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効率的な連続学習実行のための知識蒸留（Knowledge Distillation for Efficient Sequences of Training Runs）

田中専務

拓海先生、ある論文を勧められたのですが、要点が掴めず困っております。製造現場でのAIの学習コストを下げる話だと聞きましたが、本当に現場で役に立つのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、過去の学習結果を“利用する”ことで、新しい学習を短く、安くできるんです。要点は三つにまとめられますよ。まずは概要からゆっくり説明できます。

田中専務

過去の学習結果を使う、ですか。それは具体的にどういう仕組みなのか、うちの現場のIT担当にも説明できるレベルで教えてくれますか。投資対効果が知りたいのです。

AIメンター拓海

いい質問です。ここで使うのはKnowledge Distillation（KD、知識蒸留）という考え方です。ざっくり言えば、過去のモデルの出力を“先生”の答えとして新しいモデルに教える方法です。こうすると新しい学習が速く進み、総コストが下がる可能性があります。

田中専務

これって要するに、過去に時間をかけて作ったモデルをそのまま再利用するのではなく、その

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