講演情報
[4Yin-A-04]異常対応を支援する AI：マルチモーダル RAG による説明生成とアクションレコメンドモデル
〇山科 勇輔1、新見 佳祐1、Pinheiro de Moura Caio1、塩見 和真1、市川 佳彦1、加茂 司2、久保谷 篤2、鮎澤 雄治2、山本 達也2、吉田 圭吾2 (1. 株式会社Insight Edge、2. SCSK株式会社)
キーワード：
AI説明可能性、異常検知、画像処理、大規模自然言語モデル
本研究では，異常対応を支援する AI として，画像異常検知モデルと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ，説明生成から行動推薦までを一貫して行う枠組みを提案する．異常検知は製造業や医療分野において重要な役割を担う一方で，その出力は数値的かつ抽象的であり，異常の要因や対応方針を人間が直感的に理解することは容易ではない．本研究では，従来提案してきた言語駆動型説明可能 AI を発展させ，テキスト情報に加えて図表情報にも対応可能なマルチモーダル Retrieval-Augmented Generation（RAG）を適用することで，マニュアルや過去事例といった外部知識を参照しながら説明を生成し，次に取るべきアクションを提示する手法を提案する． 実験的検証の結果，本手法により異常検知結果の透明性および実務適用性が有意に向上し，根拠に基づくアクション提案が可能となることを確認した．これにより，本枠組みが実運用における意思決定支援として有効であることを示した．