拓海先生、お疲れ様です。部下に「画像認識でCLIPを使えば便利だ」と言われたのですが、うちの現場で撮る写真は画質がまちまちでして、本当に信頼できるのか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training、CLIP）は強力ですが、入力画像の質に敏感な面があると最近の研究で示されていますよ。大丈夫、一緒に見ていけば要点が掴めますよ。
CLIPって要するに何が得意なんでしたっけ。うちの業務でどの程度使えるか、ざっくりで構わないので教えてください。
CLIPはテキストと画像を同じ空間に置いて照合するモデルです。要点は三つ。まず事前学習で多種多様な画像と言葉を学んでいるため、教師データが少ない場面で活きます。次に、ゼロショットでラベル候補と照合して答えを出せる点です。最後に、学習済みのまま現場で貼り替えて使える点です。
なるほど。ですが先ほどの研究の話だと、圧縮した画像だと予測が変わることがあると。これって要するに画質が悪いと判断ミスをするということですか？
はい、その理解でほぼ合っています。具体的には、JPEGなどで画質を落とす際に使われる離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform、DCT）の影響で重要な画素情報が変わり、CLIPのゼロショット予測が変わるケースが確認されています。要点は三つです。現場写真の品質管理が重要であること、モデル側の頑健化が必要であること、そして解析でどこが影響を受けるか可視化できることです。
可視化というのは、どの部分が悪さをしているかを見せてくれるという理解でよいですか。うちの現場検査画像で導入検討する際に必要な情報です。
その通りです。研究ではIntegrated Gradients（統合勾配、Integrated Gradients）という説明可能性手法を使い、どの画素が予測に効いているかをピクセル単位で可視化しています。この可視化により、どの圧縮率や領域がモデルの判断を左右するかが分かりますよ。
それは現場では役に立ちそうです。で、実際の効果は検証されているのですか？どのデータセットで試したとか具体的な数字はありますか。
研究ではCIFAR-10（CIFAR-10、画像分類ベンチマーク）やSTL-10（STL-10、拡張画像データセット）を使い、画質を下げたときに精度が低下することを示しています。高解像度のViT系モデルでも、圧縮率が高まるとゼロショットの精度は明確に下がります。ですから、現場データが圧縮される実情を放置すると誤判定リスクが上がるのです。
なるほど。じゃあ対策としては現場の撮影ルールを徹底するか、モデルを改善するかのどちらかということですか。投資対効果の観点でどちらが現実的ですか。
良い質問です。優先順位は三段階で考えるとよいです。まず低コストでできる撮影ルールの改善。次に既存のモデルに対するデータ拡張（Data Augmentation、データ増強）や入力前処理の導入。最後に必要であればモデル再学習や適応（fine-tuning）です。コストとリスクを天秤にかけ、まずはルールと簡易な前処理から始めるのが現実的ですよ。
分かりました。要するに、まずは撮影基準を整え、問題が残るならデータ増強やモデルの堅牢化を検討する、ですね。では社内の会議でその順番で提案します。
そのまとめで完璧ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。次回は具体的なチェックリストと短期的に試せる前処理案をお持ちしますね。
（田中専務による要点の言い直し）
分かりました。自分の言葉で言うと、CLIPは便利だが画像の画質に弱点がある。まず写真の撮り方を揃えて様子を見て、それでも駄目ならデータ増強やモデル改修を検討する、ということですね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究は、CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training、CLIP）が入力画像の圧縮によってゼロショット画像分類性能を著しく損なうことを示し、その脆弱性の発生源を説明可能性手法で可視化した点で意義がある。企業の現場で取得される画像はしばしば圧縮・劣化されるため、この脆弱性は実用上のリスクに直結する。ビジネス視点では、モデル選定や導入前の入念な品質管理、あるいは堅牢化のための追加投資が必要である。つまり、本研究は基盤モデルを“現場で安全に使うためのリスク可視化”を提供し、導入判断の材料を与える点で重要である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くはCLIPや類似の視覚言語モデルが持つ汎用性やゼロショット性能を示してきたが、入力画質の劣化に伴う性能低下を系統的に解析した例は少ない。