AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「Situational Instructions Database」ってのが話題だと聞きましたが、うちの現場に関係ありますか？正直、英語のタイトルだけだとピンと来なくてして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に言いますと、この研究は現場の「状況」を理解して、そこに即した作業手順をAIが出せるようにするためのデータを作ったものです。要点は三つで説明できますよ。
三つですか。そこを押さえれば、我々の導入可否も判断しやすい。まず一つ目を教えてください。
一つ目は「場を読み取るデータを作った」点です。3Dのシーン情報に、そこで起こりうる作業の流れや注意点を組み合わせている。言わば現場の写真と手順書をくっつけたデータベースですよ。
なるほど、現場の写真に説明を付けるイメージですね。二つ目は何でしょうか。
二つ目は「シナリオを自動生成して多様性を確保した」点です。大量のパターンをあらかじめ作ることで、AIが見慣れない状況でも、似たケースに当てはめて手順を提示できるようになりますよ。
自動生成ですか。で、三つ目は？それで要するに現場で役に立つってことで合っていますか。これって要するに即戦力になるということ？
素晴らしい確認です！三つ目は「学習済みモデルに追加学習（ファインチューニング）させやすいフォーマットにした」点です。つまり既存の言語モデルに少し学ばせるだけで、現場に即した指示を出せるようになるんですよ。
それは投資対効果で言うと、学習コストが抑えられるということですね。現場でいきなり使えるかは別として、準備の段階でのコストを下げられると。
その通りです。要点を三つでまとめると、1) 現場を表すデータを増やした、2) シナリオ多様性で未知に強い、3) 既存モデルに効率的に学ばせられる、です。経営判断で見るなら、まずは小さな現場で試して価値を確かめるのが現実的ですよ。
なるほど、まずは一ラインで実験的に入れて効果を測る。もしうまくいけば横展開する、ということですね。最後に一つだけ、現場の作業員にとって扱いやすい形で出てくるんでしたっけ？
はい、ユーザー指向で手順を平易な言葉に落とし込みやすい構成になっているので、現場での導入障壁は相対的に低いです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。投資は小さく始めて効果を見極める。要するに、現場の状況を理解できるデータでAIに手順を教えれば、導入のコストを抑えて成果が出せる、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
