AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「3DのAIが来ます」と言われているのですが、正直ピンときません。2Dと3Dで、そんなに違いがあるのですか。
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。データの種類、モデルの設計、そして利用のしやすさです。今回の論文はその順で議論しており、特にデータ面の視点に重きを置いていますよ。
なるほど、データが肝心と。うちの現場で言うと、3Dデータって何を指すんでしょう。スキャンした立体じゃないと使えないのですか。
良い質問です。3Dデータはスキャンした点群やメッシュだけでなく、複数の2D画像から復元した形状やテキストから生成したモデルも含みます。重要なのは量と多様性で、消費者レベルの需要が出ると一気にデータが増える可能性があるのです。
それは要するに、3Dの普及はデータの量と、それを使いやすくする商品（つまるところiPhoneみたいなヒット）が鍵だということですか？
その通りです！端的に言えば、データ爆発と消費者向けプロダクトの登場が3Dの転機になります。さらに、モデルの設計では2Dで成功した大規模事前学習（pre-training）と微調整（fine-tuning）をどう3Dに応用するかが鍵となるのです。
微調整という言葉が出ましたが、うちで言えば既存データを活かしてカスタムするイメージですか。投資対効果はどう見ればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つにまとめます。第一に、初期投資で汎用モデルを購入／利用すれば、個別チューニングの工数は減ります。第二に、データ収集は長期的投資であり、社内業務の効率化に直結します。第三に、実験段階では小さなPoC（Proof of Concept）で成果を確認してから本格導入するのが安全です。
PoCを小さく回して効果を見てから投資を拡大、ですね。現場の人間が扱えるようにするにはどうすれば良いですか。
現場導入のコツも三つです。インターフェースを簡単にする、現場データでモデルを微調整する、運用の担当者に研修を行うことです。特に3Dは可視化が重要なので、現場が見て理解できるダッシュボードがあると浸透しやすいですよ。
わかりました。これって要するに、今はまだ土台づくりの段階で、うまくやれば我々の業務改善に使えるということですか。
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな現場課題を一つ選び、そこからデータを集めてモデルで検証する。この順番で行けば投資対効果は見えやすくなります。
分かりました。では私の言葉で整理します。データを増やす土台作りをして、まずは小さなPoCで効果を確かめ、インターフェースと研修で現場に落とし込む。これが我々の進め方、ですね。
