拓海先生、最近若手に『嗅覚をAIで扱えるか』って言われましてね。匂いをAIが理解するなんて、本当にビジネスになるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！嗅覚は視覚や聴覚と違ってデータ化が難しい分、差が出れば新しい価値が生まれるんですよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
今回の論文はSniff AIというシステムを実験したと聞きましたが、要するに『人が嗅いだ匂いを言葉で説明したらAIがその匂いを当てにいく』ということですか。
その通りです。正確にはLarge Language Model (LLM)（大規模言語モデル）の埋め込み空間で、人間の表現と匂い情報の整合を見る実験をしたんです。要点は三つ、まず嗅覚表現の収集、次に埋め込みによる予測、最後にユーザ評価です。
ほう。で、精度はどの程度なんです？現場で『間違いが許されない』用途に使えるレベルなのか。それとも『体験として面白い』レベルにとどまるのか。
実験では限定的に予測ができるが、完璧ではないという結論でした。つまり現時点ではエンタメや探索用途に即応用できる一方、医療や安全といった高い信頼性が要求される領域には追加データや化学的解析の統合が必要です。
これって要するに『匂いの言葉化とAIの言語表現がどれだけ一致するかを測った』ということ？投資対効果を考えるなら、その一致度が肝心ですね。
その認識で合っています。実務的には三段階で考えると良いです。まず小さな実験で利用者の反応を確かめる、次に化学データなど他モードを組み合わせて精度を上げる、最後にHuman-in-the-Loopで継続的に改善する。どれも段階投資が可能です。
なるほど。実験参加者はどう思っていたんでしょうか。現場の人間が『面白い』というだけで投資は正当化できませんからね。
参加者の反応は概ね好意的で、「とても楽しい」「興味深い」といった声が多かったです。ただし評価データからはモデルの偏りも見え、特定の香りに対する誤予測や語彙のズレが確認されました。投資判断にはその偏り対策の計画が必要です。
要は段階的に試して、結果に応じて投資を拡大していけば良いと。わかりました。じゃあ私の言葉で整理します、嗅覚の言葉化をAIの言語空間に当てはめて、その一致度を見て→まずは体験系で価値検証→偏りがあれば化学データ統合や人の介入で補正する、ですね。
