AIBR プレミアム
拓海さん、この論文の話を聞きましたが、結局うちの製品設計にどう役立つのか直球で教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず、複数の独立した物体をきちんと分離して3D化できるため、パーツごとの差し替えやテクスチャ編集が現場でやりやすくなるんですよ。
それって要するに、うちのラインで部品を差し替えながら見本を作る時間が短くなるということですか。
その通りです。もう少し具体的に言うと、彼らの手法は元のシーン表現をパーツ単位のサブシーン（sub-NeRF）に分解し、それぞれ独立した形状とテクスチャとして出力できるのですよ。結果、デザイナーが個別に差し替え・編集できるんです。
分解って難しそうですね。現場は小さな部品が密接していることも多い。精度はどれくらい出るんでしょうか。
良い質問です。論文ではNeural Radiance Field（NeRF、ニューラルラディアンスフィールド）という既存のシーン表現を、Neural Category Field（NeCF）という表現に置き換えて、物体ごとに分ける設計を取っています。近接している箇所は苦手だが、適切なプロンプト分割と微調整で実務上使えるレベルに近づけられるとしています。
プロンプト分割ってまた新しい言葉が出てきましたね。現場の人間にそれをやらせるのは現実的ですか。
安心してください。プロンプト分割はText splitting（テキスト分割）で、彼らはGPT-4のような言語モデルを用いて入力文を自動でパーツごとに分けています。要は人手を減らす工夫が組み込まれているということです。
これって要するに、設計のオプションをデジタルで大量に試作して、その中から投資対効果の高い候補を絞るのに向いているということですか。
まさにその通りです。投資対効果という観点で要点を三つにまとめると、①パーツ単位で差し替え・比較が容易になる、②テクスチャや見た目の改変が迅速にできる、③物理プロトタイプを作る前の絞り込みが効率化する、という効果が期待できますよ。
技術投資の優先順位をつけるなら、まず何を整えれば良いのでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。優先順位は三つで考えると良いです。データ整備、ワークフローの標準化、社内で使える簡易UIの整備です。これらがあれば研究成果を実運用に近づけられますよ。
現場のデータ整備というと、写真の撮り方から指示を出す必要がありそうですね。教育コストはどの程度ですか。
段階的に進めれば負担は抑えられますよ。初めは既存の撮影で使える簡易ガイドラインを作り、次に自動化ツールで前処理を行い、最後に内部の編集者が触るUIを整える。この三段階で教育コストは分散できます。
分かりました。要するに、研究の核は『分離して扱える3D表現を作る仕組み』で、現場に導入するには撮影とワークフローの整備が鍵だということですね。私の言葉で言うと、まず小さく試して効果を数値化してから拡大投資する、という流れで良いですか。
