AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から“3Dデータの美しさを評価できる技術”の話が出てきて、正直何を評価しているのか見当がつきません。これって要するに見た目の好き・嫌いを機械に覚えさせる話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はシンプルです。人が「きれい」と感じる3D形状を、人間の選好データから学んでスコア化する、という話なんですよ。
なるほど。ただ、現場の設計者にとっては“美しい”の定義がばらばらでは困ります。導入するときは投資対効果（ROI）が気になりますが、実務で何に使えるんでしょうか？
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず要点を3つにまとめます。1）人の好みをデータ化できる、2）自動でスコアをつけられる、3）検索やデザイン支援に使える、です。これでROIの見積もりが立てられますよ。
なるほど、人の評価をスコア化して検索や可視化に使うと。で、その“人の評価”って誰の意見を集めるのですか？顧客？デザイナー？それとも一般の人？
いい質問です。研究ではクラスごとに多数の人からペア比較などで好みを集めます。製品化ではターゲット顧客層の評価を集めるのが基本で、目的に応じてデータ収集の対象を変えられるんです。
技術的な話を少し教えてください。従来の手法と比べて何が新しいんですか？我々の設計現場で使えるレベルですか？
素晴らしい着眼点ですね！本研究は人手で特徴を定義せず、生のボクセル（voxel）データから深層学習（Deep Learning）で自動抽出する点が新しいんです。つまり既製の“ルール”に頼らず好みを学べるため、現場の多様な形状にも対応できますよ。
これって要するに、設計者がルールを作らなくてもシステムが“何がきれいか”を自動で見つけてくれるということ？それなら人手のコストは減りそうですね。
その通りです。加えて私の要点3つ。1）設計者ルールが不要、2）データ次第で業界固有の美意識に適応、3）検索やランキングで意思決定を支援、です。導入は段階的に進めればリスクも低いですよ。
分かりました。最後に、現場に説明するときの端的なまとめをください。部長会で話せる短い言葉が欲しいです。
大丈夫、一緒に使えるフレーズを3つ用意しますよ。1）「顧客好みを数値化して設計の判断材料にする」2）「設計ルールを手作業で作らず機械に学ばせる」3）「優先順位付けと検索で開発スピードを上げる」。これで会議は回せます。
ありがとうございます。では私の言葉で確認します。要は「人の好みを学習して3D形状に点数を付け、設計と検索の判断材料に使う技術」ということで間違いないですね。これなら現場にも説明できます。
