CCTV下水道検査におけるノイズラベルを扱うマルチラベル画像分類—When the Small-Loss Trick is Not Enough

田中専務

拓海先生、最近部下からCCTV（クローズドサーキットテレビ）で撮った下水道の映像をAIに判定させる話が出ているのですが、ラベルが雑でうまくいかないと聞きました。具体的に何が課題なのか、教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要するに現場データの「ラベル誤り（label noise）」が機械学習の性能を大きく下げているんですよ。今日ご紹介する論文は、単一ラベルではなく複数の欠陥が同時に存在するマルチラベル（multi-label classification）問題におけるノイズ対策について掘り下げています。大丈夫、一緒に見ていけば必ずわかりますよ。

田中専務

ラベル誤りというと、現場の検査員が間違えてタグを付けてしまうような話ですよね。うちの現場でもよくあることです。で、それをAIが覚えてしまうという理解で合っていますか。

AIメンター拓海

その通りです。まず要点を三つだけ。1) ラベル誤りは学習データにノイズを与え、モデルが誤った関連を覚えてしまう。2) 単一ラベル（single-label classification, SLC）での対策は多いが、複数ラベル（multi-label classification, MLC）では事情が違う。3) 本論文は既存手法をMLCに適応し、新しいハイブリッド手法で精度を改善した点が革新的なんです。

田中専務

これって要するに、複数の欠陥が同じ映像にあるときに、誤ったタグが混ざるとAIが混乱する。だから単に「損失が小さいデータだけ使う」方法（いわゆるSmall-Loss Trick）では十分でない、ということですか。

AIメンター拓海

まさにその理解で合っていますよ。もう一度三点だけ整理しますね。1) Small-Loss Trickは「学習中に誤りを覚えにくいサンプル」を優先する考えだが、MLCでは複雑な誤りが混在する。2) そのため一部のラベルが間違っていても全体の損失が小さくなるケースがあり、誤りを見逃す。3) したがって複数の基準を融合するハイブリッドな選別が有効になるんです。

田中専務

現場での導入視点で聞きたいのですが、こうした手法をうちの検査業務に入れると、どんなメリットとコストが想定されますか。投資対効果を教えてください。

AIメンター拓海

良い質問です。結論を三点で述べます。1) 精度向上により誤検知・見落としが減り、後工程の手直しや再検査コストが下がる。2) 初期コストとしてはデータクリーニングとモデル訓練、現場運用のための検証工数が必要。3) ただしラベルノイズに強い設計をすればデータ準備コストを抑えつつ安定運用でき、中長期ではコスト削減が期待できるんですよ。

田中専務

なるほど。最後にもう一つだけ。実務で試すなら最初に何から始めればいいですか。小さく始めたいのですが。

AIメンター拓海

大丈夫、必ずできますよ。一歩ずつ三つ。1) 部分的に代表的な現場映像を集め、ラベルの不一致や誤りの傾向を可視化する。2) 既存のモデルに対しノイズ耐性を持つハイブリッド選別法（論文のMHSSのような考え方）を試験導入する。3) 結果を短期間で評価してROI（投資対効果）を判断する。これだけでリスクを抑えられますよ。

田中専務

分かりました。要するに、現場データのノイズに対応した選別を取り入れ、小さく検証してから本導入に進めば良い、ということですね。自分の言葉で言うと「まず代表データでノイズの種類を掴んで、小さな試験で効果を確認する」という方針で進めます。

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1.概要と位置づけ

結論を先に述べる。本研究は、CCTV（Closed-Circuit Television、クローズドサーキットテレビ）で撮影された下水道点検映像の自動判定において、従来の「損失が小さいサンプルを優先する」手法だけでは不十分であることを示し、マルチラベル（multi-label classification、以下MLC）環境に特化したハイブリッドなサンプル選別法を提案した点で重要である。現場の検査では一つの映像に複数の欠陥が並存するため、単一ラベル（single-label classification、以下SLC）向けのノイズ対策をそのまま適用すると誤った判断に繋がりやすい。本研究は既存のSLC向けのサンプル選別手法をMLCに適合させたうえで、独自のMulti-label Hybrid Sample Selection（MHSS）という手法を導入し、合成ノイズおよび実データに対して有効性を示している。産業用途としての実装可能性と、実運用で直面するラベルノイズの現実性に踏み込んだ点が本研究の位置づけである。

