拓海先生、最近3Dの画像をAIに質問してもうまく答えられない案件が多くて困っているのですが、何が難しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！3Dの空間推論は、2Dの写真を読むのと違って『奥行きや位置関係を段階的に推論する』必要があり、単純な一発回答型モデルでは苦戦しますよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
実務でよくあるのは『倉庫の棚から奥の箱までの距離を測ってほしい』とか『機械の部品がどの面に付いているか特定してほしい』といった問いです。現場向けに導入する際、どこを気にすればよいですか。
まず要点を3つに整理しますね。1) 問いが複数の段階の観察・計算を要求する点、2) 従来のモデルは静的な機能群でしか答えられない点、3) 人が定義しない新しい小さな計算（スキル）を自動生成できると幅が広がる点です。
これって要するに、VADARという手法はAIが自分で小さなプログラムを作って、その都度必要な計算を実行するから従来より答えられる範囲が広いということですか？
その通りです！簡単に言えば、従来は人が用意した関数の箱を使わせていたが、VADARはAI同士が議論してPythonのような言語で新しい関数を生成し、実行して検証することで複雑な手順を踏めるようにするのです。
実務に入れるとき、壊れやすさや誤動作が心配です。自動でコードを作るって怖いのですが、どういう仕組みで安全性を担保しているのですか。
良い質問です。ここも要点を3つに整理します。1) 生成した関数はテストエージェントが動かして検証する、2) 実行時にエラーが出たら例外でAIに戻して修正させる、3) 人が最終検査する仕組みを残す。これで自動生成の危険性をかなり抑えていますよ。
それでも誤答が出た場合、現場の作業員に混乱を招く恐れがあります。投資対効果（ROI）を考えると、どのような効果が期待できるのか端的に教えていただけますか。
はい、期待効果を3点で。1) これまで手作業で確認していた『位置・距離・物理的関係』の自動化で工数削減が見込める、2) 可視化された推論ステップにより現場での検査・教育が容易になる、3) 未知の問いにも対応できるため新たな自動化領域が開拓できる。大きな投資効果が期待できますよ。
なるほど。では導入ステップとして最初に何をすればよいですか。小さく試して効果を示す方法を教えてください。
まずは小さな検証(PoC)を回しましょう。要点3つは、1) 現場で頻出する問いを1?3種類に絞る、2) モデルに与える3Dデータの形式と品質を揃える、3) 人がチェックする最低限のガバナンスを設計する。これで安全に価値を示せますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、VADARはAIが動的に小さなプログラムを作って実行し、テストと修正を繰り返すことで複雑な3Dの質問に答えられるようにする方法で、最初は頻出問いで小さく試して安全性を確認しながら効果を示す、ということですね。
完璧な要約です！素晴らしい着眼点ですね！それを基に次はPoC計画を一緒に作りましょう。一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本研究は従来の静的な関数群に依存する視覚言語モデルの限界を乗り越え、AI自身が動的に新しいプログラム的機能を生成して3D空間推論を行う点で大きく変えた。従来は人が定義したAPI（Application Programming Interface）だけで処理を組み立てていたが、本手法はLLM（Large Language Model、巨大言語モデル）を用いて必要な機能をその場で生成し、実行・検証する枠組みを提示しているため、より多様な問いに対応可能になった。
この重要性は実務的である。工場や倉庫の現場では『物と物の相対位置』『見えない奥行きの推定』『複数段階の計算』が必須であり、これらを単純な一回回答型のモデルで処理するのは困難である。本研究はそのミスマッチを埋めることで、現場の自動化や作業負荷軽減に直結する技術的基盤を提供する。
技術的には、動的API生成とエージェント間の協調によるプログラム合成が中核である。LLMを単なる言語処理器と見るのではなく、『小さな開発チーム』のように振る舞わせ、関数設計、実行、検査を分担させる点が新しい。これにより人が想定しなかった中間処理を自動で生み出せるため、従来手法が失敗していた問いに対しても回答が得られる可能性が高まる。
ただし限界もある。動的に生成されるコードの安全性や、生成の過程での計算コスト、3Dデータの品質依存性は無視できない。現実導入にはガバナンス設計と段階的な検証が不可欠である。これらを考慮すれば、現場での運用価値は十分に見込める。
検索に使える英語キーワードは Visual Agentic AI、Dynamic API、3D spatial reasoning、Program synthesis、LLM agents である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は大きく二つの流れがある。一つはVision-Language Model（VLM、視覚言語モデル）を用いて画像から直接回答を生成するアプローチであり、もう一つは人間が定義したAPI群を呼び出して処理を組み立てる視覚プログラミングアプローチである。前者は学習データが膨大である反面、複雑な3D関係をステップごとに考える能力に限界がある。後者は論理的だが、用意された部品でしか問題が解けないという制約がある。
本研究の差分は『動的に生成されるAPI』という点にある。LLMエージェントが協働してPython風の関数を新たに作り、テストして修正するという作業フローを設計したことで、人が想定しない中間処理が作られうる。これにより従来の静的APIよりも応答可能な問いの範囲が広がる。
また、生成された処理を実行・検査するプロセスが厳密に定義されている点が実務で重要である。単にコードを生成させるだけでなく、例外処理やテストエージェントによる検証を経由させることで、現場への適用可能性を高めている。これが従来手法との差を生んでいる。
