AIBR プレミアム
拓海先生、最近現場から『人手で数えるのが追いつかない』と相談が来まして。AIで自動で数えられると助かるんですが、うちのデータは少ないんです。こういう場合でも使えるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まだ知らないだけです。最近の研究で、実データが少なくても合成画像を上手に作ることで『少ない学習例で物体を数える』モデルが強化できることが示されていますよ。やるべきことは明確で、順を追えば導入できますよ。
合成画像ですか。要するにパソコンが『見本』を作って学ばせるということですか。とはいえ、合成だと『数』の指定が難しいと聞きましたが、その点はどう解決するんですか？
素晴らしい着眼点ですね！本研究はStable Diffusion（Stable Diffusion、テキストから画像を生成するモデル）を『テキスト指示』だけでなく『密度マップ（density map）という数の分布情報』でも条件付けして合成画像を作ります。そのため、生成画像の中に指定した個数の物が入るように制御できるんですよ。
これって要するに、合成データで数を“指定”して学習データを増やせば、少ない実データでも正確に数えられるということ？現場の製品を数える場面だと、数が多いと誤差が出ることが課題なんですが。
その通りです。ポイントを簡単に3つにまとめますね。1) 密度マップで“どこに何個”を伝えられる、2) テキストと密度マップの両方で条件付けして生成の精度を上げる、3) 生成の多様性を高める工夫で過学習を防ぎ現実適合性を保てる、という点です。これなら多い数でも対応しやすくなりますよ。
なるほど。でも合成画像は『同じような絵ばかり』になりがちだと聞きます。実務で役立つ多様な画像が必要だと思うのですが、それも対応できるんですか？
良い疑問です。研究では『キャプションの交換（caption swapping）』という工夫を入れています。これは実データの説明文を入れ替えて、あり得るが学習データにない組み合わせを生成する戦略です。不要な組み合わせを除外するフィルタも設けるので、現場で役立つ多様な合成データが得られますよ。
投資対効果の観点で教えてください。最初に掛かるコストはどの部分に集中しますか。現場に負担をかけずに試せるでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。初期コストは合成モデルのチューニングと検証に集中しますが、データ収集の手間は通常より少なくて済みます。まずは小さな代表ケースで効果を確かめ、改善が見えれば段階的に広げるのが現実的です。
専門用語が多くて少し混乱していますが、私の理解でいいですか。要するに、短期的には『合成データで不足を補い』、中長期的には『現場データで微調整していく』という流れで投資対効果を高めるということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。今の段階は試験的に導入して効果が出れば運用へ移す段取りでよく、私が一緒に最初の設計と評価指標を作りますよ。大丈夫、導入は段階的で済みますから。
分かりました。自分の言葉で整理すると、合成画像で“数と配置”をコントロールして学習データを増やし、まずは代表ケースで効果を確かめ、その後に現場データで調整して運用化する、という流れですね。これなら説明もしやすいです。
