AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からNeRFって技術を社内で使えるんじゃないかと言われて困ってます。確率的に不確かさを出す研究があると聞きましたが、具体的に何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、今回の研究は「点ごとの独立性」を仮定せずに画像全体の分布を学ぶことで、不確かさ（uncertainty）をより信頼できる形で出せるようにしたんですよ。
これって要するに、これまでのやり方はピクセルや点を一つずつ独立に判断していたが、それをやめて画像全体をまとめて学習するようにした、という理解でいいですか？
その通りです！要点を3つにまとめると、1) 従来は点ごとの独立性を仮定していた、2) 本研究はFlow-GANという生成学習を使い画像全体の分布を直接モデル化する、3) その結果、不確かさの評価がより現実的になる、ということです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。業務的には「どの部分が信頼できないか」を現場に示せるのが重要で、そこが改善されるなら投資の価値はありそうです。でも専門用語が多くてピンときません。Flow-GANって何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Flow-GANは簡単に言えば、生成モデル（生成器）が出す絵をもう一つのモデル（識別器）がチェックして互いに強くする仕組みです。身近な例にたとえると、新人と先輩が模擬商談を繰り返して品質を上げるようなものですよ。
それなら分かりやすい。じゃあ現場での導入はどうでしょう。撮影した写真を撮り直すべきか、それとも今ある写真で十分ですか。
いい質問ですね！要点は三つです。1) まず既存データで試せるか検証する、2) データが偏っていると不確かさが大きくなるから撮影の方針見直しを検討する、3) 小規模なPoC（概念検証）で投資対効果を確認する。大丈夫、一緒に設計できますよ。
現実的にコストが気になります。やるとしても現場の負担を最小限にしたい。導入時の工数はどう見積もればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！実務では三段階に分けます。まずデータ確認と簡易評価、次に小さな現場での試行、最後に本格導入です。初期はクラウド利用でサイクルを短くして成果を見せるのが現実的です。大丈夫、やり方は柔軟にできますよ。
最後に確認ですが、要するにこの論文は「画像全体の確率分布を学んで、不確かさをより正確に出す方法」を提案していて、現場での撮影やPoCで投資対効果を見られる、という理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ。ここまで理解できれば現場の担当に説明もできますね。大丈夫、一緒に進めれば確実に成果につながりますよ。
分かりました。では自分の言葉でまとめます。画像全体の出力をきちんと学習させることで、どの部分が信用できるかが分かり、まずは既存データで試してから撮影方針を見直す。投資は段階的に進める、ということで承知しました。
