拓海先生、最近うちの若手が「博物館データにAIを入れると面白いですよ」と言うのですが、何をどう変えるんですか。現場は紙やExcelが中心で、導入コストが心配です。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うとこの研究は、博物館の説明文から専門語を自動で見つけて、専門の辞書に正しく結びつけることで、手作業を大幅に減らせるという話です。
要するに、人が辞書を見て一つずつ当てはめる代わりに、機械がやってくれると。それで精度はどれくらい出るんですか？現場の分類が間違うと意味がなくなるので、そこが不安です。
いい質問です。まずは結論を3点で示します。1) 専門の辞書を対象に学習させると、汎用モデルより正確である。2) 手作業でのタグ付けを大幅に削減できる。3) ただし誤リンクの確認ルールや現場でのレビューは必須です。現場導入で重要なのは運用設計です。
運用設計といいますと、例えばどんなステップが必要ですか。投資対効果をきちんと説明できないと社内稟議が通りません。
順を追うと、まずデータのサンプルを作り、モデルを学習（ファインチューニング）して精度を評価し、その後パイロット運用で現場に馴染むかを確認します。ここで重要なのは現場が最終チェックを残す点です。自動化は完全自動ではなく、半自動化から始めるのが安全です。
これって要するに、専門辞書に合わせて機械を学習させれば、私たちの業務ルールに応じた自動タグ付けができるということ？それなら現場の混乱は抑えられそうです。
そのとおりです。特にこの研究が示すのは、Gettyのような専門的なKnowledge Base (KB) 知識ベースに結びつけると、カテゴリ分類や年代推定など下流の分析がぐっと使えるようになる点です。現場の語彙で学習すれば、誤解が減りますよ。
とはいえ、うちのスタッフはクラウドも避けがちです。データを外に出さずにできるのか、ってところも大事です。あと費用対効果について、初期投資と効果の見積りはどんな風に説明すればいいでしょうか。
オンプレミス環境でも学習と推論は可能ですし、まずは小さなデータセットで効果を示してから拡張するのが合理的です。投資対効果は、手作業時間削減の見積り、検索や利活用による価値向上、保存・管理コストの低減で説明できます。私が一緒に指標化しますよ。
頼もしいですね。では最後に、今回の研究の核心を私の言葉でまとめると、「専門辞書に合わせてAIを学習させることで、博物館資料の説明文から重要語を正確に拾い、現場の作業を減らしつつ分析の幅を広げることができる」という理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次はパイロット設計を一緒に作りましょう。
