拓海先生、最近社内の若手が「画像生成AIを業務に使える」と騒いでおりまして、何がどこまで進んでいるのか実務的に知りたいのです。要するに現場に導入して投資対効果が期待できる水準なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、最新のテキスト→画像（Text-to-Image、T2I）モデルは品質面で実務利用に十分近づいており、適切な用途選定と評価指標を用いれば投資対効果が見込めるんです。
なるほど。ですが「品質面で十分に近づいている」とは何をもってですか。例えば製品カタログに使える画像が自動生成できる、というレベルでしょうか。
良い質問です。まず評価の枠組みを分けることが重要です。第一に指示文への忠実度、第二に写実性と物理的整合性、第三に業界固有のドメイン知識の再現性、の三点を分けて評価します。重要なのはどの用途でどの基準を重視するかを経営判断で決めることですよ。
それなら評価基準の整備が肝心ですね。具体的にはどのモデルを比較してどう測るのですか。現場で再現するには何が必要でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！実際の先行評価では代表的なT2Iモデルを複数選び、構造化出力（表や図）、写実性、特定ドメイン、難易度の高いシナリオ、スタイル多様性の五つのドメインで比較しています。再現するためには、評価用プロンプトと採点基準、それに人による品質確認が必要です。
これって要するに、用途ごとに評価軸を決めて導入するかを判断する、ということですか。つまり万能ではなく、業務のどの部分を置き換えるかが鍵だと。
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つでまとめると、第一に期待値を用途毎に切ること、第二に評価は定量・定性を混ぜること、第三に最初は限定的な業務でパイロットを回すこと、です。これで投資対効果の検証が現実的になりますよ。
限定的な運用ですね。現場に負担をかけず、効果測定ができるやり方なら理解しやすい。ところで、業務上のデータや図表を正確に出してくれるかが心配なのですが、その点はどうでしょうか。
良い視点ですね。構造化出力（Structured Output Generation）は最も挑戦的な領域で、テーブルや図表の正確性はまだ完璧ではありません。ですからまずはビジュアル案やラフ設計、社内向けの草案作成など、人的チェックが前提の用途から始めるのが賢明です。
承知しました。では最後に、私が会議で部長たちに説明するための短い言い回しをいただけますか。専門的に聞こえて現場も納得する一言が欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！短くて説得力のあるフレーズを三つ用意しました。第一に「用途を限定したパイロットでROIを計測します」、第二に「出力は人的チェック前提の草案用途から開始します」、第三に「評価は定量指標と人間評価を組み合わせます」。これで現場も動きやすくなりますよ。
分かりました。要するに、モデルはかなり出来が良いが万能ではない。まずは用途を絞って試験運用し、数値と現場の評価を合わせて投資判断をする、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
