AIBR プレミアム
拓海先生、最近「常識推論」という言葉をよく聞きますが、うちのような製造業に関係ありますか。部下から導入を急かされていて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！常識推論は、機械が私たち人間の当たり前の知識を理解して判断する力です。製造現場では、不具合の原因推定や安全判断の補助などで役立てられますよ。
要するに、機械が『現場で当たり前に気づくこと』を真似できるようになるということですか。それで投資対効果は見込めますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論を先に言えば、最近の研究はトランスフォーマー（Transformer）という技術に工夫を加え、常識的な判断力を大幅に向上させる方法を示しています。要点は三つ、データの転移利用、対照的学習（contrastive learning）の導入、そして複数モデルの組み合わせです。
データの転移利用というのは、うちで持っている過去の不具合記録をAIに教えればいいということでしょうか。
そうですね。ただし具体的には、関連性の高い公開データセットや既存のQA（Question Answering）データを利用して、モデルが「常識的な答え方」を学べるように調整することを指します。できないことはない、まだ知らないだけですですよ。
対照的学習というのは少し耳慣れません。簡単に教えてください。現場で使える話に落とし込んでほしいです。
比喩で言えば、対照的学習は『良い例と悪い例をセットにして比較させる教育法』です。現場だと「正しい作業手順」と「誤った手順」を対にして見せるようなもので、モデルはより明確に常識的差分を学べるんです。
これって要するに、『正解と不正解を並べて学ばせる』ことで、機械がどちらが常識的かを見分けられるようにするということ？
その通りです！要点は三つだけ覚えてください。まず、一つ目は既存の関連データを賢く取り込むこと。二つ目は良例と悪例の対比で学習させること。三つ目は複数のモデルを組み合わせることで弱点を補うことです。大丈夫、要点はこれだけですから安心できますよ。
複数のモデルを組み合わせるというのは、要はチームで仕事をさせるイメージですか。どれくらい効果があるものですか。
チームの比喩は良いですね。実験では、異なる設計のモデルを組み合わせると、単独モデルより大幅に精度が上がる結果があり、ある研究では以前の最強手法を約15%上回る改善が見られました。投資対効果を議論するときは、まず小規模でプロトタイプを作り、改善幅を数値で示すことをお勧めしますよ。
ありがとうございます。最後に、我々がすぐ使える一歩目は何でしょうか。現場の抵抗もありますから実行可能性を重視したいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは既存のデータを整理して、代表的な正例と誤例を10?50件ずつ作ることから始めましょう。その上で小さなトランスフォーマーを使ったプロトタイプを作り、現場の人に確認してもらう。これだけで現場の理解と経営判断がかなり得られますよ。
分かりました。要するに、まず小さく試して数字で示し、現場と経営の双方の合意を取るということですね。自分の言葉でまとめると、既存データで学ばせ、正しい例と間違いの例を使って区別させ、複数の見方を組み合わせることで現場の判断を補助するということだと理解しました。
