拓海先生、最近部下からTEM画像の自動解析でAIを入れたいと提案がありまして、そもそも何が新しいのか分かりません。これって要するに現場の画像を自動で読めるようにして現場作業を減らすということですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理すると三つのポイントで考えれば良いですよ。まずは何が問題なのかを短く、次にどう解決したか、最後に導入時の検討事項をお伝えします。
まずその「何が問題か」が分かりません。部下はDeep Learningでできる、と言いますが、データが足りないと聞きました。うちみたいな現場でも投資に見合うのかを知りたいのです。
いい問いですね。まず用語整理します。Transmission Electron Microscopy (TEM)（透過型電子顕微鏡）という設備で撮った微細構造の画像を、人手で目視していた欠陥をAIで検出するという課題です。問題は学習に必要な訓練データが圧倒的に足りない点ですよ。
なるほど、データ不足が主因と。ではどうやって少ないデータで学習するのですか。外注して大量に撮ればいいという話でもないですよね。
はい。ポイントは合成データ（synthetic training data）を使ってモデルを事前に学習させることです。現実の画像を一部だけ使って微調整（fine-tuning）すれば、実画像にも適用できる確率が高まります。要点は三つ、コスト削減、汎化性能、現場適用の容易さです。
それって要するに、実機で撮った大量の画像を用意しなくても、生成した画像で学習させてから少しだけ本物を足せば良い、ということですか。
その通りですよ。現場で全ての状況を網羅するのは非現実的なので、物理や画像形成の仕組みを反映した合成画像で基礎学習を行い、本番画像で微調整するのが合理的です。こうすれば初期投資を抑えつつ実務レベルの精度に到達できます。
現場に入れる際のリスクは何でしょうか。導入してから動かない、現場運用で追加コストが嵩むと元も子もありません。検証の仕方も教えてください。
検証は段階的に行います。まず合成データだけでモデルを訓練し、別の実画像で評価する。次に少数の実画像で微調整して再評価する。最後に現場での横展開に向けて運用テストを行う。この流れを踏めば、想定外の性能低下を早期に検出できるのです。
なるほど。要は初めから大量投資せず、合成データで土台を作り、実画像で仕上げる段取りがいいと。分かりました。では最後に、私の言葉でまとめますと、合成画像で基礎訓練し少量の実データで微調整すれば、コストを抑えつつ実務で使える精度に到達できる、ということですね。
