注意はすべてを変える

（Attention Is All You Need）

田中専務

拓海さん、最近部下から「トランスフォーマー」という言葉が頻繁に出てきて困っています。正直、何がそんなに凄いのかが分からなくて、導入の是非を判断できないのです。投資対効果や現場での実装難度の観点から、ざっくり教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大きく分けて答えると、1) 技術的に従来より高速で精度が出る、2) 実装と運用の仕組みが異なるため現場対応が必要、3) 投資対効果はユースケース次第で変わるのです。まずは結論を端的に言うと、大量の言葉や系列データを扱うなら検討する価値が非常に高いですよ。

田中専務

なるほど、でも現場には膨大な帳票データや音声記録もあります。これって要するに今使っているRNN（リカレントニューラルネットワーク）の代わりに置き換えるということですか？

AIメンター拓海

素晴らしい確認です！要するに置き換えられる場面が多いのは事実ですが、完全な代替というよりは設計の転換です。RNNは順番に情報を処理する小さな工場のラインだとすると、本論文で提案された仕組みは工場の中で誰が誰に注目するかを全員が瞬時に判断して仕事を割り振るようなイメージです。結果として並列処理が可能になり、スピードと精度が両立しやすくなりますよ。

田中専務

具体的にはどの点で我々のような製造業の業務に役立つのですか。たとえば受注書の自動処理や保守ログの解析で効果が出ますか。

AIメンター拓海

いい質問です。短く3点で言うと、1) テキストの意味を捉える精度が高く、受注書や仕様書の自動分類や要約に向く、2) 長期の依存関係を扱えるため保守ログでのトラブルの前兆検知に強い、3) 学習済みモデルを転用しやすく、小規模データでも効率的に効果を出せる場合がある、です。現場ではまず小さな業務から段階的に試すのが王道です。

田中専務

導入にあたってのコストや人手はどの程度見ておけばよいですか。社内にAIの担当はいませんし、外注コストも抑えたいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、順序立てて進めれば投資を抑えられますよ。要点を3つにすると、1) まずはPOC（Proof of Concept：概念実証）で現場課題を明確にし、期待値を数値化する、2) 学習済みモデルと少量の自社データでFine-tuning（微調整）することで外注工数を減らす、3) 運用体制は最小の運用ルールで始め、成果に応じて内部化していく、です。初期は外部の知見を借りつつ、二段階で自社に落とし込むのが現実的です。

田中専務

導入後の運用でよくある罠は何でしょうか。社内の反発やデータ品質の問題も心配です。

AIメンター拓海

良い視点です。注意点は三つです。1) データのラベルや形式が揃っていないと性能が出にくい点、2) 社内の業務フローを無視してシステム化すると現場が使わない点、3) 説明性が低い場合に意思決定者が信頼できない点です。これらは最初にデータ整備と利用ルールを決め、現場のキーマンを巻き込むことで回避できますよ。

田中専務

なるほど。要するに、段階的に小さく試して効果を数値化し、現場を巻き込みながら運用を整備するということですね。では最初にどの業務を対象にすれば良いでしょうか。

AIメンター拓海

その通りです！まずは業務のうち、「ルール化されていないが繰り返し発生しているもの」「結果が数値で評価できるもの」「データが一定量残っているもの」を選ぶとよいです。受注書の自動分類、顧客要望の要約、保守ログの異常検知などが典型例で、短期間で効果を確認しやすいですよ。

田中専務

よく分かりました。最後に要点を一度まとめますと、初期投資は抑えつつまずPOCで効果を確認し、現場との協働で運用に落とし込むと。私の言葉で言うと、先ず小さな勝ち筋を作ってから拡大する、ということですね。

AIメンター拓海

その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場の一例を一緒に選びましょう。