拓海さん、最近部下から「画像データの異常をAIで自動的に見つけられる」と言われまして、具体的にどんな手法が使えるんですか。経営判断に使えるか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！今回は天文学の大規模画像データで使われた研究を例に、直感的に説明しますよ。結論から言うと、生成モデルを使って「普通の画像」を学習させ、そこから外れるものを異常と判断する方法です。
生成モデルといいますと、写真を作るようなものですか。うちの現場での不良品を自動で見つけるのにも使えそうなイメージでしょうか。
その通りです。ここで使われたのはWasserstein generative adversarial network (WGAN)（WGAN ウォッサースタイン生成対向ネットワーク）という生成モデルです。要するに多数の正常画像を学ばせて、それと違うものを浮かび上がらせるやり方です。
具体的にどんな流れで「異常」を見つけるんですか。うちでやるなら投資対効果をはっきりさせたいのです。
良い質問ですね。簡潔に3点で整理します。1つ、正常データを大量に学習して「生成器」が普通の画像を作るようにする。2つ、生成器が苦手な画像、あるいは識別器が特徴的と判定する画像をスコア化する。3つ、上位のスコアを専門家にレビューして真の異常を確かめる。これで大量データを事前に絞れますよ。
なるほど。現場での確認作業を完全になくすわけではないが、効率が上がると。これって要するに「普通を学ばせて外れを拾う」ってことですか？
まさにその通りですよ。専門用語にすると難しく聞こえますが、日常では「良品の写真を真似る力が弱い写真＝異常」と考えれば分かりやすいです。重要なのは運用設計で、精度向上や誤検知の取り扱いを最初に決めることです。
精度と言いますと、どの程度の誤検知が出るものなんですか。現場負荷が増えるなら意味がありません。
研究では完全自動化はまだ先で、人のレビューを前提に上位数パーセントを抽出する運用が現実的だとしています。ここでも3つの運用ポイントを押さえるとよいです。閾値設計、レビュー体制、再学習のサイクルです。これが整えば誤検知は管理可能になります。
導入コスト面はどうでしょう。うちのIT担当はクラウドに抵抗がありますが、オンプレで運用できるのかも気になります。
大丈夫、オンプレでも可能です。まずは小さなパイロットでモデルの学習とスコア化を試し、精度とレビューコストを計測してから本格展開するのが安全です。投資対効果は段階的に評価できますよ。
なるほど。最初は小さく、効果が出たら広げるわけですね。最後に、うちで使う際に押さえるべき要点を3つでまとめてもらえますか。
もちろんです。ポイントは三つです。第一に、正常データを良質に集めること。第二に、閾値とレビューフローを現場で決めること。第三に、モデルの結果を現場が使える形で可視化すること。これで投資が実務に直結しますよ。
分かりました。要するに、良品の写真を学習させて、変わったものだけ人が見る――それを段階的に拡大する。まずは現場のサンプル収集から始めます。ありがとうございます、拓海さん。
