AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『AIで現場のデータが使える』と言われたのですが、各現場でデータの傾向が違うと聞いております。うちのように製品ラインごとに仕様が違う状況でもAIは使えるのでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えればできますよ。今回の論文はまさに『ドメイン適応（Domain Adaptation）』という分野の延長で、製品ごとの違いを階層的に整理して学習に活かす手法を示しているんです。
田中専務
ドメイン適応……難しそうですね。現場では『あるラインで学んだことを別ラインで使えるか』が問題です。それが階層で整理されると、投資対効果はどう変わるのでしょうか。
AIメンター拓海
良い質問です。簡単に言うと、階層（taxonomy）を使えば『どのラインとどのラインが似ているか』を定量的に扱えるため、無闇に全ラインを同じ扱いにするよりも効率的に学習できるんです。ポイントは三つ：似たものを活かす、違いを残す、バランスを取る、ですよ。
田中専務
これって要するに、似ている製品群同士は学習データを共有して効率よく精度を上げ、全く違う製品には別扱いをするということですか。
AIメンター拓海
その通りです！まさに要点を掴んでいますよ。論文の手法は『taxonomist（タクソノミスト）』という新しい役割をモデルに入れて、階層情報を失わないように表現を学ばせるんです。
田中専務
タクソノミストですか。人が追加で手作業で分類するのですか、それともモデルの一部なんですか。
AIメンター拓海
