こんにちは。AI・機械学習チームの氏家 (@mowmow1259)です。
この度エムスリーは7/29から4日間開催された画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025にシルバースポンサーとして協賛させていただきました！ 当日はAI・機械学習チームのメンバーが参加してきました。 この記事ではMIRU2025の参加レポートとして聴講させていただいた発表や当日の様子をご紹介しようと思います！
MIRUとは
コンピュータビジョン (CV) の領域で国内最大級の会議で、正式名称は画像の認識・理解シンポジウム（Meeting on Image Recognition and Understanding）です。 私自身も何度も参加させていただいていますが、インタラクティブセッション、オーラル発表など毎年レベルが高く、CV分野の最先端を知れるよい機会になっています。
エムスリーでは医療分野でのAI活用を進めていることもあり、ここ数年毎年MIRUにスポンサーとして参加させていただいています。 毎年レベルの高い研究発表に刺激をいただいているのはもちろんのこと、エムスリーとしても臨床画像分野での研究の取り組みをご紹介することでCV分野の発展に貢献していきたいと考えています。
現地で聞くことができた発表
さっそく、MIRU2025で私が聞けた発表のうちいくつか紹介していきます！この他にも面白そうな発表ばかりでしたが時間の都合で見れず残念。。。
Large Vision-Language Modelの多様な属性に対する公平性の検証
- 第 28 回画像の認識・理解シンポジウム, OS1B-07
近年急激な発展を見せているLVLMですが、社会的なステレオタイプを反映したバイアスのかかった出力を生成してしまう問題があります。 例えば画像内の人物の性別や人種などから特定の職業に結びつけるなどが代表的です。 この研究では、従来焦点を当てられてきた人種や性別などの人口統計的な属性だけでなく、バイアス属性自体をLLMにより生成させることでより広範なバイアスに対する分析を行っています。
分析の観点自体もLLMに生成させるところがユニークで、実際に人口統計的なバイアス以外に対しても定量的に議論を行っており、LVLMが発展している今重要な研究だと感じました。
NaiLIA: 多層的な依頼文に基づくネイルデザインのマルチモーダル検索
- 第 28 回画像の認識・理解シンポジウム, OS2B-07
- 発表資料: [MIRU25] NaiLIA: Multimodal Retrieval of Nail Designs Based on Dense Intent Descriptions - Speaker Deck
ネイルデザイン画像を「水色の人魚テーマのネイルにしたいです」のような自然言語で検索可能にした研究です。 クエリと画像の埋め込み空間上の距離を最適化する際にネガティブサンプルと正例の近さに着目し、正例に比較的近いと思われるサンプルについては距離を遠けすぎないよう制約を加えることで性能の向上を図っています。
問題設定が実運用を見据えたもので企業の人間として興味をもったのもありますし、制約もリーズナブルで面白い研究でした。
当日の様子
ここからは、スポンサーとして参加したMIRUの当日の様子をご紹介していきます。
MIRU期間中はAI・機械学習チームのメンバーでブース出展を行いました。 会期中は100人を超える方々にブースにお越しいただき、エムスリーでの臨床画像分野での研究をはじめとして、企業での機械学習応用の実態やエムスリーでの働き方など、ざっくばらんにさまざまなことをお話しすることができました。 お越しいただいたみなさん、ありがとうございました！
ブースでは昨年のMIRU2024で作成したQuineクリアファイルをノベルティとしてお配りしました。 作成秘話も公開されていますので興味がある方はそちらもぜひご覧ください！
また、3日目の夜には毎年恒例のバンケットも開かれ、さまざまなバックグラウンドをもつ参加者同士が交流する場として大変な盛り上がりを見せていました。
まとめ
今回はスポンサーとして参加させていただいたMIRU2025の様子をご紹介しました。 企業ブースやバンケットでみなさんと交流できたのはもちろん、研究発表も面白い研究ばかりで大変な刺激をいただきました。 最後になりましたが、ブースなどで交流いただいた参加者の方々、MIRU2025を運営いただいた方々に感謝します。
では、また来年長崎で会いましょう！*1
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*1:来年開催のMIRU2026は長崎開催と発表がありました。楽しみですね。
