AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの部下から『論文を読め』って渡されたんですが、分野が天文学でしてね。正直言って画像解析の話になると頭が痛くなるんです。これ、要するに我々が工場で欠陥を見つけるAIと同じ課題だと考えてよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、基本は同じです。今回の論文は天体画像で起きる『訓練データと実データの違い』を埋める方法、つまりドメイン適応（Domain adaptation、DA：ドメイン適応）を使って、重力レンズという珍しい天体現象を見つける性能を上げる話ですよ。
ドメイン適応という言葉を初めて聞きましたが、うちで言えば『試験ラインで学習したAIが本番ラインでうまく動かない』という問題に近いと。これって要するに現場と訓練環境の差を埋める手法ということですか？
その通りですよ。今回の研究は三つの手法を比べています。Adversarial Discriminative Domain Adaptation（ADDA：敵対的判別ドメイン適応）、Wasserstein Distance Guided Representation Learning（WDGRL：ワッサースタイン距離に基づく表現学習）、そしてSupervised Domain Adaptation（SDA：教師ありドメイン適応）です。まずは結論を簡潔に示すと、WDGRLと特定のエンコーダを組み合わせると教師なしでも良好な結果が出て、教師ありの適応は偽陽性（見た目が似たスパイラル銀河など）を減らすのに有効という結果でした。
なるほど。で、我々の経営判断として肝心なのは『投資対効果』と『現場で運用できるか』です。こうした手法を導入すると、現場負荷や人間の目視チェックは本当に減るのでしょうか。
良い質問ですね。要点を三つにまとめますよ。第一に、ドメイン適応は『訓練時と現場で条件が違うときの性能劣化を抑える』ので、初期の誤報が減れば人手の確認コストは下がります。第二に、手法ごとに効果の出方が異なり、WDGRLはラベルなしの観測データが多い場合に力を発揮します。第三に、SDAは少量の正解例を追加できる状況で偽陽性を明確に減らせるため、より精度を求める段階で有効です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ただ現場の写真はカメラや照明でばらつきが大きい。論文の結果は天文のカメラでの話でしょう。うちの現場に当てはめるには何がキーになりますか。
結論は二つです。まず、ラベルなしで大量の現場データを集められるかどうか。WDGRLはここで威力を発揮しますよ。次に、少量の人手ラベルを現場で付けてSDAを回せるか。これができれば誤報の多いケースを重点的に潰せます。専門用語ですが、ResNet（Residual Network、残差ネットワーク）などの既存モデルに対しても適応の有無で差が出る点は重要です。
これって要するに、まずは現場データをたくさん拾ってモデルに慣れさせる段階と、次に人手で直すところを重点的にやる段階の二段構えにすれば良い、ということですね。
その通りですよ。実務で始めるなら、まずはラベルなしの現場データでWDGRL的な学習を試し、次に頻出する誤分類について少量のラベル付けを行いSDAで微調整する。こうすれば投資は段階的に分散でき、効果を見ながら拡張できるんです。
分かりました。投資を小分けにして検証を回すやり方なら現場も納得しやすい。では私の言葉で確認します。まず大量の現場データでモデルを現場に慣れさせ、次に人がよく見ている誤りにラベルを付けて微調整する。最終的に人間の確認負担を下げる、こういう流れで良いですね。