本研究は単なる性能低下の報告にとどまらず、Integrated Gradients（統合勾配、Integrated Gradients）という説明可能性手法を用いて、どの画素や領域が判断に影響しているかを定量・可視化した点で差別化される。加えて、CIFAR-10やSTL-10といったベンチマークで複数の画像エンコーダ（ResNet系、Vision Transformer系）を比較し、画質低下が一貫して精度低下を招くことを示した点が先行研究との差である。これにより、ただの偶発的な現象ではなく、設計上の注意点であることが明確になった。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は二点にある。第一に、CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training、CLIP）という視覚と言語を結び付ける基盤モデルの特性を利用し、同一画像の圧縮バージョンでゼロショットの予測がどのように変化するかを比較した点である。第二に、Integrated Gradients（統合勾配、Integrated Gradients）を用いて、予測に寄与する画素を数値化・可視化した点である。Integrated Gradientsは、ある入力から基準入力までの経路に沿った勾配を積分して寄与度を算出する手法であり、どの画素がポジティブにあるいはネガティブに作用したかを示す。それを複数圧縮率で比較することで、圧縮による情報損失がモデル内部のどの要素に影響を与えているかが分かる。
4.有効性の検証方法と成果
検証にはCIFAR-10（CIFAR-10、画像分類ベンチマーク）とSTL-10（STL-10、拡張画像データセット）を用い、元画像と圧縮率を下げた画像群でCLIPのゼロショット精度を比較した。結果は一貫しており、画質を落とすほど精度が低下した。特に高圧縮時には誤予測が増加し、同一画像でラベルが大きく変わる事例も観測された。Integrated Gradientsによる可視化は、この精度低下が特定の領域や高周波成分の喪失と対応していることを示した。つまり性能低下は偶発的なノイズではなく、圧縮の仕組みによる構造的な影響であると結論付けられる。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は二つある。第一に、実運用における画質管理コストとモデル堅牢化コストの比較である。現場で撮影ルールを徹底すれば短期的には低コストで改善できるが、運用負荷や人為的ミスのリスクは残る。第二に、モデル側の対策としてはデータ拡張（Data Augmentation、データ増強）、入力前処理、あるいはファインチューニングによる堅牢化が考えられるが、これらは追加のデータ収集や計算資源を要する。現行研究は圧縮耐性の分析を行ったが、最適な防御策のコスト推定や実装ガイドラインは未解決の課題であり、実務的な評価が求められている。
6.今後の調査・学習の方向性
実務導入に向けては三つの方向性が現実的である。まず現場写真の品質基準を定め、圧縮や保存形式を統一することで入力側のリスクを減らすこと。次に、データ拡張や圧縮を模した合成データを用いてモデルに頑健性を持たせること。最後に、Integrated Gradientsのような説明可能性手法を導入して運用時に異常な入力を検知する体制を整備することである。これらを段階的に導入すれば投資対効果の高い運用が可能になる。
会議で使えるフレーズ集
「CLIPはゼロショットに強みがあるが、画像の圧縮により誤判定リスクがあるため、まずは撮影基準を整備しましょう。」
「Integrated Gradientsによる可視化でどの領域が影響を受けるかを確認し、優先的に改善すべきポイントを特定します。」
「短期的には撮影ルールと簡易前処理、長期的にはデータ増強やモデル再学習を検討し、段階的に投資します。」
検索に使える英語キーワード
CLIP, image compression, Integrated Gradients, zero-shot image classification, robustness, CIFAR-10, STL-10
引用元: C. Chen, V. P. Namboodiri, J. Padget – “Understanding the Vulnerability of CLIP to Image Compression”, arXiv preprint arXiv:2311.14029v1, 2023.
