拓海先生、最近「具現化AI（Embodied AI）」って言葉をよく聞きますが、工場や倉庫で使える話なんでしょうか。どこから手を付ければよいのか見当もつかずして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、具現化AI（Embodied AI; E-AI; 具現化AI）というのは、現実世界のような空間で動いて物を扱うAIのことです。今回はPROCTHOR（ProcTHOR）という環境生成の仕組みが主題で、まずは全体像を3点に絞って説明できますよ。
3点ですか。投資対効果を考えると端的に知りたいです。具体的には何が変わるんですか。
要点は三つです。第一に、PROCTHORは仮想環境を大量かつ多様に自動生成できるため、学習データを安く大量に作れる点。第二に、その結果、実際のロボットやエージェントが現場に近い状況で学べる点。第三に、ゼロショット（zero-shot; 0-shot; ゼロショット）で新しいベンチマークにも効果を示した点です。
なるほど。ただ、よくあるのはシミュレーションで学んでも現場でうまくいかないという話です。それを克服できる根拠は何でしょうか。
良い疑問ですね。PROCTHORはAI2-THORという既存のインタラクティブなシミュレータを拡張しており、物理挙動やオブジェクト操作が細かく再現されます。要は単に見た目だけを変えるのではなく、操作感や物理的な相互作用を保ったまま多様性を作る点がポイントです。
それって要するに、早く安くたくさんの現場を仮想で作って試行錯誤できるということですか？現場の違いに強いモデルを作るために。
そうです。素晴らしい着眼点ですね！その通りで、異なる配置、照明、物体の種類を無尽蔵に作れるため、偏った環境に過学習するリスクを下げられるのです。しかも一度作った仕組みで何度も再利用できますよ。
導入コストや人材はどう考えればいいですか。うちにはAIの専門家がいないので、外注中心になると思いますが投資に見合いますか。
結論から言うと、初期投資は必要だが長期的には回収可能です。要点は三つ。まず、データ集めの手間が大幅に減るため外注コストを抑えられる。次に、学習済みモデルを自社現場に微調整するだけで済む場合が多い。最後に、試行錯誤の速度が上がり改善のスパンが短くなるため効果検証が早いです。
分かりました。まとめますと、PROCTHORで仮想環境を大量に作って前段の学習をやれば、現場での適用までの時間とコストを下げられるということですね。これなら投資の根拠として説明できます。
