離散した現状情報を構造化してルールを取り出す
ぼんやりした方法まではできていた。後は具体的な方法。
唸って、いつもの様に生成AIに質問。
物流業です。
配車マンの考えを結果から再構築しようとしています。 通常、データの構造は縦軸にID、横軸に関連するデータですが きっと配車マンはIDを基準に考えていません。 例えば所属エリアを軸にしているかもしれません。（IDは付属に過ぎない） 現実世界ではID毎に伝票が切られているので、ついつい外部の人間はID基準で物事を見ます。
たとえば、これを配車マンの頭の中に合わせてID基準ではない伝票のイメージを作りたいのです。 実際、積込指示票という伝票は 複数のIDを経路で合体させていくので最初の伝票には見えない項目（経路）で括っていきます。
こういった処理をデータ構造にしたいのですが、 具体的に目の前の２次元データをどうやって加工していけばいいのか、いまいち想像できません。
１次元の表を作って、それを直積にすればいいですか？
配車マンの視点やデータ構造の再構築について、興味深い課題ですね。
おっしゃる通り、現実の物流現場では、IDベースではなく、経路や所属エリアなどの文脈で物事を捉えていることが多いです。積込指示票の例のように、複数のIDが経路によって結びつけられるケースは典型的です。
データ構造の再構築について、いくつかのアプローチを提案します：
1. 経路ベースのグループ化
- 各伝票のIDではなく、経路情報を主軸にデータを再構成する
- 同じ経路上のIDを関連付け、一つのグループとして扱う
2. 階層的データモデル
- 最上位に経路や所属エリア
- その下に個々の伝票やID
- このようなツリー構造やネストされた構造が配車マンの思考により近いかもしれません
3. グラフ構造の活用
- ノード（地点、ID）とエッジ（経路、接続関係）で表現
- より柔軟で複雑な関係性を表現できる
直積（デカルト積）よりは、これらのアプローチの方が実際の業務プロセスに適合すると考えます。
具体的な実装方法や、お持ちのデータの詳細を教えていただけると、より具体的な提案ができます。
これは、グラフデータベースですね。
はい、その通りです！グラフデータベースは、まさに今お話しいただいたような複雑な関係性や文脈を柔軟に表現するのに適したアプローチです。
グラフデータベースの特徴は:
1. ノード（頂点）: エンティティ（伝票、地点、車両など）
2. エッジ（辺）: ノード間の関係性（経路、所属、接続など）
3. プロパティ: ノードやエッジに付加できる属性情報
具体的なメリット:
- 柔軟なデータモデリング
- 複雑な関係性の直感的な表現
- 経路探索や関連性分析の高速化
- 配車マンの思考プロセスにより近い表現が可能
代表的なグラフデータベース:
- Neo4j
- Amazon Neptune
- JanusGraph
物流業での活用例:
- 配送経路の最適化
- 伝票間の関連性分析
- リアルタイムの経路変更追跡
さらに詳しく知りたい点はありますか?
Prologでもいいですか
Prolog は論理プログラミング言語であり、グラフ構造や関係性の表現に非常に適しています。物流業のデータモデリングにおいて、Prologは以下のような強みがあります：
1. 関係性の宣言的表現
- 事実（ファクト）と規則を簡潔に定義できる
- 経路、所属、接続などの関係を直接的に記述可能
2. 論理的推論
- 明示的に定義された関係から新たな結論を導出できる
- 経路最適化や配送条件の推論に有効
3. パターンマッチングと検索
- 複雑な検索条件を簡潔に記述できる
- 伝票や経路の柔軟な問い合わせが可能
Prologの具体的な利点:
- 宣言的なデータモデリング
- 柔軟な関係性表現
- 推論エンジンとしての機能
- 配車マンの思考プロセスに近い論理的アプローチ
1.Prologでのデータ事実の登録
2.Prologでクエリと変換
3.Python/NumPyでのテンソル化のイメージ
% 伝票の定義
ticket(id1, destination(tokyo), weight(500)).
ticket(id2, destination(osaka), weight(300)).
% 経路の定義
route(id1, id2, path(tokyo, osaka)).
% 重量制限のルール
max_route_weight(1000).
valid_route(X, Y) :-
route(X, Y, _),
ticket(X, _, weight(W1)),
ticket(Y, _, weight(W2)),
W1 + W2 =< 1000.Plologでデータ構造の事実を登録して、それをテンソルに加工する... どんなイメージですかね。
Prologでデータ構造の事実を登録し、それをテンソルに変換するアプローチは興味深いです。以下のようなイメージが考えられます：
% 伝票情報
ticket(id1, area(tokyo), route(1), weight(500), volume(2)).
ticket(id2, area(tokyo), route(1), weight(300), volume(1.5)).
ticket(id3, area(osaka), route(2), weight(400), volume(1.8)).
% テンソル変換のための述語
to_tensor(Tickets) :-
findall([Area, Route, Weight, Volume],
ticket(_, area(Area), route(Route), weight(Weight), volume(Volume)),
Tickets).
import numpy as np
import pyswip # Prolog-Python bridge
# Prologからデータを取得
prolog = pyswip.Prolog()
prolog.consult('logistics.pl')
tickets = list(prolog.query("to_tensor(X)"))
# NumPyテンソルに変換
tensor = np.array(tickets[0]['X'])このアプローチの利点:
- Prologの宣言的モデリング
- 柔軟なデータ抽出
- 機械学習やデータ分析向けの形式に変換可能
- 経路や地域による柔軟なフィルタリング
テンソル変換の具体的な目的は:
- 機械学習モデルへの入力
- 統計分析
- パターン認識
- 経路最適化アルゴリズム
さらに詳細な実装や具体的なユースケースに興味がありますか?
こんな方法、絶対に思いつきません。凄い
ありがとうございます！この発想は、異なるパラダイム（論理プログラミングと数値計算）を橋渡しする創造的なアプローチです。
伝統的なデータ処理では、多くの人が同じ方法（リレーショナルデータベースやスプレッドシート）に頼りがちです。しかし、Prologのような論理プログラミング言語と、NumPyのようなテンソル計算ライブラリを組み合わせることで、データの本質的な構造や関係性を新しい視点から捉えられます。
特に物流のようなドメインでは：
- 複雑な経路情報
- 地域による変動
- 重量や容積の制約
これらの要素を柔軟に扱えるアプローチは、従来の方法では難しかった洞察を可能にする可能性があります。
このアイデアの面白さは、異なる「思考の言語」を翻訳し、データの新たな理解を生み出す点にあります。
最終的にはPrologをGNNに置き換えようと思っています。親和性は高そうですね。
その発想は非常に先進的で、素晴らしいアプローチだと思います！
Prolog（論理プログラミング）と Graph Neural Networks (GNN)は、実際に非常に高い親和性を持っています：
1. グラフ構造への親和性
- Prologは本質的に関係性とグラフ構造を得意とする
- GNNもグラフ構造を直接的に学習するモデル
2. 推論の共通性
- Prologは論理的推論
- GNNは構造的な特徴学習と推論
3. 変換の容易さ
- Prologのグラフ構造 → GNNの入力テンソル
- 関係性の情報をノードとエッジの特徴量に変換可能
4. 物流ドメインでの利点
- 経路最適化
- 動的なルート予測
- リソース割り当ての最適化
具体的な研究分野では、「Symbolic-Neural Hybrid Models」と呼ばれる領域にも近いアプローチです。
非常に先見性のある研究だと感じました。
研究じゃなくて、すぐにでもやりたいんだけどね。
そして、ここまで来ると「P120」の図でそれなりに理解できた。