拓海先生、最近うちの若手が「AIで材料強度が分かる」と騒いでましてね。破壊試験を減らせるって聞くと投資効果は大きそうですが、本当に現場で使えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は、顕微鏡画像だけから材料の臨界応力を予測するだけでなく、どの画像特徴が予測に効いているかを人が理解できる形に変換する点が肝なんです。
顕微鏡画像というのは、うちで言うところの結晶の写真ですね。で、それをAIに入れて「強度はこれくらい」と出るだけではなく、なぜそう判断したかが見えると？
その通りですよ。普通はCNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）が注目した画素領域をハイライトするサリエンシー（saliency）という手法を使いますが、顕微鏡画像は人間にとって抽象的で、ハイライトされても何が重要なのか分かりにくいんです。そこで論文は、サリエンシーで示された領域を「説明可能なテクスチャ（describable texture）」に写像して、人が直感的に理解できるようにしています。
うーん、要するに「AIが注目している場所を人間に分かる形に翻訳する」ってことですね？それで現場の材料設計に生かせる、と。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその理解で正しいです。経営者の視点で押さえるべき要点は三つです。一つ目、破壊試験を減らしてコストと時間を下げられる可能性。二つ目、設計変更の理由が可視化されるため試行回数の効率化が期待できること。三つ目、まだ完全ではないので工程導入時に検証と人的レビューが必須であることです。
その三つは分かりやすい。導入コストに見合うかは検証が必要ですね。それと、実際に現場で使う場合、操作できる人材が必要になると思うのですが、うちの現場にフィットしますか？
大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。まずはデータフローを簡素化し、画像取得のワークフローと評価基準を現場の担当者と一緒に定義すれば導入は現実的です。専門家チームは最初にモデルの出力を検証するフェーズを担当し、その後は技術者が「説明」を使って試作の方針を決める役割に移行できますよ。
これって、現場の技術者がAIの「なぜ」を見て次の処方設計を判断できる、ということですね。最後に私の言葉で整理しますと、AIが画像のどの模様を重要視したかを人間に理解できる形で示し、それを根拠に試作の設計を早められる、という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！そのまま合っていますよ。これを実務に落とすために、小さな検証プロジェクトから始めて、モデルの提示する「説明」が技術者の知見と合致するかを確認しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
