AIBR プレミアム
拓海先生、最近現場で「地表波の除去に自己教師あり学習を使う」という話が出てきて困惑しています。要するに旧来のフィルタと何が違うのですか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡単に言うと、大きな違いは「きれいな教師データ（正解データ）を用意しなくても現場データから学べる」点ですよ。
それはありがたい話ですが、現場に入れる際のコストやリスクが気になります。投資対効果はどう見ればいいですか。
大丈夫、焦らず要点を3つで整理しますよ。1）教師データの準備コストが減る、2）複雑に折り重なった地表波（グラウンドロール）を扱える可能性がある、3）現場データで直接チューニングできるため導入スピードが上がる、です。
具体的には現場のどんなデータを持っていれば試せますか。やはり高価なセンサーや長期間の計測が必要ですか。
いい質問ですね。現場の「通常のショットギャザー（shot gathers）」つまり観測されたそのままのデータがあれば初期検証はできます。特殊装置は必須ではなく、まずは既存データで実験可能です。
この手法、現行のフィルタや周波数分解処理と併用できますか。現場では既存のワークフローを変えたくありません。
その点も配慮されていますよ。既存の周波数領域フィルタや多窓カーネル法と前後で組み合わせることで精度を高められます。試験的にパイプラインの一部として導入するのが現実的です。
これって要するに「現場データだけで学んで地表波を消せるようになるツール」ということですか。つまりラベル付けをしなくてよい、と。
まさしくその通りです！要点を3つに再掲すると、1）クリーンデータ不要、2）エイリアス（aliasing、エイリアシング）を含む複雑な地表波に対応可能、3）既存ワークフローに組み込みやすい、ですから、まずは小規模で試しながら評価していけるんです。
導入の最初の一歩として、どんな評価指標や観点で「成功」と判断すればよいですか。現場の作業効率が落ちたら本末転倒です。
評価は定量と定性を両方見ると安全です。定量では信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio、SNR）や残差のエネルギー、処理時間を確認します。定性では技術者が可視化を見て判断することが重要です。大丈夫、一緒に評価指標も設計できますよ。
わかりました。では社内会議では「現場データだけで学習して複雑な地表波を抑圧でき、既存ワークフローに段階的に組み込める」という点を強調して説明します。
素晴らしいまとめですね。大丈夫、段階的なPoC設計と投資対効果の見える化を一緒に作っていきましょう。必ず実行できますよ。
