AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が”Vision Transformer”って論文を読めと言ってきまして、何がそんなに凄いのか全く見当がつきません。製造現場にどう結びつくのかも含めて分かりやすく教えてください。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、端的に結論から始めますよ。要するにこの論文は画像認識の主流を作り変えた可能性を示しており、従来の畳み込みニューラルネットワークから”Transformer”という仕組みに置き換える提案をしています。順序立てて、現場での効果と導入上のポイントまで一緒に見ていけるんです。
Transformerって名前は聞いたことがありますが、確か自然言語処理の話じゃなかったですか。これって要するに画像を文章みたいに扱うということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。画像を小さなパッチに分けて、それぞれを単語のように扱うことで、Transformerの強みである全体の関係性を学べるようにしたんです。分かりやすく言えば、従来の方法が拡大鏡で局所を詳しく見るやり方だとすると、Transformerは会議室の全員の相互関係を俯瞰して見るやり方と言えます。
なるほど。ですが現場では精度だけでなく実行速度や学習データの量が問題です。我々が導入する際、どこに注意すれば投資対効果が合うのか教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、Transformerは大量データで本領を発揮するため、学習データの確保戦略が最重要です。第二に、モデル自体が大きく計算資源を要する点を踏まえ、推論の軽量化やエッジとクラウドの分担設計が不可欠です。第三に、導入効果を定量化するために現場KPIとAIの性能指標を結びつけて検証することが必要です。
学習データの確保は現実的な不安材料です。自社データで足りるのか、追加で誰かに頼むのか。これらはどのように判断すればよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは少量の自社データでプロトタイプを作り、転移学習や事前学習済みモデルを活用して性能を見ることを勧めます。外部データを買う前に、まずは既存データで改善幅があるかを測る。ここでの判断基準は、目標KPIに対する誤検出の改善率や作業時間短縮効果です。
分かりました。これって要するに当面は小さく試して、効果が見えるなら投資を拡大するという段階的アプローチが良い、ということですね。
その通りですよ。大丈夫です、失敗しても学習のチャンスです。まずは現場の業務フローを一つ選び、短期間で評価可能なプロトタイプを回すこと。そして三つの要点、データ戦略、計算資源設計、KPI連動の検証で判断すれば、大きなハズレは避けられます。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、まずは既存データで小さく試し、転移学習と事前学習済みモデルで初期性能を出す。次に軽量化やクラウド分散で現場運用を整え、最後にKPIで投資効果を確認する、という流れで進めれば良い、ですね。
