AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下から”リモートセンシングの教師なしラベリングツール”って話を聞きまして、うちの顧客である海岸管理や農業の現場でも使えるのか気になっています。要は手作業のラベリングを減らせるという理解でいいのでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明しますよ。要点は三つです。自動で画像を『似た領域ごとに分ける』、その場所ごとの文脈を『グラフで表現する』、そして人が少ないラベル情報でも『まとまったラベル付けができる』ということです。これで手作業は大幅に減らせますよ。
田中専務
なるほど。技術的には畳み込みとかグラフとか聞くと難しそうですが、現場に入れるときに品質が落ちないか心配です。これって要するに現地の形や色のまとまりを使って似た場所を自動で見つけ、周辺との関係も考えてラベリングする、ということですか？
AIメンター拓海
その理解で合っていますよ。専門用語を簡単に言うと、まずU-NetのようなConvolutional Neural Network (CNN)（畳み込みニューラルネットワーク）で画像の「特徴」を掬い取り、SLICという手法で色や近接性でピクセルを一塊にまとめる。次にGraph Neural Network (GNN)（グラフニューラルネットワーク）でその塊同士のつながりを学習し、類似性に基づいてクラスタリングする流れです。
田中専務
投資対効果で言うと、どの部分が手作業を減らしてコスト削減につながるんでしょうか。例えば、現場担当者が1日かけて確認している作業を半日にできるとか、そういうイメージで教えてください。
AIメンター拓海
