AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から写真を自動で評価するシステムが事業に使えると聞いたのですが、どの程度信頼できるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！自動写真評価は、従来は「良い・悪い」の二択が多かったのですが、この論文は何が良いのかを説明できる点で大きく進んでいますよ。
説明できる、ですか。要するにどの部分が写真の評価に効いているかを教えてくれるということですか。現場で説得材料になりますか。
その通りです。まず結論を三つでまとめます。1) 総合スコアの予測精度が人間に近い、2) 写真の美しさに寄与する属性を同時に学ぶことで説明力が出る、3) どの画素が重要かを示す可視化ができるのです。大丈夫、一緒に見ていけば使える理由が分かりますよ。
技術的な話は苦手でして。深層畳み込みニューラルネットワークという言葉だけは聞いたことがありますが、これがどう説明につながるのか教えてくださいませんか。
「Deep Convolutional Neural Network (DCNN) 深層畳み込みニューラルネットワーク」は簡単に言えば、写真の良し悪しを判断するために画面全体を複数の視点で自動的に解析するモデルです。具体的には、色や構図、被写体の強調といった属性を内部で学び、最終的に総合スコアと属性ごとの評価を出せるのです。
なるほど。属性ごとに評価できるなら、例えば商品写真で「被写体強調が弱い」とか「色が鮮やかさに欠ける」と説明できるわけですね。それなら現場も納得しやすい。
そうです。さらに「activation maps 活性化マップ」を可視化することで、モデルが重要と判断した画素領域を示せます。これは目で見て判定理由を示すツールになるのです。安心材料として使えますよ。
ただ導入コストが気になります。既存の写真管理システムに追加する形で済むのか、学習データはどれぐらい要るのか、そのあたりを教えてください。
懸念はもっともです。要点を三つにします。1) 事前学習済みモデルを使えば学習コストは抑えられる、2) 属性ラベル付きデータが多いほど説明力は向上する、3) 最初は小規模なPoCで有効性を検証してから全社展開するのが現実的です。私が一緒に設計しますよ。
これって要するに、まずは小さく始めて、説明可能な評価結果で現場を説得し、効果が出たら本格導入するという段取りでいいですか。
その通りです。まずは評価軸を明確にして、代表的な写真に対する属性スコアと可視化を提示する。現場の手直しポイントが見える形で示せば、投資対効果も説明しやすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉で確認しますと、写真の総合評価だけでなく、色や被写体強調など複数の属性を同時に学ばせることで、なぜその評価になったかを可視化して説明できるということですね。まずは小さな実証で確かめます。ありがとうございました。
