拓海先生、最近部下から“微細な違いを見分けるAI”の話を聞いて困っているんです。うちの製品は形や刻印の違いで価値が変わるのに、今のAIは大雑把にしか見えない気がしていて。これって要するに、同じカテゴリの中で細かい差を学べないAIが多いという話でしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通り、一般的な自己教師あり学習は画像の大まかな特徴をつかむのが得意で、細かな差分を捉えるのは苦手なんですよ。大丈夫、一緒に段階を追って見ていけば、投資対効果の判断もできるようになりますよ。
具体的にはどの段を直せばいいんですか。現場に導入しても、検査時間が伸びたり精度が出なければ意味がありません。投資対効果の視点で教えてください。
要点を3つにまとめますね。1つ目、モデルが学ぶ特徴の“粒度”を変えること。2つ目、学習の段階でローカルな領域に注目させる設計にすること。3つ目、現場で評価するときはグローバルとローカル両方で性能を見ることです。これだけで導入リスクが大きく下がりますよ。
なるほど。で、実際どのように“ローカルに注目”させるのですか？機械的に部分を切り出して学習させるという意味ですか。それなら現場写真の撮り方も変えないといけないように思えますが。
良い質問です。たとえば名刺の“顔写真”だけではなく、ボタン周りや縫い目などの小さな違いに自動的に注目させる手法です。手作業で大量のアノテーションを付ける必要はなく、学習時に“局所領域をサンプリングして選ぶ”仕組みで学ばせますよ。現場の撮影は基本そのままで大丈夫なことが多いです。
これって要するに、全体像を見ながら“部分の見方”も同時に学ばせるということですか。もしその通りなら、誤検知が減って品質管理コストが下がりそうです。
その通りですよ。実装例ではグローバルな分枝とローカルな分枝を並列に走らせ、互いに学習させる仕組みです。結果として大まかな識別力と微差を捉える識別力の両方が向上します。大丈夫、一緒にロードマップを引けば導入計画は現実的に作れますよ。
分かりました。要点を自分の言葉で言うと、全体を見る目と部分を見る目を同時に鍛えることで、うちの現場で必要な細部の識別ができるようにするということですね。これなら経営判断としても検討しやすいです。
