新年明けましておめでとう御座います。

 まだまだ低空飛行です。歪んで見えるのも視野が欠けるのもまだ慣れません。

この状態で今から何をするのか試行錯誤中です。

先ずは気持ちのコントロールです。障害が無ければ気が向かない事でも気持ちを押して進めます。昨年は積極的に気が向かない事に挑戦しました。

この障害で何かを始めると必ず視力が問題になります。ネットや本で情報を得るにも見辛い事が影響します。そのせいで気持ちも落ち込みます。（）と[]の違いが分からないのでプログラムの入力ミスも中々見つからず時間だけが過ぎて行きます。

社内の問題をAIで解決と言っても、何を予測するのかその為のデータがあるのか？

そもそもその予測が役に立つのか？を説明するのも実は大変です。

例えば来季の売上予測を出すとします。今までの売上データの推移からAIの手法を使って予測するとします。精度の高い予測であっても意味はないです。

何故かというと、その数字から何をすべきかが分からないからです。

今年は部品不足で今までの様に製品を売る事での売上増加は難しいと思います。これは競合他社も同じです。電源ICも少しですが供給が始まりまいたが、コロナのマスクの時と同じ混乱があると思います。その後ある程度で安定するのに時間が掛かると予想できます。

その間はある程度割り切って社内のシステムの変更に時間を掛ける方が良いのかもしれません。

AIを使っていませんが現在の部品不足で今年の生産量を予測が出来てそのために何をするかを議論して実行するのが予測の意味です。

今データ整理用のプログラムと機械学習の手法を勉強していますが苦戦中です。どれもそれほど簡単ではありません。データを取り出して集計して平均を出すだけではありません。

社内のデータを整理していますが、欠損値や半角と全角が混じっているので同じ会社や担当者の重複、同じ担当者の役職の変更で集計するのにも前処理をしないと使えません。

前処理のプログラムを作るのに試行錯誤しています。

その後のデータ処理にやっと機械学習をつかうのですが、数十種類の手法のどれを適用するのかを調べるにも文献を読む必要があります。その後そのコードを社内のデータ様に変更する必用があります。

その際、それぞれのデータの平均を取ってその差を２乗して足して別の要素の平均の２乗を足して掛けて割ってその微分から変化率を調べてそのデータの全体の影響を数値化してのの中から一番影響のある要素を集めて予測する。主成分分析のプログラムを触っています。

それがどの程度役に立つのかもわかりません。業務改善の一つの指標になると思いますが。

当初の目標はそれらの手法の習得に今年一年は掛かると考えていました。

次の報告ではその内容を書きます。