拓海さん、最近部下が「古い書類のOCRをAIで直せます」と言ってきましてね。うちの古い報告書や新聞のデジタル化が進めば助かるが、肝心の精度が不安でして、論文で何か決定打はありましたか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見通しがつきますよ。最近の研究で、手作業でラベル付けしたデータが少なくても、軽量なニューラルネットワークでOCR誤りをかなり改善できることが示されましたよ。
手作業が少なくて済むのはいい。しかし、うちの現場はデジタルが苦手で、学習用データを作る余力も限られている。実際にどのくらい少なくて済むのですか。
素晴らしい質問ですよ。要点を3つでまとめますね。1つ、研究は手作業で約105記事分の修正で十分な結果を得られたと報告しています。2つ、実データから自動で誤りを生成する工夫で学習データを増やした。3つ、軽量モデルに最適化して計算負荷を下げている。つまり現場負担が小さいんです。
これって要するに、人がたくさん直さなくても、賢く誤りを作って学ばせれば済むということ？投資対効果としても見込みがあるのか知りたいのです。
その通りです。ビジネスの比喩を使うと、実際の顧客を大量に集められない場合に、似た行動をする“モック顧客”を作って訓練する方法です。労力を限定しつつ精度を高めるための設計がポイントですよ。
現場に入れるときに問題になるのは、ヘブライ語みたいな特殊な文字でもうちの日本語文書に応用できるのかどうかです。言語依存の手法では困るのです。
良い着眼点ですね！研究者はこの手法が言語固有の部分を抽象化しているため、設計を適切に調整すれば他言語への転用が可能だと述べています。要は原理が言語に依存しないなら、工場の手順書や古文書にも使えるんです。
導入コスト感も気になります。クラウドに預けるのは怖いんですよ。オンプレで動かせるとか軽いモデルなら安心して投資できそうです。
その点も安心してください。研究は軽量モデルの設計を重視しており、計算資源が限られる環境でも実行可能としています。要点を3つで言うと、学習データ削減、誤り生成での拡張、軽量化による運用コスト低減です。
分かりました。要するに、人手を最小限にしても現場で使えるレベルの精度まで持っていけるように工夫した技術、という認識でよろしいですね。自分の言葉であらためて言うと、少ないサンプルで効率的に学べる仕組みを作った論文、ということで締めます。
