AIBR プレミアム
拓海先生、最近、社内で論文の図表に埋もれた数値をデータ化して活用したいという話が出まして。どんな技術で可能になるのか、ざっくり教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、図（グラフ）を写真のように扱って、軸や凡例、プロット点を機械で見つけ出し、そこから数値を取り出す技術です。一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、現場に入れるときに一番気になるのは、手間と費用です。導入コストに見合う効果が出るものなのでしょうか。
大丈夫、ポイントを3つにまとめますよ。1つ目、既存の論文や報告書の価値を掘り起こして検索・比較が可能になる。2つ目、手作業で表を作るコストを削減できる。3つ目、蓄積したデータを横断分析に使えるようになるのです。
技術的にはどの程度の精度で数値が取れるのですか。図の種類や品質によって大きく変わると聞きますが。
その通りです。図の解像度、色、重なり、軸や凡例の有無で精度は変わります。重要なのは事前に対象となる図の分布を把握して、対策を組むことですよ。大丈夫、一緒に実務的なルールを作れば改善できますよ。
具体的にはどの工程が自動で、どこを人が確認する必要があるのですか。現場の負担を見積もりたいのです。
良い質問ですね。自動化の主な工程は図の検出、軸や目盛りの認識、凡例と記号の識別、プロット点の抽出、そして重なった点の分離です。人は最初に自動処理の出力をサンプリング検査してルール調整を行います。一緒にPDCAを回せば確実に精度は上がりますよ。
これって要するに図から数値を自動で取り出して検索可能にするということ？現場がやっている目視集計と比べて何が優れているのか、一言で言うと？
一言で言えば、スケールと再現性です。人手は速くてもばらつきが出ることがあるが、自動化すれば大量の図を同じ基準で処理できるため、横断的な比較や履歴解析が可能になるんです。
実際に試すとしたら、まず何を用意すればいいですか。現場で取れる最小限の準備を教えてください。
まずは代表的な図を20～50枚集めてください。そして現状の作業フローと期待する出力フォーマットを明確にすること。これがあればプロトタイプを短期間で作れますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。承知しました。最後に、投資対効果を経営会議で説明するときに使えるポイントを端的に教えてください。
要点は3つです。既存資産の価値化、作業コストの削減、データ活用による意思決定の高速化です。まずは小さな勝ち筋を作って拡大するスモールスタートを提案しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、論文の中の図を機械で読み取って数値化し、過去の資料から横断的なデータベースを作ることで、比較分析と意思決定を早められるということですね。
