AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『画像検索で参照画像と差分説明を一緒に使える技術がある』って聞いたんですが、うちの現場でも使えるものでしょうか。データをたくさんラベル付けする時間は取りにくいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！それはまさに『Zero-Shot Composed Image Retrieval（ZS-CIR）』という研究分野に関係する内容ですよ。要するに、ラベルなしの画像だけで『参照画像＋言葉での差分』という複合クエリに対応する方法が提案されているんです。
ラベルなしでですか。うーん、うちの現場は写真は山ほどあるが注釈がない。そこを活かせるなら魅力的です。ただ、技術的に何をしているのか端的に教えてください。投資対効果が重要ですので。
大丈夫、一緒に噛み砕きますよ。まず要点を3つで示すと、1）既存の大規模な視覚と言語のモデルを使う、2）参照画像を『pseudo-word（擬似単語）』に変換して文章空間へ埋め込む、3）その擬似単語と差分説明を組み合わせて検索する、という流れです。専門用語は後で噛み砕きますね。
これって要するに、写真の特徴を『言葉のかけら』に変えて、それを検索語として使うということですか？もしそうなら、うちの写真フォルダを活かせそうです。
その理解は非常に良いです！具体的には、textual inversion（Textual Inversion, テキスト埋め込みの擬似トークン化）という技術で、ある画像群から『pseudo-token（擬似トークン）』を作り、それをCLIP（Contrastive Language–Image Pretraining, CLIP, コントラスト言語–画像事前学習）のテキスト空間に落とし込みます。それにより言葉と画像を同じ土俵で扱えるようにするのです。
なるほど。現場で言えば、図面に注釈を付け替えて索引を作る代わりに、画像そのものから『索引単語』を自動で作る、というイメージですね。導入コストはどの程度でしょうか。
投資対効果で考えると、大きな利点はラベル付け工数の削減です。導入の負担は主に計算資源（GPU）と最初のエンジニア作業ですが、クラウドで済ませれば初期投資は抑えられます。運用面では既存の検索UIに組み込む形が現実的で、段階的に試せるのも強みです。
ふむ。最後に、社内プレゼンで短くまとめてほしい。技術的には難しそうなので、重箱の隅を突かれることもあると思います。
分かりました。要点は三行でいきますね。1) ラベルを付けなくても『参照画像＋差分説明』で目的画像を検索できる、2) 既存の大規模モデル（CLIP）を使うため実装コストは抑えられる、3) 最初は限定用途で試し、効果が出れば横展開で投資を回収できる。この三点を軸に説明すれば、経営判断もしやすくなりますよ。
ありがとうございます。分かりました、まずは現場の写真データで小さく試して、効果が見えたら拡大する、という進め方でいきます。自分の言葉で言うと、『ラベル不要で参照画像と差分説明を組み合わせて狙った写真を引き出す技術。まずは小さく試す』ということですね。
