本論文では、外部分布（OOD）検出のための新しい手法ClusterMineを提案しています。従来の手法は、事前に定義されたラベル名に依存しているため、信頼性が低かったり、配信後に関連性が失われたりします。ClusterMineは、広く利用可能なテキストコーパスからの正のラベルのマイニングを通じて、これらの制約を克服します。この手法は、視覚的サンプルの一貫性を利用したクラスタリングとゼロショット画像-テキスト一貫性を組み合わせて、ポジティブ概念を抽出します。実験の結果、ClusterMineは、CLIPモデルの多様なセットに対してスケーラブルであり、偶発的な配布内シフトに対して高い堅牢性を示しました。この研究は、真の無監視OOD検出へ向けた重要な進展を示しています。