AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIで画像を全部テキストで説明できるらしい」と聞きまして。うちの現場でも役に立ちますかね？
素晴らしい着眼点ですね！概略でいうと、画像を人が理解できる自然言語に変換して、そのテキストで判断や検索を行う考え方です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
つまり画像の中身を全部「文章」に置き換えるということですか。それで精度が落ちないのかが心配です。
結論から言うと三つの要点です。1) 画像をテキストにすることで人間が解釈しやすくなる、2) 全てを置き換えても多くのタスクで実用的な精度が保てる、3) 誤りの検出や拒否がしやすくなるのです。
投資対効果の面で言うと、現場に導入して検査や検索を置き換えられるなら魅力的です。導入コストと利点をどう見ればいいですか。
良い質問ですね。導入を判断するために見るべきは三点です。1) 既存の画像特徴量ベースとの精度差、2) 人が読める説明がもたらす運用上の利点、3) システムが誤りを示したときの運用プロセスです。
現場の担当者は説明を欲しがります。これって要するに、人間が読める「説明文」を経由して判断できるようにするということ？
そのとおりです。さらに言うと、説明文は単なる補助ではなく、判断系の中心点に据えることもできるのです。これが論文で言う「セマンティックボトルネック」と呼ばれる考え方ですよ。
なるほど。で、性能はどれくらい落ちるものなんですか。精度の低下が大きければ現場で使えません。
実証では用途によって差が出ますが、マルチラベル分類では約5%程度の性能低下に止まり、検索系では逆に性能向上するケースもあります。得意・不得意を運用で補えば実用的です。
具体的にどんな場面で利点が出ますか。うちでの検査や検索のどちらに向いているのか示してもらえますか。
検査の現場では説明により人が最終判断しやすくなります。検索では自然言語の表現を使うことで関連する画像を見つけやすくなる利点があります。いずれも運用ルール次第で効果が上がるんです。
分かりました。これまでの話をまとめると、画像をテキスト化して人が確認できるようにし、誤りはそこで検出して運用で棄却すればよい、ということですね。これは現場で使えそうです。
