AIBR プレミアム
拓海先生、最近、現場から『画像データが足りない』って話が出ておりまして、特に鋼材の中にある珍しい位相が少ないと検査システムの精度が上がらないようです。これってAIで何とかなる話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。今回の論文は微細構造の画像とその位相（マスク）を一度に合成して、特に稀な位相を意図的に増やせる技術を示しているんです。要点を3つで説明しますね。1) 画像とマスクを同時に作る、2) 位相比率を指定して稀な位相を増やせる、3) 実検出性能が上がる、ということです。
なるほど。ところで『位相比率』って、要するに素材の中にある各構成要素の割合ということですか。これを指定できると何が良くなるのですか。
いい質問です！『位相比率（phase-fraction）』は、画像全体に占める各位相の面積比です。比率を指定すると、例えば滅多に出ない欠陥や希少なマイクロ構造を多めに作り出して学習データを偏りなくできます。ビジネスに置き換えると、現場にほとんど出ない不良品サンプルを人工的に増やして検査体制を強化するようなものですよ。
で、その技術は実際に現場でのセグメンテーション、つまり位相ごとに領域を分ける精度を本当に上げるんですか。導入コストと効果をシンプルに教えて下さい。
素晴らしい着眼点ですね！要点は3つです。1) セグメンテーション精度（MIoU）が最大で約4%改善し、稀な位相のクラスごとのIoUは10%超で改善した点、2) 合成は一回の推論で画像とマスクを生成するため従来より17%速い点、3) 手作業アノテーションを減らせるため人的コストが下がる点です。投資対効果で言えば、アノテーション負担が重い工程ほど早く回収できますよ。
なるほど。しかし現場の技術者が『合成データばかりで現物とズレないか』と心配しています。これって実データとの差はないんでしょうか。
良い懸念です。論文では合成サンプルの物理的整合性を保つために位相比率を生成過程に直接組み込み、形状やテクスチャも現実に近づけています。比喩で言えば、料理のレシピだけでなく材料の配分まで指定して作るから、見た目も味も本物に近づく、というイメージですよ。とはいえ、本番運用では実データを少量混ぜたハイブリッドでの検証が必須です。
（考えながら）これって要するに、手間がかかるレアサンプルのラベル付けを人工的に補って検査精度とコスト効率を高めるということですか。
その通りですよ、田中専務。非常に本質を突いたまとめです。実務導入で押さえるべきは三点、1) 合成データをどの比率で混ぜるかの運用ルール、2) 稀な位相に対する現場検査の追跡、3) 最初の小規模試験で得た指標をどうKPIに落とすか、です。大丈夫、一緒に設計すれば確実に導入できますよ。
わかりました。社内会議で説明するときはまず『位相比率を指定して合成データを作り、稀な不良を重点的に学習させることで検査精度を上げ、アノテーションコストを下げる』と説明します。ありがとうございます、拓海先生。
