ACES 様向け / 暗黙知 × 逆ラグ × AI 観測

すぐ見える混乱と、 後から出る本来成果を分けて見る

業界 × シナリオ 16 組合せで、 暗黙知を経営判断に変換するデモ
AI 導入や業務改善では、 リリース直後に現場が混乱しても、 月末・四半期末などの節目で本来成果が出ることがあります。 多くの企業は混乱だけを見て「失敗」 と早期判定してしまい、 後から出る本来成果を見落とします。

このデモは、 業界別の業務サイクル (金融・保険・SaaS・製造) に応じて、 すぐ出る現場反応と後から出る本来成果を分けて観測し、 AI が経営判断・現場指示・次アクションへ変換する流れを示します。
1
業界を選ぶ
業務サイクルの節目を業界別に切替
2
シナリオを選ぶ
リリース後の状況パターン
3
観測期間を調整する
スライダーで再計算
28日
7日
7日
4
4 つの数字
業界 × シナリオで再計算
すぐ出る混乱
ILI / リリース直後
-
-
後から出る本来成果
DDI / 節目で確認
-
-
成果と混乱のバランス
R = DDI ÷ |ILI|
-
0.5 以上で合格
成果までの遅れ日数
Lag / リリースから
-
節目超過で観測拡張
5
日々の動き
業界別の Y / Z 推移
後から出る本来成果 (Direct / 節目で確認) すぐ出る現場反応 (Indirect / リリース直後) 平常時 W_pre 即時窓 δ 節目窓 S
6
AI 判断支援: この施策をどう扱うべきか
業界用語で判定文を生成
⚡ AI 判断 -
-
経営向け 一文
-
現場向け 一文
-
次アクション
-
7
統合判定表: 5 観点で経営判断に変換
業界 × シナリオで変化
観点見ていること結果経営判断への意味次アクション
8
暗黙知 → AI → 経営判断 の変換流れ
業界別の暗黙知が変換軸へ
現場の暗黙知
→
AI が観測軸に変換
すぐ出る現場反応 Z
後から出る本来成果 Y
成果が出る節目 S
観測範囲の不足
→
補助検証
効果の山 (Almon)
日数別反応 (LP)
持続性 (Koyck)
部門差 (段階 DiD)
強さ×時間 (DLNM)
→
経営判断
9
CFO 投資判断 ROI 試算
業界別デフォルト値
20%
20
2,000
-
現状失敗損失 (40%基準)
-
改善後失敗損失
-
年間削減効果
-
投資回収期間 (推定)
-
3 年 累積効果
-
5 年 累積効果
-
10
推奨 OSS / 実装手段
シナリオに応じて変化
-
11
SHI 理論 × ACES AIOS 接続
業界別の暗黙知の中身

ACES AIOS で扱う暗黙知

    →

    SHI 理論 × 逆ラグ観測の貢献

    • 逆ラグ二重観測窓 で PoC 失敗判定の精度向上
    • 非人格的担体 で個人依存から組織 OS へ移植
    • 担体多形性 でベテラン暗黙知を AI に変換
    • 非命令型中枢 で「納得感」 を構造で担保
    技術検証ログ (参考にした手法・OSS・探索ソース)
    事前外部探索 = arXiv 50 query / GitHub 30 query / OpenAlex 8 query / Stack Overflow 8 query = 計 96 query 並列実行。

    参考 OSS: bcallaway11/did (R) / gasparrini/dlnm (R CRAN) / aedessler/pydlnm (Python) / synth-inference/synthdid (R) / py-why/EconML (Microsoft, Python) / py-why/dowhy (Microsoft) / uber/causalml (Python)

    参考手法: Almon 1965 / Koyck 1954 / Jordà 2005 / Gasparrini 2010 / Callaway-Sant'Anna 2021 / Bertrand-Duflo-Mullainathan 2004 / Hayes 2013

    業界事例: Distributed lag (Wikipedia) / Wallester (Enterprise Finance) / Sikich (ERP 月末締め) / maseconomics (分布ラグモデル) / Help Desk dashboards