AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「ビター・レッスン（Bitter Lesson）」って話が出ましてね。なんとなく“昔の手作業よりも計算資源を使った方がいい”という趣旨だとは聞きましたが、要するにうちの現場でも同じことが言えるんですか？投資対効果が不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。今回の論文はCVPRという主要なコンピュータビジョン会議の過去20年分の論文要旨を解析して、確かに「一般的な学習手法」と「計算資源の増加」に寄った研究が増えていると示したんですよ。要点を3つに分けると、1）方向性の変化、2）その指標化、3）影響の可視化、です。
指標化っていうのは、要するに論文の概要（アブストラクト）を機械で読ませて「どれくらいビター・レッスンに合致しているか」を点数化したということでしょうか。そんな単純な評価で信頼できるのですか。
よくぞ聞いてくれました。ここが肝で、著者は大規模言語モデル（LLM: Large Language Models／大規模言語モデル）を使って要旨のテキストを解析し、ビター・レッスンの主要要素にどれだけ一致するかをスコア化しています。ただし、これはあくまで「傾向」を測る手段であり、個別の実験の質や実運用の効果とは別問題なんですよ。
ちなみに、これって要するに「昔の職人の知見や手作業的なチューニングよりも、汎用的なアルゴリズムに大量データと計算を与える方が長期的に強い」ということですか？
その理解で本質をついてますよ。端的に言えば正しいです。補足すると、ビター・レッスンは「手作業でのヒューリスティクス（経験則）よりも、汎用的な学習アルゴリズム＋計算資源が長期的に有利だ」と主張しています。ここで重要なのは三点、1）短期で効果的な手法はあるが長期には劣る可能性が高い、2）計算資源とデータを増やすことで性能が伸びる傾向、3）研究コミュニティがその方向にシフトしている、です。
うーん、うちでやるときはどう判断すればいいんでしょう。初期投資が掛かる割に成果が出るまで時間がかかる、そんな印象があるのですが。
その点は現実主義で良い視点です。要点を3つで整理しますね。1）すぐ効果を出す小さなPoCを回しつつ、2）並行してデータ基盤と計算資源の段階的な投資計画を立て、3）外部の汎用モデルを活用して自社固有の課題に転用する。こうすれば投資リスクを抑えつつ学習効果を享受できますよ。
なるほど。論文はCVPRの20年分を調べたと聞きましたが、研究のインパクトはどう測ったんですか。引用数（シテーション）が多ければその方向性が正しいということでしょうか。
わかりました。自分の言葉で整理すると、論文は「過去20年でコンピュータビジョン分野は手作業的な工夫から汎用アルゴリズムと計算資源にシフトしており、それが引用にも現れている」ということですね。これを踏まえてうちの方針を考えます。
監修者
阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授
論文研究シリーズ
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