AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「画像の評価にAIを使おう」と言われたのですが、評価が人によってバラバラで困る──と。論文を読まずに説明してもらえますか？投資対効果が見えないと決められません。
素晴らしい着眼点ですね！画像の「美しさ」は人によって好みが分かれるため、単に平均点を取るだけでは現場で使いにくいんですよ。今回は「個々の評価のバラつき」そのものをモデル化して、投資判断に使える形にする研究を噛み砕いて説明しますよ。
要するに、評価が割れる画像と割れない画像を区別して、どれにAIを使うか決める、という理解で合っていますか？現場は作業が増えるのを嫌がりますが、意思決定がシンプルになれば投資できそうです。
はい、それが本質に近いです。ここで使う考え方は確率に基づくもので、具体的には各画像ごとに「明らかに好まれる」「明らかに好まれない」「不確か」の三つを算出できるようにします。結論を先に言うと、現場で導入する際の優先順位付けができるようになりますよ。
具体的に現場でどう助けてもらえるのですか。例えばECの商品写真なら、どれをトップに置くか判断する指標になる、と考えればよいですか？
その通りです。要点を三つにまとめますね。1) 単なる平均評価ではなく「評価の分布」を捉える。2) 分布を使って“確実に良い”“確実に悪い”“判断が分かれる”を確率で示す。3) 判断が分かれる画像はABテストや人の目での確認を先に行い、確実な画像は自動化する。これで投資対効果が見えやすくなりますよ。
なるほど。ところでその「分布」を作るにはたくさん人を集めて評価を取らないとダメですか？コストがかかるのが心配です。
安心してください。ここがこの研究のスマートな点です。少ない評価からも分布を推定できる確率モデルを使います。具体的にはベータ分布という形で推定し、不確かさまで数値化します。つまり多人数評価がなくても、ある程度の信頼度を出せるんですね。
これって要するに、少ないデータでも「どの判断を機械化してよいか」を確率で示す道具を作る、ということですか？
その理解で合っていますよ。加えて深層学習（Deep Learning）を使って、画像だけからその分布を予測するモデルも学習できます。現場では画像を入れれば「自動化OKか、人の判断が必要か」が出るようにできるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
費用対効果の観点で、最初に何をすればよいですか？小さく試して効果が出たら拡張したいのですが。
まずはコア画像群を選び、小規模な評価（たとえば社内の数十名）で分布推定を行います。次にベータ分布の不確かさを基に自動化ラインを引き、ABテストで売上やクリックに与える効果を検証します。要点を三つにまとめると、1) 少人数評価で分布を推定、2) 自動化可否を確率で判定、3) 実ビジネスで段階的に検証、です。
わかりました。自分の言葉でまとめると、「画像ごとの評価のばらつきを数学的に示して、不確かなものは人で確認し、確かなものは機械化する」という運用ルールを作るということですね。これなら投資判断がしやすいです。
