拓海先生、最近部下が「GANの評価を人間に近い形でやる研究がある」と言ってきまして、何やら「Neuroscore」なる言葉が出てきたのですが、正直よくわからないのです。要するに何が変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！Neuroscoreは、人間の脳が画像を見たときの反応を使って、生成画像の“品質”を評価する考え方です。人が実際にどう感じるかを機械学習に学習させ、その後は人を介さずにスコアを推定できるようにするんですよ。
なるほど、脳の反応を使うと言われてもピンと来ません。どんな脳のデータを取るのですか。現場に負担が大きくないか心配です。
良い質問です。ここでは非侵襲的な脳活動計測であるEEG（Electroencephalography、脳波計）を用います。被験者に画像を見せつつ脳波を記録し、そのパターンを「人が良いと感じたときの信号」として学習させます。運用面では、学習フェーズにだけ人を使えば良く、評価フェーズは自動化できますよ。
学習フェーズで人を呼ぶ必要はあるのですね。では、それをうちのような中小製造業がやる意味はどこにありますか。投資対効果（ROI）をどう考えれば良いのでしょう。
結論を先に言えば、費用対効果は三つの面で期待できます。一つ目は評価の高速化で、人を大量に使う主観評価を減らせることです。二つ目は品質判定の精度向上で、従来の統計的指標より人の感覚に近い判断が得られます。三つ目は画像単位のランク付けが可能になり、モデル改善のPDCAが効率化できる点です。
ふむ、実務では測定コストと導入スピードが肝です。ところで、これって要するに、人間の評価を模した機械のスコアを作るということ？
その通りです。要するに、人間の脳反応から作った教師信号を用い、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などでその反応を模倣するモデルを学習し、以降は画像だけでNeuroscoreが推定できるようにするのです。ですから初期に人を使いますが、継続的評価は自動化できますよ。
学習したモデルが本当に人の感覚に近いかは心配です。どんな検証をしたのですか。
検証は、既存の評価指標との比較と人の主観評価との整合性確認を行っています。具体的には、Frechet Inception Distance（FID、フリードマン指標ではなくGenerativeモデルの分布差をはかる指標）など従来指標と比べ、Neuroscoreが少ないサンプル数で人の評価に近い順序を付けられることを示しています。
うちで画像生成を使う場面は製品イメージや欠陥検知の拡張などです。現場の声を反映した評価ができるなら意味はありそうです。導入にあたって気を付ける点は何でしょうか。
注意点は三つあります。第一に、学習用のEEGデータは品質が鍵であり、被験者の選定や刺激の提示方法に注意が必要です。第二に、学習したモデルは用途外の画像には一般化しづらい可能性があるため、用途に合わせた追加学習が必要です。第三に、倫理・同意の手続きや被験者の安全管理をきちんと行うことです。
分かりました。要は初期投資として人を使った正しい学習をやれば、その後は画像だけで人の評価に近い判断を自動でやってくれるわけですね。自分の言葉で言うと、Neuroscoreは「人の好みや違和感を模した自動スコア」を作る技術、という理解で良いですか。
まさにその通りです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。次は具体的な導入ロードマップを短くまとめてご説明しましょうか。
