AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「商品分類のAIを見直せ」って言われましてね。微妙な商品名の違いで分類が変わると聞いて、現場からクレームが出ているようなんです。これ、うちの業務に直結する話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要するに商品名のちょっとした表現の差でAIが違うカテゴリを選んでしまい、検索や推薦の精度に影響しているんですよ。
なるほど。で、これを直すには新しいAIモデルを一から作る必要があるのですか。それとも現状のシステムに手を加えるだけで対応できるのですか。
大丈夫、変更は最小限で済む可能性がありますよ。今回の論文は既存の分類器のアーキテクチャを変えず、データ拡張（Data Augmentation）と半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）で一貫性を高める手法を示しているんです。
半教師あり学習ですか。聞き慣れませんが、現場での手間はどれくらい増えるものでしょうか。現実的な投資対効果が気になります。
いい質問ですよ。要点は三つです。1つ目、既存モデルを変えずに学習データを増やすことで一貫性を改善できる。2つ目、無ラベルのデータを賢く使えばラベル付けコストを抑えられる。3つ目、現場のデプロイ負荷は小さいため投資対効果が期待できるんです。
具体的に無ラベルデータをどう使うのですか。うちの現場で取れるデータはカタログの類似品群が主ですが、それで足りますか。
現場のカタログで十分に対応できるケースが多いんですよ。論文では二つの手法を示しています。一つはセルフトレーニング（Self-Training）で、既存のモデルが自信を持って分類した無ラベル例を追加ラベルとして使う方法です。もう一つは生成モデルを使って多様なタイトル例を生成する方法です。
生成モデルというのは聞こえは良いが、手間とリスクが大きいのではありませんか。データの偏りや品質が落ちる心配はないでしょうか。
鋭いご指摘ですよ。生成モデルは多様性を供給できる一方で、分布が現実と乖離すると精度を落とす可能性があります。論文でも分布維持の重要性を指摘しており、プロダクションでは分布合わせの工夫が必要だと述べています。
これって要するに、現場にある無ラベルの類似カタログを賢く増やすか、生成して分布を崩さずに学習データに加えれば、分類のブレを減らせるということですか。
その通りです！素晴らしいまとめですよ。もう一度ポイントを三つで整理します。1) 既存モデルを変えずにデータ側で一貫性を高められる。2) 無ラベルデータの活用でコストを下げられる。3) 生成を使う場合は分布保持の工夫が不可欠です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。まずは無ラベルのクラスタデータを集めてセルフトレーニングを試し、効果が薄ければ生成で補う方針で進めます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい結論ですね！その順序で検証すれば工数を抑えつつ効果を確かめられますよ。何かあればいつでも相談してくださいね、必ずできますよ。
