拓海先生、最近『画像処理にトランスフォーマーを使ったら精度が上がった』という話を聞きまして、現場導入に繋がるかどうか判断したくて来ました。要するに今までのやり方と何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、従来の畳み込みニューラルネットワークと比べて、画像をより全体的に捉えられるようになり、データや計算資源の使い方が変わるんですよ。
全体的に捉えるって、具体的にはどう違うんですか。現場では『部分的な不良』を見つけたいだけなんですが。
良い質問です！簡単に言うと、従来は『局所的なフィルタ』でパターンを拾っていたのに対し、新しい手法は画像を小さなパッチに分けて、その関係性を学ぶことで、全体の文脈まで考慮できます。結果として小さな欠陥が全体のどの位置にあるかを精度高く判断できますよ。
でも導入コストや現場での運用が心配でして。学習のために大量のデータを用意しなくちゃいけないとか、専任の技術者が必要になるとか、そういう話になりませんか。
その不安もよく分かります。要点を3つでまとめますね。1）初期は大きなモデルが必要だが、小さくして転移学習すれば現場負担は下がる。2）学習データはラベル付きが重要だが、部分的なラベルで段階的に精度を上げられる。3）運用はクラウドでもオンプレでも選べるので、投資対効果を測って導入計画を作れば大丈夫ですよ。
これって要するに現場の作業を自動化できるということ？導入すれば人手を減らせるという理解でいいですか。
部分的にはその通りです。自動化で省力化できるが、完全自動化ではなく、人が最終判断をするハイブリッド運用が現実的です。まずはパイロットでROIを測るフェーズから始めましょう。
なるほど。では具体的に初期検証で何を見れば良いか、現場で使える指標を教えてください。誤検出が増えると現場が混乱します。
そうですね、最初はスループット（処理速度）、精度（真陽性率と偽陽性率）、運用コストの3点を見ます。スループットはライン速度に合うかを、精度は現場の許容範囲に収まるかを、コストは導入後の人手削減で回収できるかを見れば良いです。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、まず小さい範囲で試して性能と費用対効果を測り、精度が出れば段階的に拡大する、という手順で進めれば現実的だということですね。