差別化は性能だけでなく『解釈可能性』にも波及する。従来のVLMだと内部で何が起きているか見えにくいが、本手法は生成された関数と実行ログという形で推論過程を可視化できるため、現場での信頼獲得に寄与する。
ただし、この柔軟性はコード生成の品質や3Dシーンの表現方法に依存するため、完全自動化は難しく、ヒューマンインザループを前提にした運用設計が現実的である。
3.中核となる技術的要素
本手法の中核は三つのコンポーネントから成る。エージェント間の会話で新しい関数を設計するDesign Agents、生成された関数を実行して結果を検査するTest and Execution Agents、そして失敗時に例外情報を返して修正させるDeterministic Criticsである。これらが連携してプログラム合成の一連の流れを形成する。
Design Agentsは問題を分割し、部分問題ごとに必要な関数名や処理を提案する。ここではLLMの言語能力を『仕様設計力』として活用し、人間が書く設計メモに近いアウトプットを生成する。実務で言えば、エンジニアが作業手順を書き下ろす行為をAIに代替させるイメージである。
Test and Execution Agentsは実際に生成されたPython的な関数を環境で動かし、期待される出力と照合する。エラーが出た場合は例外とログをDeterministic Criticsに渡し、修正点を明確にしてDesign Agentsへ返す。これにより試行錯誤のループが安定して回る。
もう一つ重要なのは、生成物の制約を人が設定できる点である。安全上の制約や計算コスト上限を設けることで、実務で即運用できる水準に落とし込める。技術的にはこの制約管理が現場適用の鍵である。
要するに、言語的設計力とプログラム実行環境、決定論的な批評フィードバックの三者を組み合わせることで、動的に機能を作り出す能力を現実問題として成立させている。
4.有効性の検証方法と成果
評価は既存ベンチマークであるCLEVRに加え、新たに設計したOMNI3D-BENCH上で行われた。これらは画像と問いと答えのタプルで構成され、特に複数段階の基礎づけ（grounding）と推論（inference）を要求する問いを多く含む。評価の焦点は『どれだけ正確に複雑な空間関係を段階的に解けるか』である。
結果として、従来のゼロショットVLMや静的APIを用いる手法に対して大きな改善が示された。特に、段階的に計算を要する問題群において本手法の優位性が顕著であった。さらに生成された関数と実行ログを提示できるため、結果の検証や説明が可能である点が高く評価された。
比較対象にはViperGPTやVisProgといった静的API系のアプローチ、および大量データで訓練された単一のVLMが含まれる。これらに対して本手法は多くの問いで上回り、特定のタイプの問題では既存の大規模VLMを凌駕する場面も報告された。
一方で、性能は3Dデータの品質や、生成コードの最初の試行回数に敏感であることが観察された。テスト時の実行コストや、生成・検査ループの遅延は実務のSLA（Service Level Agreement）に影響を与え得る要素であるため、実装時はそこをチューニングする必要がある。
総じて、学術的には有望であり、実務導入の際はデータ整備と段階的なPoCによってROIを確かめることが推奨される。
5.研究を巡る議論と課題
まず議論されるべきは安全性と説明責任である。動的生成されたコードは柔軟だが、意図しない動作やセキュリティリスクを生む可能性がある。研究側はテストエージェントと決定論的な例外処理で対処しているが、産業現場ではさらに厳密な承認フローや監査ログが必要である。
次に計算コストとレスポンス時間の問題がある。コード生成→実行→検査のループは従来の単一モデル推論よりも時間がかかる。現場でリアルタイム応答が要求される場合は、生成済みスキルのキャッシュや軽量化戦略が必要になる。
また、3Dデータの取得と前処理も実務課題である。センサ配置、キャリブレーション、ノイズ対策などデータ品質に依存した部分が大きく、手元の導入事例ではここがボトルネックになりやすい。研究はその点まで踏み込んでいないため、別途工学的な対応が欠かせない。
さらに倫理・法的観点も無視できない。自動生成コードのライセンス、車両や機械に適用する場合の責任所在、誤答が安全に関わる領域での運用ルールは法務と連携して設計する必要がある。技術的有効性だけでなくガバナンス設計が重要である。
これらを踏まえると、現段階では段階的な導入とヒューマンインザループを前提にした運用が現実的だ。技術の恩恵を得るには、安全性・コスト・法務の三点をセットで計画することが求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は生成された関数の再利用性と転移学習に注目すべきである。具体的には一度生成された小さなスキルをライブラリ化し、別の現場や類似の問いへと適用することで生成コストを下げる研究が期待される。これによりPoCからスケール化する際の課題が緩和される。
次に、低遅延化のための軽量化手法や、部分的な事前コンパイルといった実装技術が重要になる。リアルタイム性が求められる応用では、オンデマンド生成を減らす工夫が実運用での価値を決める。
さらに3Dセンサデータの標準化と前処理パイプラインの整備も必要である。現場ごとにばらつくセンサ設計を吸収するためのロバストな前処理とデータ拡張が、モデル性能の安定化に直結する。
最後に、ヒューマンインザループのUX（User Experience）設計も進めるべきである。生成された推論過程を現場の担当者が直感的に検査できるダッシュボードや、誤答時の手戻りを速くするインターフェース設計が運用成功の鍵となる。
研究と実務をつなぐために、技術評価と運用設計を同時並行で進める実証プロジェクトが望まれる。
会議で使えるフレーズ集
・『この技術はAI自身が必要な小さなプログラムを作って実行する点が特徴で、現場の複雑な3D問合せに強みがあります。』
・『まずは頻出の問いでPoCを回して安全性とROIを確認しましょう。』
・『生成された処理のログを見れば推論過程が説明可能になるため、現場説明と監査に使えます。』
検索用キーワード (英語): Visual Agentic AI, Dynamic API, 3D spatial reasoning, Program synthesis, LLM agents
