AIBR プレミアム
拓海さん、最近部署で「モデルの説明性」が問題になっているんです。現場からは「どう説明すれば納得してもらえるか分からない」と。そもそも、視覚モデルの説明って何をすればいいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！視覚モデルの説明とは、カメラ画像に対するAIの判断理由を人に分かる形で示すことですよ。大切なのは、技術的な振る舞いを現場の概念で示すことです。要点を3つにまとめると、1) 説明は現場概念に結びつくこと、2) 直感的に検証できること、3) 導入が速いこと、です。
なるほど。しかし現場で使う概念って専門用語ばかりで、データサイエンティストに説明してもらうのも手間です。短時間で現場の人も納得する説明って作れますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最近の研究は、言葉で表す概念をそのまま画像化してプロトタイプを作り、それを使って説明する手法が注目されています。要点は3つ、1) 言葉→画像の生成で専門家の意図を直接反映できる、2) 生成画像を比較対象にして直感的に説明できる、3) 仕組みが単純なので現場導入が早い、です。
言葉を画像にする、ですか。それって要するにテキストで「この部品は赤い丸がある」みたいに書くと、それを元に代表的な画像を作るということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。ここでの技術は「テキスト→画像生成（text-to-image）」を使い、概念ごとの代表画像＝プロトタイプを作ります。要点を3つにまとめると、1) 専門家が自然言語で概念を指定できる、2) その指定を基に視覚的な代表例を迅速に生成できる、3) 生成画像を用いてモデルの特徴空間で近傍検索すれば説明が得られる、です。
待ってください、専門用語が出ましたね。特徴空間って何ですか。これを分かりやすく教えてください。導入コストに直結しますので、シンプルな説明をお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！特徴空間（feature space）を工場に例えると、画像を機械的に測った「スペック表」の並びです。1枚の画像を数学的な数値ベクトルに変換して、その並びで似ている画像を探すのが近傍検索です。要点は3つ、1) 特徴空間は画像の要点を数式で表したもの、2) 近いもの同士は見た目や意味が似る、3) 既存モデルの出力を使うので新しい学習は少なくて済む、です。
なるほど、では現場の人が「これは欠陥Aだ」と言ったら、それに合う代表画像をすぐ作って説明に使えるわけですね。これって要するに専門家の言葉を視覚化してAIの判断と照らし合わせる仕組みということでしょうか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。まさに専門家の概念を「プロトタイプ画像」にして、モデルの判断と突き合わせる流れです。要点を3つにまとめると、1) 専門家の概念を自然言語で取り込める、2) それを視覚的に示して非専門家にも理解しやすくする、3) モデルの内部表現と比較して説明を生成する、です。
説明が視覚化されるのは説得力がありますね。ただ、生成画像は本当に信頼できるのでしょうか。現場では「AIが作った画像を信用していいのか」がまず問われます。
大丈夫、そこで大事なのは検証の仕組みです。要点は3つ、1) 生成したプロトタイプは複数例を用意してばらつきを確認する、2) 実データのランダムサンプルと比較して整合性を取る、3) 専門家が最終確認して運用ルールを決める、です。こうすれば現場での信用は担保できますよ。
それなら現場説明の負担が減りそうです。最後に一つ、本当に導入コストは抑えられますか。数ヶ月かかるようなら手を出しにくいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つにまとめます。1) 既存の分類モデルをそのまま使うので再学習が不要、2) テキスト→画像生成は短時間でプロトタイプを作れる、3) 初期は少数の概念から始めて徐々に拡張するアプローチで投資を段階的に抑えられる、です。これなら数週間〜数ヶ月でプロトタイプが作れますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、「現場の概念を言葉で指定して、それを画像にしてモデルの判断と照らし合わせる。導入は段階的にやれば現実的だ」ということですね。これなら取締役会にも説明できます。
