拓海先生、最近部下から動画のハイライト抽出をAIに任せたいと言われまして、どこを重点的に見れば良いか分からず困っております。要するに、何が新しい技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回は結論を先に言います。動画ごとにテスト時にモデルを微調整して、その動画固有の特徴に合わせてハイライト検出精度を上げる手法です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
テスト時に微調整する、ですか。現場でそれをやるとなると計算資源や時間がかかりそうです。投資対効果の観点で見たとき、現実的なんでしょうか。
良い質問です。要点は三つです。第一に、すべての動画に一律のモデルを当てるよりも、個別調整で精度を上げられる点。第二に、補助的に自己教師的なタスクを使ってラベル無しでも適応できる点。第三に、適応は軽量な更新で済ませる設計です。だから現場導入の負担は抑えられますよ。
補助的なタスクというのは現場で何をさせるのですか。音声と映像のズレを作るとか、そんな感じでしょうか。
その通りです。ここで使う言葉はCross-Modality Hallucinations（CMH：クロスモダリティ・ハルシネーション）と呼びます。簡単に言うと、映像から音の情報を想像させたり、音から映像の特徴を想像させる自己教師的タスクです。ラベルを用意しなくてもモデルが動画の性質を把握できますよ。
なるほど。で、これって要するにテスト中にモデルを動画ごとに調整して、現場ごとのばらつきに対応するということ？
その理解で正しいですよ。少し補足すると、単に適応するだけでなく、適応のやり方自体を学習するメタ的な訓練、Meta-Auxiliary Learning（MAL：メタ補助学習）を使っています。要するに”適応の良いやり方”を学ばせておくのです。これにより少ない更新で効果が出ます。
軽量な更新で効果が出るなら現場導入の負担は抑えられそうですね。セキュリティやクラウドの扱いはどうなりますか。社外に動画を送ることは避けたいのですが。
大丈夫です。設計次第でオンプレミス（自社運用）でも動くように作れます。適応は小さなパラメータ更新で済むため、現場のエッジ機で完結させることも可能です。クラウドに上げるのは選択肢の一つです。
具体的に我々が最初に試すべきステップを教えてください。現場の動画を使って最小限の労力で効果を確かめたいのです。
要点を三つにまとめます。第一に、既存のハイライトモデルを用意する。第二に、自社の代表的な数十本の動画でCMHを使った軽いテスト時適応を行い、改善率を確認する。第三に、オンプレかクラウドかを決め、運用の自動化を段階的に進める。これで最小投資で効果を見極められますよ。
わかりました。自分の言葉で整理しますと、まずは手元のモデルに対して、ラベル無しでできる補助タスクを使ってテスト時にちょっとずつ調整し、現場動画ごとのばらつきを吸収させる、ということですね。これなら試せそうです。
