AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「言語から物理常識を引き出す研究が進んでいる」と聞きました。現場で使える話なのか、正直ピンと来ておりません。要するに何が分かるようになるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、文章の中で使われる動詞（たとえば「投げる」「入る」「突破する」）から、その行為に関係する物体どうしの大きさや重さ、速さなどの相対的な性質を推測できるようになるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ふむ。文章からそんなことが分かるとは驚きです。だが我々の実務で役立つかが問題で、投資対効果をまず聞きたい。現場の判断や安全対策、在庫管理に使えるのですか。
その通りに応用できますよ。まず、要点を三つにまとめると、1) 自然言語に潜む手がかりで物体の相対関係を補完できる、2) 明示的データのない場面で推論が可能で現場判断を支援できる、3) リスク管理や自動タグ付けなど既存業務に低コストで統合できる、です。できないことはない、まだ知らないだけです。
なるほど。実装は具体的にどう進めるのです？社内にある古い作業日報や報告書の文章を使えば良いのでしょうか、それとも大量の外部データが必要ですか。
まず社内文書はとても有効です。報告書の文脈に含まれる「入った」「落ちた」「壊れた」といった動詞が、対象物の相対的性質を示唆するからです。ただし精度を上げるには外部の補助データやクラウドソーシングによる実例の集積があるとより堅牢になりますよ。
これって要するに、動詞の使われ方を見れば物の大小や重さ、速さが推定できるということでしょうか。それなら我々の現場判断に使えそうだと感じ始めました。
まさにその通りです。やや技術的に言うと、研究では動詞と対象の組み合わせからサイズ、重さ、強度、剛性、速度という五つの次元で確率的な関係を学習します。難しい言葉を使わずに説明すると、会話や文章の言い回しが日常の物理常識の“影”を落としている、と考えれば分かりやすいです。
例を一つ頂けますか。現場で説明できる一文が欲しいのです。部下に任せる判断材料として使いたい。
例えば「彼は家に入った」という文からは“人は家より小さい”という前提が推測されます。これを業務に置き換えると「この工程で『部材AがBを通り抜けた』とあるならば、AはBより小さい可能性が高い」といった形で、現場の仮説立てに使えるのです。
分かりやすい。では精度の問題ですが、例外も多そうです。誤推定によるリスクや人手での確認はどう組み合わせるべきですか。
良い問いです。ここは運用設計が肝で、初期はヒューマンインザループを置いてAIの推測を“候補”として提示し、人が承認するワークフローを採用すると安全です。短期的には検証とフィードバックのサイクルで精度を改善し、中長期的には自動化比率を上げていくのが現実的です。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、動詞の使われ方から物同士の「どちらが大きいか」「どちらが重いか」などを推定し、それを初期は人の確認を入れつつ業務判断に活かすということですね。これなら導入の説明が出来そうです。
