AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。部下からこの論文が製造現場の画像解析で使えると聞きましたが、要するに何ができるようになるのか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！この論文は、現物の画像が全くないカテゴリについて、テキストの説明だけから画像分類器を「予測」できるようにする研究です。つまり、写真がなくても説明文から分類器を作れるんですよ。大丈夫、一緒に噛み砕いて説明できますよ。
田中専務
画像がなくても分類できる、ですか。現場で新しい欠陥が出たときに写真を大量に集める前でも対応できるという理解で合っていますか。これって本当に実務で使えますか。
AIメンター拓海
いい質問です。実務適用の肝は三点です。第一に、専門家が欠陥の特徴を文章で説明できれば、その説明を基に分類器を生成できる点。第二に、生成される分類器はカーネルという柔軟な枠組みで表現されるので、既存の画像特徴と結び付けやすい点。第三に、テキスト同士の意味的な類似度を測る独自の方法を導入している点です。投資対効果を踏まえれば、初期導入コストを抑えて検証を早められますよ。
田中専務
専門家が説明すればいい、とのことですが、現場の職人の言い方はまちまちです。それでも大丈夫でしょうか。これって要するに職人の言葉を機械が理解して分類器に変換する、ということですか。
AIメンター拓海
