拓海先生、最近若手から“Transformer”って論文の話を聞くんですが、正直何がそんなに凄いのか見当がつかなくてして。要するに従来の手法とどう違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追ってお伝えしますよ。結論を先に言うと、この論文は並列処理で効率よく長い文章の関係性を捉えられるようにした点で革命的なんです。
並列処理で文章を扱うと、それは要するに処理速度が上がって同じ仕事を短時間で済ませられるということですか？それとも精度が上がるのですか？
いい質問ですね！端的に言えば両方です。要点を三つにまとめると、1) 速度の改善、2) 長距離の依存関係を捉える能力の向上、3) スケールしたときの性能改善、です。身近な例で言えば、書類の重要な箇所を一人ずつ順番に確認するより、全員が瞬時に関連箇所を参照できる仕組みを作ったようなものですよ。
それは魅力的ですね。ただ現場の私は「結局コスト対効果」が気になります。導入にコストがかかるなら回収の見込みが無ければ動けません。具体的な効果指標は何を見れば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！実務的には三つの観点で評価します。1) 推論コストあたりの精度、2) モデルを学習・更新する運用コスト、3) 導入後に自動化や品質改善で生まれる時間削減やミス削減の金銭換算です。まずは小さなPoCで指標を測ることを勧めますよ。
PoCというと小さく試して効果を測る、という理解で合っていますか。それならリスクは抑えられそうです。これって要するに全社展開前に「試しに動くか」を確かめるということ？
その通りですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。PoCでは実運用に近いデータを使い、問題点を洗い出してから展開する流れが鉄則です。初期は小さな改善でも経営に寄与する指標を明確にしておくと説明が楽になりますよ。
具体的には最初はどんな業務で試すべきでしょうか。うちは製造業で、現場の作業手順や検査記録が紙ベースで溜まっています。
素晴らしい着眼点ですね！紙データのデジタル化では、テキスト抽出と要点抽出が効果的です。まずは検査記録をデジタル化して、よくある不具合パターンの自動抽出や報告書自動生成を試すと、作業工数削減と品質管理の改善が期待できますよ。
分かりました。つまり、まずは現場の手間が減るところから始めて、投資対効果が出れば順次拡大していくという段取りですね。自分の言葉で言うと、まずは検査記録のデジタル化で時間削減と不具合の早期発見を検証し、効果が見えたら展開する、ということです。
