拓海さん、最近部下から「モダリティって大事だ」と言われてまして、正直よく分かりません。そもそもモダリティって何ですか？我が社で言えば赤外線カメラとか深度カメラの話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！モダリティとは感覚器の種類のようなもので、画像の色（RGB）だけでなく赤外線や深度も別のモダリティですよ。要はデータの種類が変わると、同じAIでも効きが変わることが多いんです。
なるほど。じゃあ既存の物体検出（Object Detection (OD) 物体検出）モデルをうちの赤外線カメラで使うと精度が落ちると。で、今回の論文はそれをどうにかする話ですか？
その理解でいいですよ。今回の提案はModPromptという視覚プロンプトで、入力画像をそのままプロンプトの一部に取り込んで、モデルを新しいモダリティに「やさしく慣らす」手法です。難しく聞こえますが要点は三つですから、後で三点にまとめますね。
で、具体的には既存モデルの重みを全部変えずに対応できると。それなら投資対効果が見えやすい気がしますが、本当にゼロショット（zero-shot ゼロショット）性能を保てるんですか？
よく聞いてくれました。ここが肝です。ModPromptは既存のVision-Language Models (VLMs ビジョン・ランゲージモデル) のゼロショット能力を損なわずに、赤外線や深度といった新しいモダリティへ適応できるように設計されています。つまり全とっかえのフルファインチューニングを避けられるのです。
これって要するに、既存の良いところを残しつつ、新しいカメラにも対応できる「付け足し」的な仕組みということ？
その通りです！大変的確な表現です。補足すると、ModPromptは静的なプロンプトではなく、入力画像を変換してプロンプトにする点が違います。わかりやすく言えば、既存モデルに対する専用の「眼鏡」を作るようなものですよ。
その「眼鏡」を現場に入れるためのコストやリスクが気になります。現場のカメラ台数分に適用するのに手間がかかるのではないか、と。
良い視点です。要点を三つで整理しますね。第一に、ModPromptは既存モデルの重みを大きく変えずに適応できるため開発コストが抑えられる。第二に、推論時に負担にならない設計が工夫されており、運用負荷が限定的である。第三に、赤外線や深度など複数のモダリティでベンチマーク上、高い性能を示している、という点です。
なるほど。最後に一つだけ。うちのような老舗でも導入検討の判断材料にできるポイントを、端的に教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。判断基準は三つで十分です。ROI（投資対効果）、現場の運用負荷、既存モデルの保全性です。まずは小さなパイロットでROIを確認して、運用負荷が許容内なら段階展開する、これでいけますよ。
分かりました、要するに既存の強みを残しつつ、新しいカメラにも対応できる小さな実験から始めて効果が出れば広げる、ということですね。私の言葉で言うと、「まずは試して、良ければ拡大する」という現実的な進め方で間違いないですか？
その通りですよ。素晴らしいまとめです。小さく始めて、実運用での数値と負荷を見てから判断すれば安全で確実に進められますよ。
