AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『新規クラス発見（Novel Class Discovery）』って言葉が出てきましてね。要するに機械に変わった病変を見つけさせて分類する、そんな話で合っていますか？私は現場に投資する価値があるか判断したいのですが、正直ピンときておらず……
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つで整理できます。まず、従来のAIは既知のラベルしか識別できない点。次に、この研究は未知のカテゴリを自動で発見してクラスタ化する仕組みを提案している点。最後に、臨床データ特有の不確かさ（uncertainty）に配慮している点です。順を追って説明しますね。
例えば現場で新しい皮膚病変が出てきたとき、従来の分類器だと『既存のどれか』に無理やり当てはめてしまうと聞きました。それを避けるために新しいグループを自動で作る、ということでしょうか。これって要するに未知の病変を自動で見つけてグループ化することですね？
その通りですよ。要するに『既知の病変を学んだ知識を活かして、未ラベルのデータから新しい意味あるグループを見つける』のが狙いです。比喩で言えば倉庫管理で、既に箱にラベルが付いている商品（既知クラス）から学んで、ラベルのない段ボールの山（未ラベル群）を似たもの同士でまとめるようなことができますよ。
現場に入れるとなれば、投資対効果が気になります。不確かさで誤ったグループを作ってしまうリスクはどれくらいですか。臨床で誤認識が起きるとまずいのですが、その辺りどうなっているのですか？
良い質問ですね。研究では三つの工夫で精度と信頼性を高めています。一つ目はコントラスト学習（Contrastive Learning）で頑健な特徴表現を得ること。二つ目は不確実性を考慮したマルチビューの相互擬似教師あり学習で、誤った擬似ラベルの影響を弱めていること。三つ目は局所情報集約モジュールで近傍情報を活用しクラスタの質を上げることです。これらにより誤クラスタ化のリスクを低減できますよ。
専門用語がいくつか出ましたが、現場目線で言うと導入時に何を準備すればいいですか。データはどれくらい必要で、誰が確認する流れになるのでしょうか。
結論を先に言うと、初期投資はデータ整理と運用ワークフローの設計です。準備するのは高品質な既知クラスのラベル付きデータ、そして未ラベルの生データです。運用はシステムがクラスタ候補を提示し、医師や専門家が確認して承認する人間イン・ザ・ループの仕組みが望ましいですよ。これにより誤検出のコストを抑えられます。
ありがとうございます。これって要するに、まずは既知データで基礎を作っておいて、後から出てくる未分類データを自動でグループ化し、専門家が最終判断する仕組みを作るということかと理解しました。間違いありませんか？
その理解で完璧ですよ。現場に入れる際の優先順位も三つに絞れます。既知ラベルの品質向上、専門家による承認フローの整備、そして段階的な運用評価です。焦らず段階を踏めば現場導入は十分実行可能ですから、一緒に進めていけるんです。
よく分かりました。では社内で提案するときには、『既存知識を活かして未知を見つけ、専門家が確認することで安全に運用する』という表現でプレゼンします。まずは小さく始めて効果を示していく、という方針で進めます。拓海先生、ありがとうございました。