2.先行研究との差別化ポイント

先行研究は主にSLC環境でラベルノイズに対する多様な対策を発展させてきた。代表的なアプローチは、小損失（small-loss）を利用したサンプル選別や、対教師学習（co-teaching）などであり、これらはラベルが単一であれば強力に働く。しかしMLCでは、一つの画像が複数のラベルを持ち得るため、部分的なラベル誤りが全体の損失に与える影響が複雑になる。既存手法を単純に拡張しただけでは、誤りを見落としたり、有用なサンプルを誤って除外してしまう問題がある。本研究はここに着目し、SLC由来の堅牢手法を複数組み合わせるハイブリッドな選別基準を導入すること、さらにその基準をMLCに適応する工夫を施す点で差別化している。実データにおけるノイズの複雑性に対して、単一方針でなく複合的な視点で対処する点が本研究の特徴である。

3.中核となる技術的要素

技術の中核はサンプル選別（sample selection）戦略の再設計である。従来の小損失トリックは訓練中の損失値の小さいサンプルを優先するが、MLCではラベルの一部が誤っていても総損失が小さくなるケースがあるため、これだけでは不十分である。そこで著者らはCo-teachingやCoSELFIE、DISCなどのSLC向け手法をMLCに適合させ、さらに複数基準を組み合わせるハイブリッド方式（MHSS）を提案した。MHSSは、損失の大小だけでなくラベルの信頼性推定や複数モデル間の同意度を組み合わせてサンプルを選別する。実装上は既存のニューラルネットワーク訓練ループを拡張する形で導入でき、現場のデータパイプラインに比較的容易に組み込める点も技術的な利点である。

4.有効性の検証方法と成果

検証は合成ノイズ実験と実データ実験の二軸で行われた。合成ノイズでは、複雑な誤りパターンを人工的に注入し、各手法のロバスト性を評価した。実データ実験では、実際のCCTV下水道点検報告に含まれるラベルノイズを用いて比較を行った。結果として、単純な小損失トリックに基づく選別は一部のノイズ条件で性能が低下したのに対し、MHSSは総じて高い再現率と適合率を両立した。特に、部分的にラベルが混在する事例での誤検出低減と見落とし解消に寄与しており、実務上の有用性を示した。これにより、自動化システムの運用コスト削減と点検品質の安定化が期待できる根拠が得られた。

5.研究を巡る議論と課題

議論点は三つある。第一に、MLC特有のノイズモデルの標準化が不足しており、評価手法の統一が必要である点。現在は研究ごとにノイズ注入の方法が異なり比較が難しい。第二に、ハイブリッド方式は選別基準を増やすため計算コストや実装複雑性が上がる点である。現場でのスケール運用を考えると、コスト最適化の工夫が求められる。第三に、ラベルの“正解”自体が主観的である領域では、ラベル修正のための人的レビュー体制と自動選別のバランス設計が重要である。これらの課題は実運用を見据えた研究と現場のプロセス設計の双方で解決していくべきである。

6.今後の調査・学習の方向性

今後は三つの方向性が重要である。第一はMLC向けのノイズモデルと評価ベンチマークの標準化である。第二はハイブリッド選別手法の計算効率化とオンライン学習への適用であり、現場で継続学習できる仕組みづくりが求められる。第三は人的レビュープロセスと自動判定を組み合わせたヒューマンインザループ設計の洗練である。検索用キーワードとしては、”multi-label classification”, “label noise”, “sample selection”, “CoSELFIE”, “Co-teaching”, “hybrid selection”, “sewer inspection” などが有用である。

会議で使えるフレーズ集

「今回の提案は、単純な小損失選別だけでは拾いきれないノイズをハイブリッドで補う点に価値があると考えています。」

「まずは代表的な現場映像でノイズの傾向を可視化し、短期のPOC（概念実証）でROIを確認したいです。」

「導入は段階的に行い、人的レビューを併用することで現場の信頼性を確保しましょう。」

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K. Chelouche et al., “When the Small-Loss Trick is Not Enough: Multi-Label Image Classification with Noisy Labels Applied to CCTV Sewer Inspections,” arXiv preprint arXiv:2410.07689v1, 2024.