拓海先生、最近部下から「動画の行動認識にAIを使える」と言われましてね。しかしうちの現場は撮った映像が多いだけで、学習用データを用意する時間も予算もありません。訓練なしで使えるという話は本当に現実的なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、訓練データがなくてもある程度できる手法が最近報告されていますよ。要点を三つで説明します。まず既存の画像で学んだモデルを活かすこと、次にテキストで行動を詳しく説明してズレを埋めること、最後に追加学習を不要とする点です。一緒に順を追って分かりやすく見ていきましょう。
既存の画像モデルをそのまま動画に使うと聞くと不安です。動画の中の「動き」を見ないとダメなのではないですか。要するに静止画モデルで差が埋まるものなのですか。
素晴らしい着眼点ですね！確かに動き（動詞）が肝心です。ただ、ここでの工夫は言葉で動作を細かく分解して、静止画モデルに理解させることです。例えるなら熟練職人の作業手順書を作って現場に渡すようなものです。モデルは写真を見る力があるので、手順書に該当するコマを見つけることで対応できるんです。
なるほど。では言葉で書く部分は誰が作るのですか。現場の人間が一つずつ書くのは現実的ではありませんよね。これって要するに自動で説明文を作るということですか。
その通りです！ここで使われるのは大規模言語モデル、Large Language Model (LLM) 大規模言語モデル、の力です。LLMに行動ラベルを与え、観察可能なステップや視覚的特徴を自動生成してもらいます。人手で全文書を起こす必要はなく、モデルがテンプレート化した説明を作れるんです。
自動生成した説明を使えば工数は下がりそうです。ただ現場で誤検知が増えれば信用問題になります。投資対効果の観点からはどのくらい有益なのか、ざっくり教えてください。
いい質問です。要点を三つでまとめます。まず初期投資が小さいこと、次に既存の画像モデルを流用するため運用コストが抑えられること、最後にテキストでの細粒化が誤判定の原因分析を容易にすることです。つまり試験導入→現場データで補正という流れが素早く回せるんです。
具体的にどのデータで有効性を確かめたのですか。業界でよく見るベンチマークがあるなら教えてください。
業界標準のベンチマークにはUCF101、HMDB51、Kinetics-600などがあります。これらで訓練なしの手法が既存のベースラインを上回る例が示されており、特に現場に近いタスクで実用的な性能が期待できます。まずは小さなケースで効果を確かめるのが現実的です。
分かりました。要するに訓練用データを大量に用意せず、言葉で動作を分解して既存モデルに当てはめれば、早く安く現場導入が試せるということですね。私もまずはパイロットで試してみます。ありがとうございました。
素晴らしい着眼点ですね！その心意気で進めましょう。小さく始めて結果を定量的に評価し、改善点をLLMのプロンプトや記述の粒度で調整すれば必ず成果が出せますよ。一緒にやれば必ずできますよ。
