AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で『画像付きツイートの検証が必要だ』と騒がれておりまして、何をどう始めれば良いのか見当がつきません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！社内で効率よく誤情報を減らすためには、まず『どの投稿を調べる価値があるか』を自動で選ぶ仕組みが肝心ですよ。一緒に整理していけるんです。
それって要するに、全部を人間で調べる前に優先順位をつける仕組み、という認識で合っていますか？投資対効果が知りたいのですが。
その認識で正しいです。要点は三つ。第一に、すべてを人手で検証するのは現実的でない。第二に、自動で“検証に値する可能性”を上げることで工数を絞れる。第三に、その自動化はテキストと画像を別々に上手く扱うだけで大きく改善する、という点です。
画像とテキストを別々に扱う、ですか。具体的にはどんな処理をするのですか。うちの現場はクラウドも苦手でして、現場運用が心配です。
例えると、テキストは電話の内容、画像は添付された写真です。電話だけ聞いて優先度を付ける人と写真だけ見て優先度を付ける人を別々に作り、その結果を組み合わせるんです。画像からは文字を読み取るOCR（Optical Character Recognition—光学式文字認識）や、画像の説明を作るImage Captioning（イメージキャプショニング）を使いますよ。
なるほど。OCRを使えば画像内の文字も検討材料になると。で、実運用で問題になる点は何でしょうか。精度や偏りの心配がありますが。
重要な懸念点ですね。ここでも要点は三つ。第一に、データに偏り（class imbalance）があると、モデルは多数派に引っ張られてしまう。第二に、画像の種類や画質でOCRやキャプショニングの成績が大きく変わる。第三に、結果を人間の判断と組み合わせる運用設計が必須である、という点です。
現場の人間が最終判断をするわけですね。これって要するに、機械は“検証候補の振り分け”ができるだけで、最終責任は人に残るということですか？
その理解で正しいです。運用では自動化が判断を完全に奪うのではなく、検証工数を削減して人的資源を効率化する補助です。成功の鍵は、モデルの出力を「人が素早く判断できる形」に整えること、そして定期的にモデルの見直しをすることです。
導入の初期ステップとして、現実的な小さな勝ち筋はどこにありますか。やることリストを現場向けに一言でください。
いい質問です。要点三つで言いますよ。第一に、小さなデータセットでテキストと画像の別々のモデルを試すこと。第二に、OCRで画像中の文字を抽出して性能差を確認すること。第三に、モデル出力を現場が扱いやすい優先順位リストにすること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では最後に、私の理解が正しいか整理します。こういう運用で合っていますか？
ぜひ整理してください。あなたの言葉で説明できるようになるのが目標です。それを聞いて補足しますから。
要するに、まずはテキストと画像を別々に解析する仕組みを作り、OCRで画像中の文字を拾ってから両方の“検証価値”スコアを組み合わせ、上位から人間が順に検証する流れで運用するという理解で間違いない、ということです。
