AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。社内でAIを導入する話が出ているのですが、カメラで撮った現場写真を外部に送るのが心配でして、何か良い方法はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。ReVisionという研究はまさにその問題を扱っていますよ。要点を三つに分けて説明できますか：プライバシー保護、オンデバイス実行、実務で使える指示への変換です。
三つに絞っていただけると分かりやすいです。まずプライバシー保護とは具体的に何を指しますか。カメラ画像を外に出さないということでしょうか。
その通りです。ReVisionは画像そのものを外部に送らず、画像を観て行いたい作業をテキストの指示に書き換える。つまり視覚データをサーバーに送信する代わりに、安全なテキストだけを扱えるようにする取り組みです。
なるほど。それで、オンデバイスで走ると処理速度やコストはどうなるのでしょうか。現場のスマホやARメガネで使えると言うと、結局どれくらい軽くなるのですか。
心配無用です。彼らは250Mパラメータ級の小さなVLM（Vision-Language Model、視覚言語モデル）を基礎にし、量子化して500MB未満のフットプリントで動かせると示しています。つまり高性能サーバーを毎回呼ぶより遥かに軽量にできますよ。
それは経済的ですね。で、現場の作業指示に結びつける具体的な流れはどういうイメージですか。現場が写真を撮って、アプリがテキスト指示を出す、と。
その通りです。例えるなら、写真を撮るのは“現場の目利き”で、ReVisionはその目利きが言ったことを要点だけの議事録に翻訳する秘書のような役割です。秘書（VLM）は要点だけを外部とやり取りするので機密が守られます。
これって要するに、視覚情報を送らずに指示だけにするということ？実務で役に立つ具体例を一つ挙げていただけますか。
正確です。例えば製造ラインで部品の欠損を見つけたとき、写真を丸ごと送らずに「ラインAの製品567でネジ欠損、交換手順はX」といったテキスト指示を生成し、保守チームのシステムに渡す。機密画像を流さずに作業を進められます。
投資対効果の点で教えてください。社内の端末で走らせるためにどれくらいの初期投資や運用コストが見込まれるのでしょうか。
良い質問です。ポイントは三つです。モデルを一度デプロイすれば通信コストが激減すること、データ流出リスクの低下でコンプライアンスコストが下がること、そして現場の応答性向上で生産性が上がることです。導入費用はモデル軽量化で抑えられますよ。
なるほど。最後に一点、現場の人間が使いこなせるかが心配です。設定や運用を現場任せにすると失敗しそうなのですが。
大丈夫です。一緒に段階的に進めれば可能です。まずはパイロットで現場の典型ケースを数十件集めて微調整し、その後運用マニュアルと簡単なUIで展開する。私が伴走すれば確実に稼働しますよ、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。整理しますと、まず視覚データを直接外に出さずにテキスト化して処理し、二に端末側で軽量モデルを動かして通信と時間を節約し、三に実務に直結する指示に変換して現場の生産性を上げる、という理解でよろしいですか。自分の言葉で言うと、現場の写真を秘匿しつつ実行可能な指示だけ取り出して使う仕組み、ということですね。
