AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『3Dの理解をAIでやると現場が変わる』と言うのですが、何をどう変える話なのかが腑に落ちません。要するに現場で何に使えるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。端的に言うと、2D写真やテキストで学んだ“意味”を3Dの点群（point cloud）に移して、三次元の空間での問いに答えられるようにする技術です。現場では部品の位置確認や作業指示の自動化に直結できますよ。
なるほど。ただ、現場のデータは3Dスキャンの点の羅列ですよね。それを“意味”に結びつけるって、具体的には何をやっているのですか。
良い質問です。ここではCLIPという、画像とテキストを一緒に学ぶモデルの“空間”を借ります。イメージとしては、写真と言葉が同じ場所に並ぶ辞書を使って、3Dの点群をその辞書に貼り付けるように学習させるのです。すると『そこにあるのは椅子か』という問いに言葉で答えられるようになりますよ。
これって要するに2Dで学んだ“常識”を3Dデータに移植して、3D上で質問に答えられるようにするということですか。
その通りです。ポイントは三つありますよ。第一に、2Dから得た語彙的な意味（テキストの知識）を3Dの形に結びつけること。第二に、点群の中で物と物の関係を捉えること。第三に、それを質問応答（Visual Question Answering）に応用して現場の意思決定を支えることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果で言うと、どの工程に効くものか見極めたいです。検査工程ですか、それとも設計支援の方が効きますか。
現実的には検査と効率化に早く効果が出ます。検査では『部品が正しい位置にあるか』という定型的な問いが多く、3D-VQAは高い価値を提供します。設計支援ではより高度な推論が必要で、二段階目の投資と考えるべきです。
現場のデータが雑で欠けが多いのでは。そこをどう扱うのかが心配です。実用に耐えるのでしょうか。
現場データの雑さはよくある課題です。だが、この手法は2Dの豊富な情報を“引き継ぐ”ことで欠損に強くなる利点があるのです。端的に言えば、写真と言葉で補助することで点の欠けを補完するイメージです。投資は段階的に行い、まずはスコープを限定して効果を確かめましょう。
運用は我々で回せますか。現場の人間でも扱えるようになりますか。
できますよ。運用面ではインタフェースをシンプルにし、現場の問いをテンプレート化することが肝要です。初期は専門チームと連携しながら、3つの観点で内製化を進めます。1. 問いの設計、2. データ収集の仕組み、3. モデルの簡易監視。これだけ押さえれば現場で使えます。
よく分かりました。では、短くまとめますと、2Dの言葉と画像の知恵を3Dに流し込んで、現場の『ここに何があるか』や『これでいいか』に答えさせる技術という理解で間違いないですか。これなら投資判断の材料になります。
その通りです、田中専務。まずは小さな検査工程でPoCを回し、効果が出れば次に広げる。私もサポートしますからご心配なく。
分かりました。自分の言葉で言うと、『写真と言葉で学んだ常識を3Dに応用して、現場の判定を自動化する技術で、まずは検査工程から効果を確かめる』ということですね。
