機械学習の活用しどころを考えてみた。

機械学習を業務に活かす方法を一緒に考えてみないっていう話を貰ったのでちょっと考えてみた。

仕事で一番役に立つ場面を考えると人の手が掛かってている部分を掛からなくすることだ。なので何ヶ月か掛けて作業しているものを対象に考えてみた。

どういう作業かというと書類に書かれている内容を過去の実績などを確認しながら確定していくという作業。一目で確認できるのは去年の分だけなので始終端末を操作して過去を確認したりスキャンされた紙資料とにらめっこなのだ。で、いろんな状況をみて「こうであろう」を推論して確認・確定しているのだ。

機械学習というのは人間の推論を肩代わりしてくれる訳だからここをターゲットとする。活用は二段階。最初は紙資料に書かれた手書き文字の認識とデータ化、もう一つは過去の実績からの推論による候補の提案。

文字の認識は文字の位置を明確に指定しなくても資料の種類から書かれる場所を判断し手書き文字を解析してくれればデータベース化できる。データベース化できればデータのノードを作ることができるので時系列をベースに関係性を確率として示す事ができる。これは既にペイズ推定として「有るものがまた有る頻度と、無い物がまた無い頻度で再現性を確率として表現できる技術」が確立しているので不可能ではないだろう。

これが実現して面白いのは資料が出なくても今年はこうであろうという推論が一定の確率を持って用意されているという点。人間は機械学習によって候補とされた内容を追認すればよく、年数を重ねるにつれ精度が高くなる筈である。人間は新規事例と過去の実績と合わない事例に労力を割けば良い訳だ。

実現されれば面白い。