拓海先生、最近部下から「匂いを扱えるAIが出てきました」と聞いて驚いたのですが、実務で役に立つ話でしょうか。うちの工場や品質管理で使えるなら検討したいのですが、何ができるのか分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今話題の研究は「分子構造を理解するモデルが人の嗅覚に近い表現を獲得できるか」を調べたものですよ。要点を先に3つで話すと、(1) 既存の化学用トランスフォーマーが人の嗅覚評価を予測できる、(2) 専門家ラベルや人間の連続評価、類似性評価のいずれにも有効、(3) 物理化学的特徴とも関連がある、です。安心して聞いてください、丁寧に紐解きますよ。
それは面白い。しかし、そもそも「トランスフォーマー」とやらが匂いを理解するとはどういう意味ですか。匂いは嗅覚センサーで測るものと聞いていますが、データはどこから来るのですか。
良い質問ですよ。まず「トランスフォーマー（Transformer）」は、本来は言語や画像のパターンを捉えるためのモデルです。化学分野では分子構造を一種のシーケンスとして扱い学習させると、分子の性質や類似性を表すベクトル表現が得られます。匂いについては人間が付けたラベルや評価値、類似性データがあり、それとモデルの内部表現がどれだけ一致するかを確かめるのです。
これって要するに、トランスフォーマーが人の嗅覚に近い評価軸を内部に作れるということ？現場の匂い判定を置き換えられるのか、と聞かれても困りますが。
要するにその通りですよ。ただし完全な置き換えではなく、補助やスクリーニングでの有用性が現時点では現実的です。論文は複数のデータで、モデルの表現が専門家ラベルや一般人の評価と高い相関を持つことを示しています。現場導入では、まずはヒト判定の補助ツールとして導入し、投資対効果を実証しながら適用範囲を広げるのがよいですよ。
コスト面が気になります。これ、データを大量にラベル付けする必要があるのではないですか。うちに専門家がいるわけでもないですし、外注すると高くつきそうです。
そこが本研究のミソです。研究で使われたのは、大量の化学構造に事前学習したトランスフォーマーで、いわゆる「事前学習（pre-training）」の恩恵を受けているため、少量のラベル付きデータでも高精度を出せるのです。つまり、高価な大規模ラベル付けを最初からやる必要は小さい。まずは既存のモデル表現を使って自社データで微調整（ファインチューニング）する道が現実的です。
なるほど。精度の確認はどうやってするのですか。うちの品質部門の判断とどの程度一致するかをどう測ればよいのでしょうか。
実務検証は三つの観点で行えます。論文は(1) 専門家が付けたカテゴリラベルの再現、(2) 人間による連続評価スコアの予測、(3) 匂いの類似性評価との相関、という三つの指標でモデルを検証しています。現場ではまず既存の判定結果をサンプルで集めて相関を見ること、次にモデルの出力をパイロットで導入して実際の業務判断と整合性を見ることが現実的です。
分かりました。これって要するに、まずは小さく試して効果を示し、それを元に段階的投資をするということですね。よし、うちでもまずは試せそうな気がします。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは代表的なサンプル数十件でプロトタイプを作り、工程でどの段階で意思決定に組み込むかを定めるだけで投資対効果が見えてきます。私が支援しますから安心してくださいね。
では、私の言葉でまとめます。トランスフォーマーの事前学習済みモデルは、分子構造から人間の嗅覚に近い評価を引き出せる可能性があり、まずは小規模で試験導入して品質管理の補助に使い、効果が出れば段階的に拡大する、という理解で間違いないでしょうか。
