AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『トランスフォーマー』って論文を持ってきて、導入したらすごく成果が上がると言うんですが、正直何がすごいのかピンと来ません。要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論をひと言で言うと、従来の順番通り読むやり方を完全に置き換えて、並列で情報を扱えるようにした点が画期的なんです。
並列で情報を扱う、ですか。うちの現場で言えば、複数の工程を同時に見て判断するようなことですかね。それなら分かる気がしますが、AIの仕組みとしては何が必要なんでしょう。
いい比喩です。要点を3つで説明しますね。1）情報を並列に見るための注意機構（Attention）が中核、2）従来の順序依存の処理をやめたことで高速化と拡張性が得られる、3）結果として大規模データでの学習効率が飛躍的に向上する、です。
なるほど、Attentionですね。ところで現場でそのまま使えるのか、既存の資産やデータで効果を出せるのかが気になります。投資対効果はどう評価すればよいですか。
投資対効果の観点も重要です。実務で見るべきは三点です。1）既存データが大量にあるか、2）推論速度と運用コスト、3）精度向上が業務価値に直結するか、です。それぞれ検証すればリスクは小さくできますよ。
要するに、データがあれば既存システムに貼り付けて効果が出る可能性が高い、ということですか？これって要するに導入する価値があるかどうかは、我々が持っているデータ量と業務の可視化次第ということですか。
その理解でほぼ正しいですよ。補足すると、Attentionを用いるモデルは少ないデータでも転移学習で効果を出しやすい特性があります。ですから、初めは小さなパイロットで検証してから拡張するのが現実的です。
パイロットで検証して拡張、ですね。でも我々の社員はAIに慣れていません。現場に負担をかけずに導入するコツはありますか。
現場負担を減らす方法も3点でまとめますね。1）まずは人が判断してきた部分を補助する形で導入する、2）UIは現場の慣れたツールに組み込む、3）運用は段階的に自動化する。これで抵抗は小さくできますよ。
なるほど、段取りが肝心ですね。最後に、これを導入すると具体的に何が改善されると期待できますか。生産性とか品質とか、すぐに説明できる数値例が欲しいです。
期待効果は業務によりますが、事例としては検査工程の誤検出率低下、作業時間の短縮、要約や検索の時間削減など数値で示しやすい改善が出ています。まずは代表的なKPIを3つ定めて、パイロットで比較するのが確実です。
分かりました。では、まずは小さく試して効果を示し、社内の合意を作るという戦略で進めます。要するに、並列で情報を扱うAttentionの仕組みを段階的に試して、KPIで効果を検証する、ということで間違いないですね。
そのとおりですよ。素晴らしい整理です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は具体的なチェックリストを作りましょうか。
