AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「イラストつきで手順が出せるAIがある」って聞いたんですが、うちの現場でも使えるものでしょうか。正直、文章で指示されても現場は迷うんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、イラスト付き手順は文章だけの指示より理解しやすく、現場への導入ハードルを下げる力があるんですよ。今日は基本から要点を3つにまとめてお話ししますね。まず、何ができるか、次にどう動くか、最後に導入で気をつける点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要点3つですか、わかりやすい。まず「何ができるか」ですが、具体的にはどんな場面で役に立つのでしょうか。例えば、部品交換や品質検査の手順などを想定しています。
良い想定です。イラスト付き手順は、言葉だけではわかりにくい動作・視覚的な確認が必要な作業で特に力を発揮します。視線や手の位置、道具の向きなどを絵で示せば、熟練者の暗黙知を比較的短期間で共有できますよ。
なるほど。では「どう動くか」を教えてください。内部では何を組み合わせているのですか。専門用語は苦手ですが、図解してくれれば助かります。
了解です。専門用語は短くまとめますね。ここで使うのはLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）とT2I（Text-to-Image、テキストから画像生成）という2つの技術です。LLMが手順の文章を考え、T2Iがその文章を受けて絵を描くイメージです。比喩で言えば、LLMが原稿を書き、T2Iがイラストレーターに指示して絵を描かせる流れですよ。
これって要するに、AIが文章とそれに合った絵を自動で作ってくれるということ？それなら部下を指導する手間がかなり減りそうですね。
その通りです。ただしポイントが3つあります。第一に、生成されるイラストと文章の整合性（consistency）が重要であること、第二に現場固有の条件に合わせてカスタマイズできること、第三に自動生成だからこそ人のチェック工程を設けるべきであることです。これらを設計段階で押さえれば実務で使えるレベルになりますよ。
人のチェックは必要ですよね。コストとの兼ね合いが気になります。投資対効果はどう見積もればよいでしょうか。
良い視点です。投資対効果は導入前に現場で最も時間を取られている作業を洗い出し、そこにかかる時間をAI生成の手順で何割削減できるかを試算します。例えば、1手順あたり熟練者が教える時間を50%削減できれば、教育コストや作業ミスの削減が見込めます。試作段階で少ない現場でA/Bテストを行い、効果を数値化するのが現実的です。
なるほど。最後に、導入時の実務的なステップを簡単に教えてください。現場が混乱しない進め方が知りたいです。
はい、手順は明快です。まず、小さな業務フローを一つ選んで、AIに生成させた手順を現場で実地検証します。次に現場のフィードバックを反映して文章とイラストのテンプレートを整え、その後段階的に展開します。要点はスモールスタート、現場参加、PDCAの3つです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。では試作品を一度見せてください。自分でも現場で説明できるように準備します。要点をまとめると、AIが文章と絵を出して、人がチェックして現場で使う、ということで間違いないですか？
まさにその通りです。まとめると、1) AIは文章とイラストを自動生成する、2) 現場固有の条件を反映してカスタマイズ可能である、3) 最終確認は人が行い実務に落とし込む、という流れです。次回は実際のデモを用意しますから、現場でよくある作業をいくつか挙げてくださいね。
承知しました。では、とりあえず慣れている一次工程のネジ締め手順で試しましょう。自分の言葉で言うと、「AIが手順と絵を作ってくれて、それを我々が検証して現場用に落とす」という理解で間違いないです。ありがとうございます、非常にイメージが湧きました。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究は、作業手順を単に文章で並べるのではなく、各ステップに対応したイラストを自動生成して「イラスト付き手順（Illustrated Instructions）」を作る新しいタスクを定義し、実用化に近い形で解決した点で大きく進んだものである。特に大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）とテキストから画像を生成するモデル（T2I: Text-to-Image、テキストから画像生成）を組み合わせることで、文章と画像の一貫性を保ちながら、ユーザーの目的に合わせたカスタマイズが可能になった点が本質的な革新である。
