SUNABACOさんの
AI人材育成講座第6期 11日目の復習記事、
1本目です。
いつものように、
前回の質問への回答から始まりました。
【質問1：診察時間をどうやって測るのか】
外来で診察にかかる時間を、
医師ごとに知りたい。
1日のトータルの患者数や、
時間帯による変化も調べたい。
ただ、当院には電子カルテがありません。
かといって、
人が横についてストップウォッチで
計るわけにもいきません。
ビーコンとスマホがあればできるのか。
ほかに方法はないのか。
そういう質問でした。
回答はこうでした。
最もよく使われる手法は、
カメラをつける方法です。
ただし、
映像をそのまま保存するのではありません。
エッジ、つまりカメラのすぐそばの機器で、
入退室や着席の検知以外を
切り落としてしまう。
残すのは「誰かが座った」「立った」
という事実だけで、
映像そのものは残しません。
ドアの開閉をセンサーで取る方法も
ありますが、
入室と退室を区別できない気がするので、
まずはカメラがよいかもしれませんね、
とのことでした。
なるほどと思いました。
カメラと聞くと身構えますが、
映像を残さないのであれば話は別です。
「ラズパイ 着席時間 計測」で
検索すると事例が出てくる、
という話もありました。
ラズパイはRaspberry Piの略で、
手のひらサイズの小さなコンピューターです。
こういう用途によく使われています。
【質問2：セマンティックモデルはどこまで整えるのか】
Power BIの勉強を別にしている方からの
質問です。
パワークエリでセマンティックモデルを
作成するときに、
データの形をスタースキーマに
ちゃんと整えなさい、
と書いてある書籍を読んだ。
実際にデータ解析をする場合、
どの程度まで整えるのがおすすめか。
回答はこうでした。
今回は「とりあえずPower BIに
展開してみましょうや」という流れだったので、
セマンティックモデルに
時間を割きませんでした。
ただ、実際にデータ分析をする際は、
セマンティックモデル、
というかデータ構造の理解と設定は
する必要がありますね。
【スタースキーマ】
ここで出てきたスタースキーマですが、
図を見ると名前の意味がすぐ分かります。
真ん中にひとつ、
周りに複数の表が並び、
線でつながっている。
星の形に見えるので
スタースキーマです。
真ん中にあるのが
ファクト（事実）テーブルです。
実際に起きたことの記録で、
たとえば売上の一件一件です。
周りにあるのが
ディメンション（属性）テーブルです。
分析の切り口になるデータで、
商品マスタ、店マスタ、日付マスタ、
地域マスタ、担当者マスタなど。
なぜこの形にするのか。
真ん中の事実は、
日が経つほど行が増えていきます。
一方で切り口のほうは、
そんなに増えません。
商品が1000種類あっても、
売上の記録は何十万件にもなります。
分けておけば、
商品名を1か所直せば
全部に反映されます。
そして、
どの切り口で切っても集計できる。
参考書籍として
「システム開発・刷新のための
データモデル大全」が紹介されました。
【質問3：時間貸しに移行するのはどれぐらいの規模から】
Azureのサーバーレスと時間貸しについて、
目安としてどれぐらいの規模の開発になれば
時間貸しへの移行を考えるのか、
という質問です。
回答はこうでした。
機械学習でいうと、
毎日トレーニングを繰り返す程度なら
サーバーレスのほうがお得です。
アプリケーションで言っても、
数百人が毎日使う規模でも
サーバーレスのほうが
まず選択肢になるかと。
なので、
しばらくは考えなくてよいです。
10日目に「時間貸しは禁止」と
教わりましたが、
その禁止がいつ解けるのかというと、
当分先だということです。
個人や小さな組織でやっている限り、
サーバーレスで足ります。
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