AI（人工知能）を活用するためには「AIモデル（機械学習モデル）」が不可欠です。目的に合わせてAIモデルを適切に作成することで、AIの精度が高まります。
この記事では、AIモデルの概要から重要視されてきた背景、AIモデルの主な種類について解説します。また、AIモデルを実際に作成する際に基本となる流れや、作成したモデルの性能を評価する方法についても紹介します。
AIモデルとは
AIモデルとは、コンピューターに入力されたデータを、統計データなどに照らし合わせたり解析したりといったことを自律的に行うことで学習し、得られた結果を出力する仕組みのことです。AIモデルは目的や用途によって区別されるため、それぞれに合ったモデルを作成する必要があります。
人はこれまで新しいことを学習する際に、長い年月をかけて試行錯誤を繰り返しながら習得してきました。それをコンピューターでスピーディーかつ正確に行えるようにする技術がAI（人工知能）です。AIを活用することで、感覚的な判断まではできないとしても、人間と同じように物事を感知したり、状況に応じて行動したりといったことが可能になります。
こうしたAIを利用したデータ解析において根幹となる不可欠なものが「AIモデル（機械学習モデル）」と呼ばれる仕組みです。
AIモデルの重要性
AIモデルはデータ分析において「基礎」となる非常に重要な役割を果たします。そもそもデータは単なる数値の羅列に過ぎません。もしAIモデルがなければ、データを入力しても適切なアウトプットを得られず、人力でプログラミングやパラメータ調整を行わなければなりません。
過去の実績をもとに将来を予測するためには、膨大なデータ処理や大量のパラメータ操作などが必要になります。それらを人の手で行うことは現実的ではありませんが、AIモデルであれば多種多様なパラメータの関係を見極め、組み合わせることで、迅速に結果を導くことができます。
AIモデルの3つの種類
AIモデルは、用途や目的に合わせて作成されます。AIの学習方法によって、大きく「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3つに分けられます。
正解ラベルを付ける教師あり学習
「教師あり学習」は、正解の情報が含まれるデータから正解パターンを学習する手法です。例えば画像認識を学習させる場合、ネコの写真に「これはネコの写真です」というラベルを付与してインプットします。AIは画像の中からネコの特徴を読み取り、パターンを学習します。このように教師データを大量に学習することで、新しいデータも判断できるようになります。
教師あり学習の学習方法は「回帰モデル」と「分類モデル」に分けられます。回帰モデルは、連続した数値から将来の数値を予測するモデルです。主に気温や株価、売上などの予測に活用されます。
分類モデルは、設定されたクラスに分類する際に用いられるモデルです。特定の条件に従ってデータをグルーピングします。「TrueかFalseか」や「○か×か」といった「2値分類」と、「晴れか曇りか雨か雪か…」などの複数の選択肢に分類する「多値分類」があります。活用シーンとしては、画像診断や異常検知などが挙げられます。
正解ラベルを付けない教師なし学習
「教師なし学習」とは、正解がない学習データを用いて学習し、結果を導く方法のことです。入力されるデータには正解のラベルが付与されていないため、コンピューターはまずデータを構造的に解析します。そして、似ている特徴やパターンなど、各データの関係から規則性を見出し、結果を出力します。データの中から共通点を見つけてグループ分けする「クラスタリング」や、多変数解析の一種である「主成分分析」といったアルゴリズムが教師なし学習に該当します。
価値を最大化するための方法を導き出す強化学習
「強化学習」とは、理想とする結果を与え、それに最も近くなるように学習させる方法のことです。良い結果が出た場合とそうでなかった場合とで報酬を変化させることによって、AIは幾度も失敗を繰り返しながらより良い方法を学んでいきます。その結果、価値を最大化することができます。
強化学習アルゴリズムは教師あり学習と異なり、正解が明確に与えられているわけではなく、AIに大量の経験をさせ、数多くのトライアンドエラーを繰り返すことで学習します。活用例としては、将棋などの頭脳を使うゲームや自動車の自動運転、ロボットの歩行制御などが挙げられ、人間のように将来を予測した動きの実現を目指します。
AIモデル作成の流れ
では、AIモデルはどのように作られるのでしょうか。データの収集から加工、AIモデルの構築、再学習に至るまでの、AIモデル作成のプロセスを解説します。
AIに学習させるためのデータの収集
AIが導き出す結果の精度は、学習において入力されるデータの量や質に大きく左右されます。大量の学習データが必要であるだけでなく、データに不備はないか、不要な情報が含まれていないか、といったことにも気を配らなければなりません。そのようなデータを集めるにはアナログな方法では限界であるため、APIやデータセットなどを活用する必要があります。気軽に利用できる無料版や高機能な有料版があるため、自社に合ったものを選びましょう。
パターン認識を可能にするデータの加工
質の良い大量のデータを収集しても、生データのままでは学習できません。そこで、「アノテーション」と呼ばれる加工作業が必要となります。アノテーション（annotation）の直訳は「注釈・注解」ですが、機械学習においてはデータに「タグ付け」をする作業を意味します。AIの機械学習アルゴリズムは、アノテーションされたデータを取り込むことでパターン認識ができるようになります。
関連記事：AI開発に必要なアノテーションとは？作業の種類やデータを集める方法を紹介
AIモデルの構築
AIモデルを構築する際は、まずその目的を明確にしなければなりません。AIモデルには多くの種類があり、得意とする分野がそれぞれ異なり、音声認識や画像認識など、目的に合わせて適切に選ばなければ高い効果を得られないからです。
また、AIモデルのパラメータを自動的に調整する「トレーニング」も重要です。ディープラーニングの原型ともいえる「ニューラルネットワーク」であれば、トレーニングによって自律的にパラメータの重みやバイアスなどを調整できます。
時代の変化に合わせるために再学習をする
AIモデルは精度が肝となるため、性能評価を行うことも忘れてはなりません。ただし、性能評価の基準にはさまざまな種類があるため、適切なものを選ぶ必要があります。例えば、回帰モデルであれば「平均平方二乗誤差（RMSE）」や「平均絶対誤差（MAE）」、「決定係数（R2）」といった指標が使われます。一方、分類モデルであれば、「混同行列（Confusion Matrix）」による評価が代表的でしょう。
最新技術が続々とリリースされ、目まぐるしく変わる市場に対応するためには、AIモデルの再学習も欠かせません。性能評価をしながら、より時代に合ったAIモデルへとブラッシュアップし、精度のクオリティーを維持・向上させる概念として「機械学習基盤（MLOps）」も重視されています。
まとめ
デジタル社会において、人の手で行われてきた作業をAIが担うためには、高い精度の予測が必要です。そこで重要となるのがAIモデルであり、目的に応じて、モデルを作成する必要があります。
製造業の現場でも近年AIを活用した業務改善の事例が増えています。品質管理におけるAI活用についてまとめた資料もありますので、ご興味のある方はぜひご覧ください。
