拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下からMMFactoryという論文を導入候補に挙げられまして、ざっくりでいいのですが、これがうちの現場で何を変えるのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！MMFactoryは、いろいろなビジョンと言語を扱うモデルを組み合わせて、目的に合った「使える解」を自動で探す仕組みです。要点は三つ。既存モデルを組み合わせる、性能と計算資源を見積もる、そして非専門家向けに選択肢を提示する点ですよ。
つまり、うちみたいな現場でも専門家を雇わずに、必要な作業を自動で組んでくれると考えてよいですか。導入コストに見合うのか、まずそこが気になります。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。ポイントは、MMFactory自体はモデルをゼロから作るものではなく、既存の視覚モデルやコード生成用LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を組み合わせて、複数の候補ソリューションを作成し、それぞれ性能と計算コストを見積もる点です。これにより、投資対効果の見通しが立てやすくなりますよ。
現場の制約、例えば古いPCやGPUが使えない環境でも対応できるんでしょうか。うちではクラウドに出すのも社内の抵抗があります。
いい質問です。MMFactoryはオプションで「リソース制約」を入力でき、例えばオンプレミスのみ、GPU不可、推論時間上限などの条件を与えると、その制約を満たす候補を優先して提示できます。要点を三つでまとめると、制約を受け付ける点、複数案を示す点、そして各案の見積もりを出す点です。
これって要するに、どのモデルをどう組み合わせれば現場の要件を満たすかを自動で提案して、しかも実際に動かせる候補を見積もってくれるということ？導入後に“それは実運用には向かない”とならないように見せてくれるわけですか。
そのとおりですよ。MMFactoryは単一解を渡すのではなく、複数の実行可能なプログラム的解法のプールを生成し、各案に対して性能評価や計算資源のベンチマークを提示します。ですから、運用の可否を事前に比較でき、現場での“想定外”を減らせます。
現場の担当者はAIのコードを書ける人が少ないのですが、実際に提示される案は現場で使えるレベルのものになるのでしょうか。運用に必要な手順まで落とし込んでくれますか。
MMFactoryは可視化されたプログラム的な解法を出しますから、モデルの組み合わせや実行順序、入出力の形式が明示されます。非専門家でもたどれるドキュメントや評価値が付くため、外注せずとも社内で比較的容易に試験導入できる場合が多いです。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。
分かりました。最後に一つだけ。結局のところ、我々がMMFactory導入を検討する際に真っ先に確認すべきポイントを教えてください。
要点三つです。第一に解決したい業務の具体的要件を明確にすること、第二に現行の計算資源と運用ルール（オンプレかクラウドか）をはっきりさせること、第三に候補案の性能とコストを比較するための評価指標を決めることです。これを順にやれば判断は定量的になりますよ。
分かりました。つまり、現場要件を固めて、制約を入力すれば、複数の候補と見積もりを比較できるということですね。自分の言葉で言うと、MMFactoryは我々の要件と制約に合った『候補群を出して比較可能にする道具』という理解でよろしいですか。
