拓海先生、最近『生成AIで拡張現実が変わる』という話を耳にしますが、要するに我が社のような現場でも使える技術なんでしょうか。正直、3Dモデルとか専門家がいないと無理に思えております。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論をお伝えすると、生成AIは3Dモデリングの専門知識を大幅に軽減できるので、現場の導入障壁を下げられるんですよ。ポイントは3つで、1) 直感的な入力、2) 編集の簡便化、3) 基盤モデルの留意点です。一緒に順を追って見ていきましょう。
3つですか。具体的には現場の作業者が触れるレベルのやり方になりますか。費用対効果が見えないと投資は難しいのです。
費用対効果の不安はもっともです。要点を最短で述べると、1) 既存の設計データや現場写真からモデルを自動生成でき、人手での3D作成時間を削減できる、2) 自然言語や画像などのマルチモーダル入力で編集可能なので教育コストが下がる、3) ただし基盤となるモデルは偏りや精度の問題を抱えるため検証とガバナンスが必要です。まず小さなPoC（概念実証）から始めると良いですよ。
PoCからですね。具体的な導入の流れをもう少し噛み砕いて下さい。例えば、現場の図面や写真があれば作ってくれるという理解で良いですか。
その理解はおおむね合っています。さらに実務寄りに言うと、最初は既存データを使ってテンプレート化し、小さなシーンでの生成と編集フローを確立するのが安全です。そして現場の人が使うUIを自然言語や写真ベースにしておくと学習負荷が小さいです。これで導入の障壁はかなり軽くなりますよ。
これって要するに現場の非専門家でも写真や指示文を出せば3Dの空間や物が作れるということ？ただし、その生成物の正確さやバイアスが怖いのですが。
まさにその通りです。要するに現場の非専門家でも生成できるが、精度と公平性の問題が出る可能性があるのです。ですから生成後の検証ステップを明確に組み込み、必要な精度は手動で補正できる編集ツールを用意することが重要です。まとめると、導入は3段階で進めると工数とリスクが抑えられますよ。
3段階ですね。最後に、我々のような製造現場で即効性のある使い方のイメージを教えて下さい。現場は忙しいので短期間で効果が見えないと却下されます。
効果が早く出るユースケースを挙げると、既存製品のプロトタイプ作成、設備のARマニュアル作成、現場レイアウトの可視化などが適してます。どれも現場の決定を早め、手戻りを減らすという直接的な効果が期待できます。重要なのは小さく始めること、検証のKPIを明確にすること、そして現場の声を反映することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずは既存資産を使った小さなPoCで生成から検証、必要に応じた人手補正を回して運用に載せる、という流れで進めれば良いということですね。ご説明、ありがとうございました。