なぜ重要か。まず基礎的な理由として、現場の作業効率や学習効率は視覚情報によって大きく改善される。言葉だけでは伝わらない手元の角度や色の違いを絵で補うことで、誤解やミスを減らすことができる。次に応用面では、社内マニュアルの標準化や新人教育の迅速化、リモート支援の質向上といった実務的利益が見込める。最後に、生成AIを使った自動化が進めば、マニュアル作成のコストを削減しつつ現場のノウハウを素早く共有可能にする。
この研究が目指すのは、単純に画像を付けることではない。重要なのは、各ステップの説明文（step text）と対応する図（step illustration）が整合しており、ユーザーの具体的なゴールに沿ってカスタマイズされることである。整合性とは、画像が文章で説明している動作や確認ポイントを正しく表現していることを指す。従来は文章生成と画像生成を別々に行うと矛盾が生じやすかったが、本研究は両者の一貫性を重視している点で差がある。
ビジネス視点で言えば、本研究は「情報伝達の質」を高める技術である。製造業の現場、保守点検、組立や調理など、視覚的確認が必要な業務領域で投資対効果が出やすい。特に熟練者の感覚的な手順を非熟練者へ迅速に展開するケースで、その価値は明確に現れる。
要するに、イラスト付き手順は現場の暗黙知を可視化して共有するための実践的ツールであり、本研究はそれを自動で生成する技術基盤を提案した点で位置づけられる。これによりマニュアル作成のスピードと品質が同時に向上する可能性がある。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究では文章生成と画像生成をそれぞれ個別に扱うことが多く、両者の一貫性を保つ工夫が不足していた。従来のテキスト生成は主に自然言語処理（NLP）領域で進化し、画像生成は別系統の生成モデルで発展したが、これらを結び付ける際には整合性や順序性が劣化する問題があった。本研究はその整合性を重視し、ステップごとの文章と画像を連続的に生成する手法を取ることで違いを生んでいる。
また、先行のマルチモーダル研究は大規模マルチモーダルLLM（Multimodal LLM、多モダリティ対応大規模言語モデル）を用いる場合が多いが、膨大な追加パラメータや複雑な学習が必要である。本研究では「StackedDiffusion」と名付けた手法を使い、既存のT2I（Text-to-Image）モデルの持つ事前知識を活かしつつ、追加の学習可能パラメータをほとんど導入せずに複数画像生成の一貫性を確保している点が差別化ポイントである。
さらに、訓練データにも工夫がある。既存のWeb上の手順画像（例: WikiHow等）を活用して、ステップごとの画像列を教材として学習しているため、実務で使える形式の手順が生成されやすい。つまり、単に写真を並べるだけでなく、手順の論理構造に基づいた連続的な視覚表現を学習している点が重要である。
ビジネスへの応用観点では、先行研究が提示した「できるかもしれない」を一歩進めて「実際に現場で使えるか」を重視した評価指標群を用いている点も特徴である。本研究は自動評価に加え、人間による有効性検証を行い、実務上の受容性を測定している。
3.中核となる技術的要素
中核技術は大きく分けて三つある。第一に、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を使ってゴールからステップ文を生成する工程である。ここで重要なのは、ステップは実行可能な単位に分割され、現場の検証が容易な形で出力される点である。第二に、生成された各ステップ文をもとにT2I（Text-to-Image、テキストから画像生成）モデルで対応するイラストを同時に生成する仕組みである。これにより文章と画像の整合性を保ちながら一連の図を得られる。
第三にこの研究の独自性である「StackedDiffusion」手法である。簡潔に言えば、複数の画像を空間的にタイル状に並べた状態で同時に生成を行い、テキスト埋め込み（text embedding）を工夫して隣接するステップ間で一貫した視覚的連続性を持たせる。これにより、個々の画像がばらばらの内容になるのを防ぎ、流れとして理解しやすい図を出せる。
