AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「生成モデルの評価を変えよう」という話が出まして。部下たちはFIDだのInceptionだの言ってますが、正直何が良くて何が悪いのか、私にはよくわかりません。これって要するに何が問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、今使われている評価指標が人間の評価と乖離している点。第二に、特に拡散モデルが不当に低く評価されている点。第三に、代替となる特徴抽出器（feature extractor）により評価の精度が上がる可能性がある点です。順を追って説明できますよ。
まず「評価が人と違う」というのは、現場での好みと統計の数値が別物という話ですか。うちの感覚で言えば「よりリアル」に見える方が良いはずですが、数値では逆になっているという理解で合っていますか。
その通りです。人間が「本物らしい」と評価する画像と、従来の指標が示す良さが一致しないのです。例えるなら、社内のユーザーが「使いやすい」と言っている操作性を、古い評価基準が「使いにくい」と判定している状態と同じです。ここが問題の核心ですよ。
なるほど。もう一つ気になるのは「拡散モデルが不当に評価される」とのことですが、拡散モデルというのはうちの製造現場で言えばどんな立場に当たると考えれば良いですか。
良い質問ですね。拡散モデル（diffusion model、拡散モデル）は、細かいノイズから段階的に画像を作るやり方です。あなたの工場で言えば、職人が何度も微調整して高品質を作り上げる工程に似ています。それに対して従来評価は、別の“目”で見るため、職人の仕上がりを低く見積もってしまっているのです。
それは困りますね。で、具体的に我々が評価基準を変えるとしたら、どんなメリットとコストを見れば良いですか。現場導入の観点で知りたいです。
大丈夫、要点を三つにまとめますよ。第一に、評価を変えれば現場で「本当に良い」成果を見逃さなくなるので、製品デザインや素材選定で有利です。第二に、導入コストは主に評価用の仕組み切替と検証作業であり、既存のワークフローは大きく変えずに済みます。第三に、評価が正確になれば投資対効果（ROI）が測りやすくなり、経営判断が精度を増します。一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、評価の「ものさし」を替えれば、今まで見えなかった良さが見えるようになるということですね。わかりました。では社内で説明する時、どんな点に注意して話せば良いでしょうか。
素晴らしいまとめです！社内説明では、まず現在の評価が人の判断とずれている事実を伝え、その原因として使っている特徴抽出器（feature extractor）の偏りを示すと良いです。そして代替案として、より人間の感覚と近い特徴抽出器を試験的に導入し、パイロットで定量・定性双方の評価を行う提案を出すと理解が得やすいです。失敗は学習のチャンスですから、段階的に進めましょう。
わかりました。では最後に、自分の言葉で確認させてください。拡散モデルは職人のように仕上がりが良いが、古い評価の目では低く見られてしまう。評価の“目”を変えれば現場で使える良さが見えるようになり、投資判断がしやすくなる、ということで合っていますか。
その通りですよ、田中専務。要は評価の公正さを取り戻し、本当に価値あるものを正しく認める仕組みを作ることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
