AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下たちから「図からデータを取れるようにしろ」と言われまして、散布図の画像から数値を取り出すという研究があると聞きました。現場で役に立つものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、散布図の画像から点の数値を自動で取り出す技術は、手作業を減らしデータ再利用を容易にできますよ。要点を3つにすると、1) 画像から部品を見つける、2) 文字認識で軸の目盛りを読む、3) ピクセル座標を実際の値に変換する――この流れです。
なるほど。画像の中の点や軸の数字を勝手に読み取ると聞くと驚きますが、不確実さが心配です。手作業での修正はどの程度減るものですか。
大丈夫、一緒に見れば必ずできますよ。論文の手法ではテストセットで約89%のプロットで正確に抽出できたと報告されています。実務では100%は難しいが、大半の単純な図なら自動化で手作業が激減します。投資対効果の観点では、手作業で1点ずつ入力していた時間が数分で済めばコスト削減は明確ですよ。
これって要するに、画像の中の「部品」を見つけて、それを座標変換すれば元の数値が復元できるということですか？現場ではグラフの見た目がバラバラですが、それでも大丈夫でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。画像の部品とは点そのもの、軸の目盛り、軸ラベルなどで、これらをまず検出します。グラフの見た目が異なるときは、学習データを多様に作って対応するのが基本で、論文でもプログラムでランダムにさまざまなスタイルの散布図を生成して学習させていますよ。
自前で学習させるとなると手間が掛かる気がします。現実的にはどのくらいの作業で運用可能になりますか。クラウドにあげるのも抵抗があるのですが。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務導入は段階的に行えば負担は小さいです。まずは既存のPDFや画像から試験的に数百枚で検出精度を検証し、その結果で自動処理の域を判断します。オンプレで動かす選択肢もあり、クラウド必須ではありません。
技術的にはどの部分が肝心でしょうか。OCRとか回帰分析と聞くと難しく感じますが、説明していただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！専門用語をかみ砕くと、OCRはOptical Character Recognition（文字認識）で、画像中の軸の数字を読み取る処理です。回帰分析はRegression（回帰）で、観測された点と読んだ目盛りを使い、ピクセル座標を実際の数値に変換する式を決めます。要点は、検出・認識・変換の3つを精度良くつなぐことです。
わかりました。長くなりましたが、要するに現場のPDFや画像から手作業を大幅に減らせる技術で、検証と段階的導入でリスクを抑えられるということですね。それならまずは試しにやらせてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さく試し、精度とコストを確認してから拡張する流れで進めましょう。私もサポートしますので安心してください。
