拓海さん、最近若手が「LLMでモーションデータを説明させると良い」と言い出して困っています。正直、何がどう良くなるのか感覚的に掴めていません。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を言うと、LLMを使って「動き」を言葉で詳しく説明させると、機械側が動きをより細かく理解できるようになり、検索や分類の精度が上がる可能性があるんです。大丈夫、一緒に見ていきましょう。
それは、いわゆる音声認識で言えばテキストに書き起こす作業と似たようなものですか？弊社の現場で言うと、職人の動作を機械に覚えさせるようなイメージになるのでしょうか。
その通りです！要点を三つで整理しますよ。1) LLMは細かい言葉で動きを記述できるので学習信号が豊かになる、2) テキストと動作を結びつけると検索や分類が自然言語で可能になる、3) 手作業でラベル付けする労力を減らせる可能性があるんです。安心してください、難しい仕組みは噛み砕いて説明しますよ。
なるほど。ですが実務で気になるのは投資対効果です。これって要するに、LLMに説明を書かせて動きを言語で扱えるようにするということですか？その代わりどれくらいのコストがかかるのか、現場は対応できるのかを知りたいです。
良い質問です。投資対効果の観点では三点を確認しましょう。まず既存データ量と品質、次にLLMの生成品質とその検証フロー、最後に導入後の運用負荷です。導入は段階的に行い、小さな成功事例を作りながら拡張する方法が現実的ですよ。
導入の段階的というのは、例えばどのように始めればよいのでしょうか。現場の人間でも扱える形に落とし込めますか？
できますよ。まずは既に撮影済みの少数の動作データでLLMに詳細な説明を作らせ、それを人間が検証して修正するバッチを作ります。次にそのテキストを使ってモデルを訓練し、検索や分類の精度を検証します。現場は最初はラベルの確認だけで十分な場合が多いです。
なるほど。懸念点としては、LLMが勝手に変な説明を書いてしまい、それをそのまま学習に使うと誤った学習が進むのではと考えています。誤記や偏りのチェックはどのようにすればよいですか。
その問題は現場の人がレビューすることで解決します。具体的には、LLMが生成した説明を人間が承認するワークフローを作り、承認済みの説明だけ学習に使います。これで品質を担保しつつ、手作業で全文を作るよりは遥かに効率化できますよ。
それなら運用可能に思えてきました。では、実際にどの程度精度が上がるか定量的な成果は示されているのですか？
はい、研究では行動認識のデータセットで同等レベルの精度に到達した旨の報告があり、見た目に基づく歩行シーケンスの検索でも有望な結果が出ています。ポイントはデータの質とLLMのプロンプト次第で、大きく変わるという点です。
わかりました。自分の言葉でいうと、LLMを使って動作に対する詳しい説明を自動生成し、人が確認した説明を学習に使えば、分類や検索の精度が上がり、ラベリングの手間を減らせる。まずは小規模で試して、効果を見てから投資拡大という流れで良い、ということですね。
