AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から画像の修復とかAIで出来ると聞きまして、弊社の古い製品写真の修復に使えるか知りたいんです。これって本当に実用的なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。今回扱う研究は画像の欠損部分を埋めるimage inpaintingという分野の話で、効率的にできる新しい仕組みを提案しているんですよ。
image inpaintingは聞いたことだけありますが、うちの現場で使うとしたら何が変わるんですか。導入の効果、投資対効果の見立てが知りたいのです。
いい質問です。要点を三つで言うと、まず品質改善、次に工数削減、最後に古い資料のデジタル再生でブランド資産を活用できますよ。専門用語はあとで噛み砕きますね。
それは分かりやすいです。で、その手法は今のよく聞くTransformerってやつを使っているんですか。Transformerというと大きくて重そうなイメージがあるのですが。
素晴らしい着眼点ですね！本研究はTransformerをベースにしつつ、計算を効率化した仕組みでして、大きさと重さを抑えつつ長距離の関係性を取れるのが特徴です。身近に言えば、大きな会議で全員に一つずつ意見を聞く代わりに、代表に要点を集約して聞くような効率化です。
なるほど。で、うちの古い写真みたいに欠けやノイズがあるものでもうまく直るんですか。そのとき現場の負担は増えませんか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的には前処理と簡単なヒント付けがあれば自動化の比率は高いです。導入負担は初期のデータ整備が中心で、その後はバッチ処理やクラウドで定期的に処理できますよ。現場は確認と軽い選別で済むはずです。
これって要するに、重いTransformerの良いところは残しつつ、計算量を下げたことで現場導入しやすくした、ということですか？
まさにその通りですよ！要点を三つでまとめると、Transformerの長距離関係性の把握、計算を線形にすることで現場向けに軽量化、そして従来の畳み込み（convolution）と組み合わせることでテクスチャも保てる、という利点があります。
計算コストが下がるのは良い。実際の効果はどのくらいでわかりますか。品質評価や比較試験はどうやってやるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！評価は主に定量指標と視覚的比較の両方で行います。定量指標は元画像との差を測る数値、視覚比較は人の目での受け取りを重視します。投資対効果を見るなら、まずは小さなプロジェクトでパイロットを回し、品質と工数の改善度合いを測ってください。
なるほど。最後に私の理解をまとめて良いですか。自分の言葉で言うとこうです、お願いします。
ぜひお願いします。要点だけで十分ですよ、田中専務。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、壊れた画像の欠損部分を埋める技術で、従来の部分は残しつつも計算量を減らして実務向けに軽くした。まずは小さな事例で試して効果を測り、成功したら業務に広げる、ということですね。
