拓海先生、最近社内で画像の異常検知をやれと言われましてね。写真で製品の変な箇所を見つけるんだと聞きましたが、従来の機械学習と何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、画像の“見た目の異常”だけでなく、物と物の論理的関係の矛盾を見つける手法です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
論理的関係の矛盾、ですか。例えばどんな状況を言うんですか。我が社の現場でイメージすると分かりやすいです。
例えば箱の蓋が閉まるはずなのに内側から部品がはみ出している、色は合っているが部品の配置が逆になっている、といった“物同士の整合性”です。従来の方法はピクセルやパターンで異常を判定するが、本研究はルール（論理）を扱う点が違いますよ。
なるほど。現場で言えば外観は正常でも組付け順序や論理が崩れている、と。で、投資対効果が気になります。導入したら間違いなく不良を減らせるんですか。
要点を3つで整理しますよ。1つ目、従来の統計的手法で見逃す“論理の矛盾”を検出できる点。2つ目、検出の過程で理由（説明）を返すため、ラインでの判断補助になる点。3つ目、既存の画像解析と組み合わせて運用できるため段階導入が可能な点です。
これって要するに、コンピュータに『こうあるべきだ』というルールを教えておいて、現場写真がそれに合っているかどうかを確かめるということですか。
正確です。少し付け加えると、本研究はただの静的ルール照合ではなく、Large Language Model（LLM）(LLM)（大規模言語モデル）を使って人間が書いた“論理のルール”をコードに変換し、そのコードで画像とルールの整合性を検査します。だから説明が出せるんです。
導入時は現場の人に受け入れられるかが問題です。説明ができるのはいいですが、現場の誰がルールを書くんでしょうか。うちのベテランがやれるのか不安です。
そこで現場寄りの運用が可能です。まずはエキスパートが既存の正常画像から論理関係を言語でまとめ、それをLLMがReadableなPythonコードに自動変換します。現場は生成された説明を見て承認するだけで良く、ハードルが低いです。
なるほど。つまりベテランの知見を文章で書き出してもらえば、システムがコードに変えて判定してくれる、と。大丈夫そうです。では最後に私の理解を言い直させてください。
ぜひお願いします。田中専務の言葉で整理すると理解が深まりますよ。
要するに、ベテランの『こうあるべきだ』を文章化してシステムに食わせれば、見た目は正常でも論理が崩れている不良を見つけ、しかも理由も示してくれる。段階的に入れてROIを確認しやすい、ということですね。
