AIBR プレミアム
拓海先生、最近若い連中がやたらと「ViTだ」「トランスフォーマーだ」と言うのですが、うちの現場にどう関係するのかがさっぱり分かりません。要するに何が変わったのですか。
素晴らしい着眼点ですね！Vision Transformer (ViT) ビジョントランスフォーマーは画像処理に従来の手法と違う「考え方」を持ち込んだ技術です。簡単に言うと、画像を小さいタイルの集合に分けて、それを言葉の並びのように扱うことで、より柔軟に重要な部分を見つけられるようにしたんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
画像を言葉のように、ですか。うちの製品写真や検査画像にどう活かせるのか、具体性が欲しいです。導入コストや現場負荷も心配でして。
よい質問です。要点を3つに分けてお伝えしますよ。1つ、検査や分類で細部の関係性を捉えやすい。2つ、学習のさせ方次第で既存の大きなモデルを転用できる。3つ、実装は初めは工数が要るが、運用後の精度改善やコスト低減につながる可能性が高いです。投資対効果で言えば短期ではなく中長期での回収を検討する技術です。
これって要するに、画像を小さなパーツに分けて、それらの関係を丁寧に見るから精度が上がるということですか？導入すると現場の検査が自動化される、といったイメージで良いですか。
その通りですよ。補足すると、従来の畳み込みニューラルネットワーク Convolutional Neural Network (CNN) 畳み込みニューラルネットワークは局所的なパターン検出が得意だが、ViTは遠く離れた部分同士の関連を一度に見るのが得意であることが違いです。そして実務では必ずしも完全自動化を目指すより、まずは人の判断を支援してミス削減や速度向上を図るのが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。では、どんなデータ量や学習時間が必要になりますか。うちのような中小でも手が届くものでしょうか。
よく聞いてくれました。ViTは元々大規模データで強みを示した研究ですが、近年は転移学習 Transfer Learning (TL) 転移学習を使って、比較的小さなデータでも性能を引き出せるようになっています。まずは現場の代表的な不良サンプルを集めて、既存の事前学習済みモデルを使いながら微調整する方式が現実的です。投資対効果の観点では、初期は外部サービスやクラウドを活用しつつ、効果が見える段階で内製化を進めるのが王道です。大丈夫、必ずできますよ。
分かりました。現場の人に説明する際に使える短い要点をお願いします。私、なるべく簡単に伝えたいもので。
良いリクエストですね。短く3点でまとめます。1つ、ViTは画像を小片（パッチ）に分けて関係性を学ぶ新しいやり方である。2つ、事前学習済みモデルの転用で中小企業でも活用できる。3つ、まずは人的判断を支援するPoC（概念実証）から始めるのが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉で言い直すと、ViTは画像を小さく切ってピース同士の関係を見る仕組みで、それを使えばまずは検査の補助やミスの減少に繋がる。初期は外注やクラウドで様子を見て、効果が出たら社内に落とし込む、という流れでよろしいですね。