また、学習データは手順と画像のペアを大量に用意し、実際の手順記事からステップ配列を抽出している。評価指標としては、生成手順の妥当性（validity）、画像と文章の一致度（consistency）、およびユーザビリティ（efficacy）を測る自動評価と人手評価を組み合わせている点が技術的に堅牢である。
要点を三つにまとめると、1) ゴールから実行可能なステップ文を作るLLMの使い方、2) ステップごとに整合した画像を生成するT2Iの応用、3) これらを一体化して連続性を守るStackedDiffusionの工夫、である。これらが現場適用の基盤となる。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は自動評価と人間評価を組み合わせて行っている。自動評価では既存の手順記事評価指標と画像生成評価指標を組み合わせ、生成手順の妥当性と画像の品質を定量化した。人間評価ではユーザーを対象にタスク完遂率や操作ミスの減少、手順理解に要する時間を測定し、AI生成手順と人間生成手順を比較した。
成果として、提案手法は従来手法や既存のマルチモーダルLLMを上回るパフォーマンスを示した。特に、文章と画像の整合性指標で大きな改善が見られ、ユーザーの理解時間短縮やタスク完遂率の向上が確認された。報告によれば、場合によってはユーザーが人間作成のマニュアルよりAI生成のものを好むケースも一定割合で見られた。
また、本研究は現場での応用可能性を重視し、30%程度のケースでユーザーがAI生成を人手生成と比較して好む結果を示した点が注目される。これは単なる画質の良さではなく、手順の明瞭さや必要な視覚情報の提示が適切であったことを示唆する。
実験設計においては、A/Bテストやユーザー調査を通じて定量的な効果測定を行い、投資対効果の初期推定に必要なデータを提供している。これにより企業が導入判断を行うための実務的な根拠が得られる。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有望ではあるが、いくつかの課題も残る。まず、生成画像の法的・倫理的な問題である。図中に写る製品やブランド、人物がある場合の権利処理や、誤った視覚情報が事故につながるリスクは軽視できない。次に、現場特有の条件に対する堅牢性だ。現場の照明や部品の個体差により画像の解釈が変わる可能性があるため、実物検証の手順は不可欠である。
技術面では、LLMとT2Iの誤解や不一致をどう最小化するかが重要である。特に、LLMが忠実だが曖昧な表現を出すとT2Iが整合性を保てない場合がある。これに対して、本研究は生成時の制約付けやテンプレートの導入、そして人の確認を組み合わせることで対処しているが、完全解決には至っていない。
さらに運用面の課題としては、現場担当者の受容性と教育がある。AIが提案する手順をただ受け入れるのではなく、現場で試し、問題点をフィードバックして改善する体制が必要だ。ここに組織的な習熟が伴わなければ、導入効果は限定的になる。
最後に、評価指標の標準化も課題である。現状は研究ごとに評価方法が異なり、企業が比較して導入判断するための共通尺度がまだ整っていない。今後は実務と連動した評価基準の整備が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は実務導入を前提に進めるべきである。まず現場データに基づく追加学習や微調整によって、特定領域での堅牢性を高めることが現実的だ。次に、人間とAIの協働ワークフローを確立し、生成物に対する現場の迅速なフィードバックループを設置することが重要である。これによってAIの生成品質は現場で継続的に改善される。
技術的には、画像生成における安全性チェックや権利処理の自動化、そして生成内容の説明可能性（explainability）を向上させる研究が必要である。運用面では、小さなパイロットから段階的に展開するスモールスタートの導入モデルが現実的で、これを支える評価指標の標準化を進めることが望ましい。
最後に、検索や追加学習に使える英語キーワードを示す。Illustrated Instructions, StackedDiffusion, Text-to-Image, Large Language Model, instructional article generation, multi-image consistency, WikiHow dataset
会議で使えるフレーズ集は次の通りである。”この技術は手順の視覚化で教育コストを削減します”、”まずは一工程でパイロットを回して効果を数値化しましょう”、”生成物は人が確認してから運用に載せるべきです”。これらを用いれば議論を実務的に進められるだろう。
