拓海先生、最近「MLLM」って言葉を取引先でも聞くんですが、うちでどう関係するのかさっぱりでして。要するに、それはうちの現場で役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！MLLM（Multimodal Large Language Model、マルチモーダル大規模言語モデル）は、文章だけでなく画像なども一緒に扱えるAIです。現場の図面や試験データの読み取りにも応用できる可能性がありますよ。
なるほど。ただ、最新の論文で評価している能力って何が違うんですか。知識が多いだけなら普通のAIと同じような気もしますが。
素晴らしい質問です！今回のSFE（Scientists’ First Exam）は知識だけでなく、知覚（画像の中の重要な信号を見つける力）、属性理解（専門家用語や数値の意味を読み解く力）、比較的推論（複数データを比較して判断する力）の三つを測っています。要点は三つだけ押さえれば分かりますよ。
これって要するに、写真やグラフから必要な情報を見つけて、専門用語や数値の意味を理解し、最後に比較して判断できるかを試しているということですか？
その理解で正解ですよ！要点を三つでまとめると、1) 画像の重要部分を見つける、2) 分野特有の属性を正しく解釈する、3) 複数の候補を比較して合理的に選べる、という能力です。難しそうに聞こえますが、仕事に直結する能力です。
しかし投資対効果が重要でして。現行のモデルはどの程度できるものなのですか。実務で使えるかどうかの目安が欲しいのです。
いい着眼点ですね。論文の実験では最先端モデルでも、SFEで30〜40%台の正答率にとどまり、まだ人間水準には遠い結果でした。つまり現時点では補助ツールとしての活用が現実的で、全面的な置き換えはまだ先です。
なるほど。補助ツールとして使う場合、まず現場のどこから試すと効率が良いでしょうか。現場の抵抗もありますし、成果が見えないと投資は難しいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは観察・検査工程のような画像やグラフが日常的に出る箇所を小規模で試験するのが良いです。短期で効果が見えるKPIを三つだけ決めて進めると現場も納得しやすいです。
要するに、まずは検査で使ってみて、正答率はまだ完璧でないが作業時間短縮や見落とし防止で価値が出せるかを確かめる、という流れですね。分かりました、試してみる価値はありそうです。
素晴らしい理解力ですね！その通りです。短期で計測可能な効果を作って、モデルの弱点を把握しつつ現場の信頼を作っていけば、順次用途を広げられますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、SFEはMLLMの「見る力」「理解する力」「比べて判断する力」を確かめる試験で、今は補助的に使って現場で効果を測るのが現実的、ということですね。
