構造化知識蒸留とVisualAttention最適化によるドメイン特化型VLMの構築

近年，VLMの発展により画像とテキストを統合的に理解するAIが実用化されているが，通信設備保守のような特定ドメインでは専門知識やドメイン特化の評価基準への対応が課題である．ドメイン特化型VLMの開発においては，その開発や評価手法は十分に確立されていないため，本研究では，通信設備保守業務を対象に，構造化知識蒸留とVisualAttention最適化を統合したVLM構築手法を提案する．データ面では業務知識を付与した合成データ生成により専門知識を注入し，モデル面ではSoftRegistersによるAttention制御により視覚的根拠の信頼性を向上させる．評価実験により正確性と危険予知能力が向上し，実業務への適用可能性を示した．