最初に断っておくと、今週はあまりネタが集まらず内容が短くなっております。配信を期待されていた読者の皆様申し訳ありません。

最近急に寒くなったり暖かくなったりと寒暖の差が激しく、体調管理に一層気をつけているwakameです。読者の皆様もくれぐれも体調を崩さないようにお気をつけ下さい。

1. 「深層学習を実運用システムに組み込むということ」を読んで思うこと

WEEKLY人工無脳の著者である吉田勇太 / ysdytさんがD3Mにて発表されたスライドの内容が興味深かったので紹介します。

「画像データによる製造現場での製品の異常検知」について良品の誤検知問題を取り上げ、どこまで人間とAIそれぞれがシステムに介入すべきかという内容になっています。

少し内容に触れます、良品の誤検知問題とその対応について。不良品を100％検知することは不可能という前提はなんとなく想像がつきますよね。とするとじゃあ誤検知した場合はどうするのという話になると思うのですが誤検知する可能性がある以上、今現在人間が介入せざるを得ない。

人間と深層・機械学習それぞれできることとできないことを明確にしてあげて、この作業は深層・機械学習でうまく捌けるよね、この作業は人間にしかやれないよねという話になると思います。業務フローの見直しと設計・運用・保守重要だよねというお話。

良品の誤検知問題に関連して最近あったニュースだと

Amazon Rekognitionという顔認識APIが議員を犯罪者と誤認したニュースが記憶に新しいです。顔認識システムは誤検知したら最悪訴訟ものになりかねないリスクを抱えているため上でお話した不良品検知とよく似た問題で、検知基準をよく吟味する必要がありますよね。

Amazonは「ホットドッグや椅子、動物、 SNS写真などを含む雑多な写真ならともかく合理的なレベルで個人を特定しようとする場合、ACLUの実験のような80%の強度設定は適切ではない」として、95%以上の信頼度設定を使うよう勧めました。

上で引用しましたAmazonからの指摘を読むと、おそらくデフォルトの設定のまま信頼度スコア（検知基準だと思われます）80%設定の結果を採用してしまったため、ニュースで取り上げられている問題が起こってしまったものだと思われます。

僕ら機械学習エンジニアも同様の深層・機械学習システム構築に携わる可能性は０とは言えないので気をつけたい問題だと思います。

2. 計器点検の自動化をIoTカメラと機械学習で解決する！

画像を利用した計器の読み取りを自動化するサービス、「深層学習を実運用システムに組み込むということ」で述べられていた画像を使ったビジネスですね。このニュースリリースを読むと計器の読み取りはまだ人手でやっているということなんでしょうか、そうするとこのIoTカメラは画期的ですよね。おそらく計器の画像は機械学習いらずとも画像処理（OpenCV）で表示された数値、針が指す値は読み取れそうだなと。

画像撮影で値を読み取れるのでわざわざ専用の装置が必要ないという点も魅力的ですね。専用装置の場合、計器のメーカー差異をうまく吸収するのが難しそうですが画像だとそれが簡単に対策ができます。

気になったのはどこにこのIoTカメラを設置するのだろうかという点ですね。計器は基本的に人間の目の高さの位置にあると思うのでこのカメラも同じ位置に設置すると思うのですが専用の台座等を用意するのでしょうか、気になりますね。

おまけ

最近おまけコーナーがxRネタの紹介みたいになってますね、お仕事の関係上目に触れる機会が多いので仕方ないなと諦めております。

専門技術の教育にVRを用いるというものですね。例で挙げられているのは魚の捌き方のようです。専門技術に限らず例えばアルバイトのVR体験を事前体験することで、応募者がそのアルバイトにあっているのか、お店側も体験中の動画を見ることでうまくやっていけそうか確認ができ、Win-Winな関係が作れそうだなと思いました。

VRで得た経験値を現実の技術で活用できるかという例としてVtuberのおめシスの動画を思い出しました。こちらVRでバッティング練習したら現実のバッティングセンターで打てるようになれるのかという検証動画になります。

最後に・・・「おめシスはいいぞ」で締めたいと思います、ありがとうございました。

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