を取り上げたが、

求める解に基づき、事象の対象を変化させることで、

どのような場合においても対応することが可能である。

ツリーストラクチャーに基づき、DXデータを定義し、

推論を行うのであるが、求める解に対し事象を、

継承・構造ともに、いかに、細分化し、

明確に定義できるかが重要である。

定義の誤りや、明確に定義できないものほど、

解の精度は落ちる。

精度の高い推論結果は、事象の継承・構造階層の明確化、

DXデータの定義に大きく依存する。