田中専務
拓海さん、最近「OMR‑Diffusion」という論文が話題だと聞きました。要するに画像生成AIの精度や意図の一致が良くなるって話ですか？うちの現場で使えるものか気になっています。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！OMR‑Diffusionは、ユーザーとの「複数回のやり取り」を通じて画像の意図合わせを改善する仕組みです。端的に言うと、一度で完璧な指示を出せなくても、対話を重ねることでAIが狙いを学習していけるんですよ、できますよ。
田中専務
それは便利そうですが、具体的にはどんな流れですか。うちの現場だと職人が注文通り揃えたつもりでもお客さんの望みとズレることがあります。AIが顧客との対話でズレを詰める、そんなイメージですか？
AIメンター拓海
大丈夫、一緒に整理しましょう。イメージとしては、最初に粗い試作を出し、そこに対話で反馈を与えて少しずつ修正する繰り返しです。要点は三つありますよ。対話による意図の明確化、逐次的なノイズ除去（画像の精緻化）、人間の評価を学習に組み込むことです。
田中専務
人間の評価を学習に取り込むというのは、具体的にどのようにやるのですか。例えば現場で職人が出すサンプルをどうフィードバックさせるのかイメージが湧きません。
AIメンター拓海
いい質問です。専門語で言うとRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）という手法を元にしていますが、身近な比喩で言うと「先輩職人が試作品に赤を入れて直す」作業をデータ化してAIに教えるのと同じです。評価の高い修正を報酬として与え、次の生成に反映させるんです。
