AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「細かい3Dの判別に強い新手法が出ました」と聞きましたが、正直ピンと来ません。うちの工場で何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は「PROTO-FG3D」と呼ばれるもので、簡単に言えば“判定の根拠を見せられる3D判別”を叶える技術です。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて整理できますよ。
要点3つですか。例えばうちの製品の微妙な形状違いを検査に使えるなら投資検討したいのですが、まずはその3つを教えてください。
はい。1つ目は多視点（multi-view）からの情報を「プロトタイプ」と呼ばれる代表像に紐づけることで、判断の理由を可視化できる点です。2つ目はクラス間やサブクラス間のバランスを保つため、プロトタイプを動的に調整する仕組みがある点です。3つ目は従来のソフトマックス（softmax）一辺倒ではなく、非パラメトリックなプロトタイプ学習で細かな差を捉えやすくする点です。
うーん、プロトタイプって要するに“代表的な示例”ということで、それを基準に照合するから判定の理由が分かるということでしょうか。これって要するに、検査員が参考にする“良品の見本”をAIが内部で持っているということ？
その通りですよ！プロトタイプはAIが保持する“典型例”で、判定時にどのプロトタイプに近いかを示すため、なぜそう判断したのかを人間が追えるのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ただ現場で使うにはクラスの数が偏っていると性能が落ちないか心配です。少数の不良パターンでも拾えるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！PROTO-FG3Dはオンラインクラスタリング（Online Clustering）でプロトタイプを随時再編成し、データの偏りを和らげる工夫があるので、少数クラスの像も割り当てられやすくなります。結果的に現場での希少不良の検出に強くなりますよ。
それは安心できます。最後にコスト面を教えてください。導入は難しいですか、クラウドにデータを上げる必要がありますか。
大丈夫です。要点を3つにまとめます。1、既存の多視点撮影カメラを使えばデータ取得は現場で完結できる。2、学習段階はまとまった計算資源が要るが、推論（実際の運用）は軽くローカルでも回せる。3、最初は少量のサンプルでプロトタイプを作り、運用しながらプロトタイプを更新して精度を上げる運用が現実的です。
分かりました。つまり、現場で撮った複数視点の画像を基にAIが“見本”を作って、その見本に近いかで判定し、見本は運用中にも更新されると。自分の言葉で言うと、まず試してみて効果が見えたら段階的に拡大するという運用が現実的ですね。
