拓海先生、最近部署で「公開データを使ってAI検証したらどうか」と言われまして。正直、何から手をつけていいか見当もつかないんです。
素晴らしい着眼点ですね！公開データを使うと、自社でゼロから集めるよりも早く、同業他社が使っている基準で評価できますよ。大丈夫、一緒に分解して考えれば必ずできますよ。
今回の論文は医療用のデータセットと聞きましたが、我々の現場で何が参考になるのでしょうか。倫理や扱い方が怖いんです。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は匿名化された医療画像の公開と、その評価基準を整理したものです。ポイントは三つ、再現性、比較可能性、そして利用手順の透明化ですよ。
これって要するに、外部の標準的なデータで自分たちのAIの精度や運用性を比べられる、ということですか？
まさにその通りです！要点を三つにまとめると、1) データは匿名化されているので直接的な患者情報は扱わない、2) 共通のフォーマットで比較が可能、3) 研究と実運用をつなぐ評価指標が整備されている、ということですよ。
現場に導入するコストと効果をどう見ればいいかが一番の不安です。投資対効果のざっくりした見方を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まず短期で確認できる効果、例えば運用上の誤差削減や作業時間短縮を試験的に評価します。次に中期での保守・運用コスト、長期での品質改善や訴訟リスク低減を見ますよ。小さなPoCから始めて、段階的に投資するイメージです。
この論文から我々が真似できる、現場で実行可能な第一歩は何になりますか。簡単に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まずは公開データを使って自社のアルゴリズムを評価する「ベンチマーク試験」を一回だけやってみることです。期間は数週間、結果から実運用のための精度要件やどの工程がボトルネックかが見えますよ。
なるほど、まずは小さな検証、ということですね。最後に、私が部長会で説明する時の一言をもらえますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは公開・匿名化された標準データで短期のベンチマークを回し、そこで見えた改善点に対して段階的に投資する、という説明で十分伝わりますよ。
分かりました。要するに、まずは匿名化された公開データで短期のベンチマークを行い、そこで得た実データを基に段階的に投資と導入を進める、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
