拓海先生、最近部署から「Transformerって論文がすごい」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。私たちの工場で本当に使える技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、説明しますよ。結論を三つにまとめると、1) 設計が単純で並列処理に強い、2) 多様なタスクに適用しやすい、3) 学習資源を効率的に使える、ですよ。
なるほど。並列処理に強いというのは、つまり何が変わるのですか。うちの納期短縮に直結しますか。
良い質問ですね。並列処理に強い、とは簡単に言えば同時に多くの計算を進められるということです。従来の方法だと順番に処理していた部分を一度に計算できるため、学習時間や推論時間が短くなり、結果的にモデルの実運用が早く決まりますよ。
それは期待できます。ですが、投資対効果の観点で不安があります。学習に大量のデータや高性能な機器が必要なのではありませんか。
その心配は正当です。ここでも要点を三つにまとめましょう。1) 初期投資は必要だが、既存のクラウドや部分転移学習で抑えられる、2) 小規模データでも事前学習済みモデルを活用すれば実運用可能、3) 重要なのはどの工程でAIを使うかを明確にすること、です。
具体的にはどの工程で効果が出やすいですか。現場の検査や不良予測あたりを想像していますが。
その通りです。Transformerは言葉以外にも、画像やセンサーデータの系列解析に強みを発揮します。具体的には外観検査の画像解析、センサ時系列からの異常検知、予測保全といった用途で高い精度を出せますよ。
これって要するに、従来の方法よりも速く学習して、色々な種類のデータに使えるということですか？
その理解で合っています。要するに順番処理に頼らない設計で、学習や推論を高速化しつつ、同じアーキテクチャを言語、画像、時系列データなどに横展開できるのです。だから導入のハードルが下がる場面が増えますよ。
分かりました。導入は段階的にやって、まずは検査工程で試してみましょう。拓海先生、ありがとうございました。要は「設計が単純で汎用的だから、まず小さく試して効果を確かめられる」ということですね。
