De-Diffusionによるテキストのクロスモーダルインターフェース化

（De-Diffusion Makes Text a Strong Cross-Modal Interface）

田中専務

拓海先生、最近チームから『De‑Diffusion』って論文が良いらしいと聞きまして。正直、名前からして何をするものかよくわかりません。要するに何ができるんですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、De‑Diffusionは「画像をわかりやすい文章に変換して、その文章でまた画像を作れるようにする」技術ですよ。つまり、画像と文章の橋渡しを自然な言葉で行えるようにするんです。

田中専務

なるほど、文章に変えると何がいいんですか？現場からは『自動で写真の説明を書ける』と言われましたが、うちで使えるかイメージが湧きません。

AIメンター拓海

良い問いです。要点は三つですよ。第一に、文章は人が理解しやすい共通表現なので、システム間のやり取りが楽になること。第二に、既存の文章ベースのツール（大規模言語モデル＝Large Language Model、LLM）やテキストから画像を作るツールに流用しやすいこと。第三に、人のチェックや修正が容易で現場運用に向くこと。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

これって要するに、写真を『言葉』にしておけば、いろんな社内ツールや外部サービスにそのまま使えるということですか？

AIメンター拓海

おっしゃる通りです。言葉はインターフェースとして極めて汎用的ですから、ひとつの表現（テキスト）で複数のモデルや人に渡せます。投資対効果の観点でも既存ツールを活用しやすく、導入コストを下げられるんです。

田中専務

現場で使うときに注意する点はありますか。精度や誤訳みたいなものが心配です。

AIメンター拓海

ここも重要な視点です。気をつける点は三つありますよ。第一に、テキスト化による情報の欠落を防ぐために、どの程度細かく書くか基準を作ること。第二に、生成されたテキストを人がチェックする運用設計。第三に、外部の画像生成器に渡す際のフォーマット適合。これらを組み合わせれば現場に落とせます。

田中専務

具体的にどう始めればいいか、段階的に教えてください。まずは小さく始めたいです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まずは一つの業務フローを選び、画像をテキスト化して人がレビューする小さなパイロットを回すとよいですよ。その結果をもとに、チェックポイントを自動化し信頼性を上げていく。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。まずは担当に小さな試作をやらせてみます。ありがとうございました、拓海先生。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！やってみれば学びが早いですよ。ひとまず現場で小さく回し、得られたテキストの質を見て次を考えましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。要するに、画像を正確で使いやすい文章に変換して、その文章を基に色々なことができるようにする――私の言葉で言うと『画像を共通言語に直す技術』という理解でよろしいですね。