AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『GPTは幻覚（hallucination）を出す』って聞いたんですが、うちみたいな現場でも気にすべき話でしょうか。投資対効果（ROI）に直結する話なら早く理解しておきたいんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に三つで整理しますよ。第一に一般化（Generalization）とは学んだことを見たことの無い場面に使える力、第二に幻覚（Hallucination）とは事実と異なる出力、第三に両者はトレードオフの関係にあることです。難しく聞こえますが、現場の仕組みに置き換えて説明できますよ。
つまり、うちの製品検査にAIを入れたら、見慣れない不良を見落とさないで済む反面、見当違いの不良を検出してしまうかもしれない、ということでしょうか。導入後の現場の混乱を想像して不安になります。
その不安は的確です。現場に置き換えると、AIは過去の検査データで学び、似たケースには強いが、まったく異なる光の当たり方や新しい欠陥には誤答を出しやすいんです。対策は二つあります。データ幅を広げる方法と、物理的な制約を組み込む方法ですが、どちらもコストと効果のバランスを考える必要があるんです。
これって要するに、AIをより多くのケースで鍛えれば賢くなるが、鍛えすぎると逆に場当たり的で見当違いの答えが増える、ということですか？投資しても現場の混乱が増えるなら本末転倒な気がします。
まさにその通りですよ。論文の主張は、データやケースをただ増やすだけでは一般化と幻覚の問題を同時には解決できない、という点です。要点は三つ、単純にデータを増やす、モデルを大きくする、物理的・構造的制約を組み込む。この三つをどう組み合わせるかが鍵になるんです。
物理的な制約というのは、具体的にはどういうことですか。うちの工場で使う場合、現場の光や角度、機械の振動なんかをモデルに組み込むという意味ですか。
いい質問ですよ。論文では光の散乱という物理モデルを使って、学習モデルに物理的なルールを与えることで誤った予測、つまり幻覚を抑えられることを示しています。工場ではセンサの特性やカメラの光学系を明示的にモデルに取り入れることで、より現実的な出力が得られる可能性があるんです。
なるほど。要するに、ただ大きなモデルを導入して丸投げするのではなく、うちの装置の性質や業務ルールを一緒に渡してやるのが効率的ということですね。コスト的にはどう考えれば良いですか。
投資対効果の見立ては重要です。三点で考えてください。まず初期投資でモデルと物理制約の設計にコストがかかる、次に運用中のデータ収集と検証に継続コストが必要、そして現場教育や運用ルールで人的コストが発生します。現場混乱を避けるためには初期段階で実証実験（POC）を短期で回すのが合理的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。では現場で最初に試すとしたら、どんな測定やデータが必要になりますか。クラウドや外注を使うときに気を付けるべき点も教えてください。
まずは代表的な稼働条件でのデータ、極端な条件でのデータ、それに装置仕様書や光源・センサの仕様が重要です。クラウドや外注に出す場合はデータのセキュリティと変換過程での仕様の齟齬に注意が必要です。要するに現場の「仕様書」と「代表データ」をしっかり渡して、短期間で結果を検証する体制を設けることが重要なんです。
ありがとうございます。それを踏まえて、つまり最初は小さく試して、データと装置のルールを一緒に組み込む方針で進めれば良い、ですね。自分の言葉で言うと、AIを現場に合わせて“補強”するように導入する、という理解で合っていますか。
完璧ですよ、田中専務。その理解で進めれば現場の混乱は避けられますし、投資対効果も見えやすくなります。一緒に短期POCを作って、段階的に拡大していきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
