拓海先生、最近部下から『ロボットに言葉で指示して複雑な作業をさせたい』と言われておりまして、何やら「合成的」という言葉が出てきますが、正直ピンと来ません。これって要するに何が新しいのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、ClevrSkillsは『低レベルの操作スキルを教えたとき、それらを言葉や視覚情報を基に新しい組み合わせで使えるか』を評価するためのベンチマークです。要点を3つにまとめると、1) スキルの階層性、2) マルチモーダル（言語＋視覚）による指示、3) 実行と計画の閉ループ検証、という点ですよ。
なるほど。では、例えば「テーブルを片付ける」という高い目標は、細かい動作を組み合わせればできる、という理解で宜しいですか？現場では本当に応用できるものなのでしょうか。
その通りです。ただし要注意点があります。論文の主張は『低レベルスキルを学習させても、モデルが自動的に新しい組み合わせをうまく作れるとは限らない』という点です。現場で使うには、まずスキルを正確に取得させること、次にそれらを安全に組み合わせるための評価指標を整備すること、最後に意図しない失敗に備える監視・復旧策が必要ですよ。
具体的にはどのようなスキルと評価が含まれているのですか。うちの現場で言えば、モノを掴む、運ぶ、仕分ける、という基本動作の組み合わせでしょうか。
正解です。ClevrSkillsはPick（掴む）、Place（置く）、Push（押す）、Sort（仕分ける）といった基本技能をレベル分けしており、レベル0で基礎、レベル1で組合せ、レベル2でより複雑な合成を求めます。評価は模擬環境上の軌道（trajectory）データや視覚・言語注釈を使って行い、模倣学習（Imitation Learning）やオフライン強化学習（Offline Reinforcement Learning）向けの指標も含みますよ。
ちょっと待ってください。これって要するに、たくさんの『お手本』を見せても、新しい仕事の組み合わせができるかは別問題だということですか？それならうちの投資は回るのか不安になります。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の観点では、まずは『再現性の高い低レベルスキル』に投資し、その後にそれらを安全に組み合わせるための小規模検証を行うのが合理的です。要点を3つにすると、1) 低レベルスキルの堅牢化、2) 構成可能性（compositionality）の検証、3) 監視とフェールセーフの整備、です。段階的に投資すれば無駄を減らせますよ。
監視やフェールセーフというと、人を完全に外すのはまだ怖いと。つまり完全自動化を急がず、段階的に置き換えていくべきということですね。では実際に何から手を付ければよいですか？
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で最も頻度が高く失敗コストが低い作業を選び、そこでスキル学習と評価を回す。次にそのスキル群を言語と視覚で指定して組み合わせる小さな実験を行い、最後に監視指標を導入して人が介入しやすい設計にする。要点は3つ、段階的実証、低リスク領域からの展開、常時監視の仕組みです。
分かりました。要するに、まず『掴む・運ぶ・仕分ける』などの基本を堅く作り、それを言葉とカメラで指定して試験的に組み合わせ、問題が起きたら人が止められる態勢を作る、という順序ですね。ありがとうございます、これなら現場にも説明できます。
