拓海先生、最近部下が「点群の品質評価にAIを使えばコスト削減できます」と言うのですが、正直よく分かりません。要するに何ができるのでしょうか。
田中専務、素晴らしい着眼点ですね！点群というのは3次元の点の集まりで、品質評価とはその見た目や誤差が人間にどう見えるかを数値化することですよ。今回は学習に大量のラベルが要らない手法について分かりやすく説明できますよ。
ラベルがいらないというと、現場でいちいち人に判定してもらう必要がないということですか。それは現場負担が減りそうですね。
その通りです。自己教師あり学習（Self-supervised learning (SSL)）（自己教師あり学習）はラベル無しでもデータから特徴を学べる仕組みで、現場でのラベリング負担を大幅に減らせるんですよ。
でも、現実にはデータが雑だとAIは変な判断をしないですか。うちの現場データは装置ごとにクセがありまして。
良い懸念です。そこで今回の考え方は、データの中身を学ぶ部分と、歪みやノイズを学ぶ部分を別々に学習する構造を使います。つまり内容を見る目と欠陥を見る目を両方育てるイメージですよ。
なるほど。で、これって要するに現場データのクセに強い判定器を少ない人手で作れるということですか？
その通りです！要点を三つにまとめますと、1) ラベル不要で初期の表現を学べる、2) 内容（コンテンツ）に着目する枝と、歪み（ディストーション）に着目する枝を分けて学ぶ、3) 最終的に両者を賢く融合して品質を予測する、ということですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
具体的に導入するとき、どこに投資すれば費用対効果が出ますか。人員か機材か、それとも何かソフトの部分でしょうか。
実務的な質問も素晴らしい着眼点ですね。優先度は三段階で考えると良いです。まず既存データの整理とプロジェクトのKPI定義、次にソフトウェア側の自己教師ありモデルで事前学習させる投資、最後に現場での小規模検証に必要な測定装置や運用体制です。小さく始めて改善していけますよ。
分かりました。最後に、部下に説明するときに短く言えるフレーズを教えて下さい。会議で言う準備をしたいです。
いいですね、田中専務。会議で使える短いフレーズを三つ用意します。1) 「まずはラベル不要の事前学習で現場データの基礎を作ります」、2) 「内容重視と欠陥重視の二つの目を持つモデルを組み合わせます」、3) 「まず小さく検証して投資対効果を早期に確認します」。これで十分伝わりますよ。
ありがとうございました。では自分の言葉で整理します。要するに、ラベルを大量に用意せずに学習させられる方法で、内容を見る目と欠陥を見る目を別々に育ててから統合することで、現場のクセに強く、早く投資回収できる品質評価器を作れるということですね。
