AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部署から“少数ショット”とか“逐次学習”という言葉が飛び交っておりまして、現場に導入すべきか迷っています。要点を分かりやすく教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！その問いは経営判断に直結しますよ。簡単に言えば、この論文は「既に学んだことを忘れず、少ない追加データで新しいクラスを学べるようにする仕組み」を提案しているんです。大丈夫、一緒に見ていけば理解できますよ。
ええと、まず“プロンプト”というのがピンと来ないのですが、業務に置き換えると何でしょうか。コスト対効果の観点で理解したいのです。
良い質問です。ここは3点で整理しますね。1つ目はプロンプトとは「既にある大きな学習済みモデルに対して、少しの追加情報で振る舞いを変えるための“付箋”」だと理解してください。2つ目は、本手法は付箋を二種類使い、1つは全体に効く“静的プロンプト”、もう1つは個々の入力に応じて変わる“動的プロンプト”です。3つ目は、この組合せが、既存の知識を保ちながら新しいクラスを少量のデータで学べる点で効率的だということです。
なるほど。これって要するに、既に高性能な基盤を持ったAI（プレトレイン済みモデル）に“小さな追加投資”で適応させられるという話ですか。導入コストが抑えられるなら興味があります。
その通りです。少し専門用語を交えると、基盤モデルはVision Transformer（ViT、ビジョントランスフォーマー）などの大規模な学習済みアーキテクチャで、その上にPrompt Tuning（プロンプト調整）を行うイメージです。これは全モデルを再学習するよりも計算資源と時間を大幅に節約できますよ。
実務では、新製品の検査項目が増える都度、ラベル付きデータが少量しか集まらないことが多いです。そんな時に効果的という理解で良いですか。失敗すると以前の識別精度が落ちる“忘却”も心配です。
その懸念は正しいです。論文が対象とするタスクはFew-Shot Class-Incremental Learning（FSCIL、少数ショットクラス逐次学習）で、まさに新クラスが少量データで順次追加される状況を扱います。本手法は静的プロンプトで基盤の知識を支え、動的プロンプトで個々の入力に柔軟に対応するため、既存知識の忘却（カタストロフィックフォーゲッティング）を抑えやすい設計になっています。
それは現場的には大きな強みです。ところで、実装・運用のハードルはどうですか。IT部門との調整や継続的なデータ収集の負荷を懸念しています。
大丈夫です。要点を3つで示すと、導入は既存の学習済みモデルを使うため初期コストは抑えられる、運用面ではプロンプトを更新する作業が中心でモデル全体の再学習は不要、そして評価はベースセッションと新規セッションのバランスを常に監視する必要がある、という点です。IT部門とはまず評価指標と更新頻度の合意を取りましょう。
要点を整理すると、少ないラベルで新クラスを学べて、既存の精度低下を抑えられる。これって要するに、費用対効果が見込めるということですね。最後に、私の言葉でまとめてもよろしいですか。
ぜひお願いします。自分の言葉で説明できることが理解の最短ルートですよ。
分かりました。私の理解では、この手法は「既に学習済みの大きな視覚モデルを基礎に、全体を触らずに層ごとに“固定の効き目を持つ付箋（静的プロンプト）”と“事例に応じて変わる付箋（動的プロンプト）”を併用することで、新しい検査分類を少ないデータで追加しつつ、既存の識別能力を保てる方法」ということです。これなら検査項目の追加に対して現実的な投資で対応できると考えます。
