AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『顔写真で性格や信頼度がわかるAI』って話を聞きまして、現場で使えるか心配になったんです。実務的に何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！これは、顔写真から『人がどう感じるか』を機械学習で予測する研究です。楽しみながら要点を3つで整理しますよ。第一に、顔の写真をそのまま学習するConvolutional Neural Network（CNN｜畳み込みニューラルネットワーク）を使っている点、第二に顔のランドマーク注釈が不要で効率的である点、第三にどの部分が影響しているかを可視化して示せる点です。大丈夫、一緒に見ていけるんです。
顔写真のまま学習するとは、従来の手作業でポイントを取る手間が要らないということですか。人件費の削減が期待できそうですが、現場の納得感はどうですか。
その通りです。従来は人が目でランドマークを注釈していたため時間と偏りが発生しました。CNNは画像の中から自動で重要な特徴を学ぶため、作業工数が大きく減ります。現場の納得感には可視化が効きます。『なぜその評価か』を示せるため、説明性の面で現場受けが良くなるんです。
可視化といってもピンときません。具体的にはどんな図が出て、どう解釈すればいいのでしょうか。現場の職人に説明できる材料が欲しいのです。
良い質問です。論文ではdeconvolutional approach（逆畳み込み法）を使って、どの顔の領域がプラスに働くかマイナスに働くかを熱マップで示します。たとえば『目の形が信頼度に寄与している』のように説明できるため、職人さんにも『この目元の処理が信用に効いてるんだ』と納得してもらえるんです。
それは面白い。けれど誤判断やバイアスでトラブルになりませんか。投資対効果を考えると、リスク管理をどうするかが重要です。
素晴らしい着眼点ですね。ここは重要で、論文自体も『知覚（perception）を扱う』と明記しています。つまりこれは人がどう感じるかの予測であり、実際の行動や性格そのものを測るものではありません。運用では意思決定の補助ツールとして使い、人の最終判断を残す形がリスク管理として有効です。要点は3つ。補助ツールに限定すること、可視化で説明責任を果たすこと、継続的に評価セットで検証することです。
これって要するに、人の『見た目による第一印象』を機械で再現しているだけ、ということですか。つまり人の判断を置き換えるものではない、と受け取ればいいですか。
その解釈で正しいですよ。要するに『誰がどう見えるか』を定量化しているに過ぎません。とはいえ、組織の採用や顧客対応設計などでは第一印象が大きな影響を与えるため、正しく使えば改善効果は出せます。運用設計を丁寧にすれば投資対効果は十分見込めるんです。
導入コストはどの程度ですか。うちの現場はデジタルに弱く、新しい仕組みには消極的です。まずは小さなPoC（概念実証）で始めたいのですが。
Excellentです！PoCは必須で、最小構成で行えばコストは抑えられます。まずは既存の画像データを使ってモデルを学習し、可視化結果を現場に見せる。次に現場の評価者に結果の妥当性をチェックしてもらう。最後に業務ルールを決めて運用に移す。段階を踏めば負担は小さいんです。
わかりました。要は、まずは小さく始めて、現場と一緒に評価していくということですね。では、最後に私の言葉で整理します。顔写真で人の第一印象を数値化し、どの部分が効いているかを示し、最終判断は人が行う補助ツールとして段階的に導入する、ということですね。
