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「AIモデル」という言葉を聞いて、どのようなことをイメージされるでしょうか。
昨今、ChatGPTを始めとしたAI技術の躍進に大きな注目が集まっています。
この状況は、AI技術がこれまで以上に身近な存在になりつつあるといえるでしょう。
様々な企業が自社製品にAI技術を搭載し、より便利な機能をユーザーに提供しようと日々研究を重ねています。
しかし、AIと一言いってもその機能は千差万別。
AIの能力、一言でいうと「賢さ」を決定づける要素として重要になるものがAIモデルなのです。
本記事では、そんなAIモデルについての概要から、実際の学習方法、さらには現在の活用事例について解説していきます。
一読いただければ注目が集まるAIに対する見方、考え方がよりクリアになるはず。
ぜひ最後までご覧ください。
目次
|AIモデルって一体何？
AIモデルについての概要を、以下の項目に沿って解説していきます。
- AIモデルとはデータ解析の実施を指す
- AIモデルには複数種類がある
AIモデルとはデータ解析の実施を指す
AIモデルとは、「膨大なデータ解析を実施する方法」の1つです。
既存のデータ、情報をもとにAI自身が内容を学習し創り出すモデルであり、一般的には「機械学習」と呼ばれることもあります。
AIは提示された情報の法則、関係性の分析を繰り返すことで発見、試行錯誤を繰り返します。
それらの情報に対して、どのように出力すれば最適なのかを確定する仕組みを、AIモデルと呼称するのです。
人間の場合、教師からの指導や自身の経験を重ねることで、「この時はこうした方がいい」と学んでいきます。
時には失敗もしますが、人生経験を重ねることでその可能性は低くなっていくでしょう。
これと似たような事例がコンピューター上で行われ、仕組みとして出来上がったものがAIモデルなのです。
AIモデルには複数種類がある
AIモデルと一言いっても、その種類は複数存在しています。
例えば、音声を判断、分析するAIの場合は入力される情報は「音声」に限定されます。
そのため、音声認識によって情報を解析し、それぞれのパターンと照らし合わせることになります。
AIが目的とするサービスによって異なりますが、音声の文字起こしをメインとする場合には、音声解析の結果を「文章」として生成します。
あくまで一例ですが、このようにAIモデルは目的とするサービス、機能によって適切なものを選択しなければいけません。
売上や広告効果といった数値の推移、予測を実施したい場合のAIモデル、画像といった視覚的な情報を分析したい場合のAIModelといったように、向き不向きに合わせたモデル選択が必須となるのです。
|AIモデルの学習方法
AIモデルの学習方法には複数のパターンが存在しています。
代表的な以下それぞれの内容について解説していきます。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- ディープラーニング
教師あり学習
「教師あり学習」とはその名称の通り、答えがあらかじめ分かる情報をもとにAIモデルを構築する方法です。
人間に例えるなら、学校や塾に通いながら学んでいくイメージとなります。
正解であるデータに則したもの、近しいものに対して正解と判定させることが可能です。
正解をもとに学習を進めるため精度が高く、完成までのスピードも速いことが特長。
与えるデータが多ければ多いほど、その精度もどんどん向上していきます。
しかし、明確な正解が無い分野に対しては答えられないといった弱みも持っています。
教師なし学習
「教師なし学習」は、答えが分からない情報をもとにAI自身が試行錯誤しながら学習を繰り返す方法です。
AIが自ら情報を解析、パターンを見出しながら答えを導き出すことが特長です。
人間に例えるなら、独学での学習や読書に対する疑問、感想を1人で追求するイメージとなります。
正解、不正解を明確に分けられない問題を解決することを得意とします。
そのため、前例の無い新商品の展開予想といったチャレンジングな施策に対するシミュレーションなどに多く利用されます。
しかし、その精度は完璧とはいえませんので、最終的には人間の手によって確認する必要があります。
強化学習
「強化学習」とは、AIにデータを与えた状態で学習させる方法です。
「教師あり学習と同じなのでは？」と感じられるかもしれませんが少し内容が違います。
強化学習の場合、単に与えられたデータを学習するのではなく、「長いスパンでの価値を最大化する」ことに焦点を当てて学習させるのです。
つまり正解、不正解といった2つに分類するのではなく、「どうすれば一番いい結果が出せるのか」という答えを出すことを得意とします。
ゲームでの最大得点が出せる方法や、投資での最大利益が期待できる時期といった利用方法が主な利用方法です。
ディープラーニング
ChatGPTの登場で耳にすることが多くなった「ディープラーニング」もAI学習方法の1つです。
大量のデータをもとにAIが法則、関係性を見出しながら学習を繰り返します。
前述した学習の全てに適応できる方法ですが、人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」がベースにあることから非常に高い精度が期待できるのです。
神経細胞であるニューロンを参考にして構築されたニューラルネットワークによる学習は、人間の認識レベルを遥かに上回ります。
より複雑な情報、データ解析が可能となる方法として注目を集めています。
|AIモデルで実現できること
AIモデルで実現できることの一例として、以下の事例を紹介します。
- 体温計（教師あり学習）
- 顧客データの分析、予測（教師なし学習）
- 製造業務での確認作業（教師なし学習）
- 自動運転（強化学習）
- アシスタント業務（ディープラーニング）
体温計（教師あり学習）
コロナ禍をきっかけに多くの施設に設置されることになった体温計。
その中でも、接触することなく体温を計測する「非接触型体温測定器」にはAIモデルが利用されています。
センサーから放射する赤外線を用いることで瞬時に体温を測定します。
この体温計にはスマートセンサーと呼ばれるセンシング技術によって実現しており、温度情報を数値化して処理する機能が搭載されているのです。
顧客データの分析、予測（教師なし学習）
これまでの顧客データをもとに今後の売上を予測するといった手法は、幅広い業界において活用されています。
構築したAIモデルが情報を解析し、パターンを予測することで精度の高い見込み数値を算出できるのです。
ECサイトを訪れたユーザーの属性に応じて、おすすめ商品を提示するといった利用方法も可能であり、売上向上に大きく貢献するでしょう。
このレコメンド機能はECサイトだけではなく、アプリやオンラインサービスにおいて幅広く活用されています。
製造業務での確認作業（教師なし学習）
膨大な量の製品を目視で検査することは大変な作業です。
そのような工程においても、AIモデルを活用した画像認識機能が活用されています。
外観や形状の異常をカメラやセンサーを通してAIが検知し、規格から外れたものを自動的に除外します。
その速度は文字通り人間離れしており、目にも止まらぬ速さで大量の製品を検品していきます。
人員削減、生産性向上に大きく貢献しているといえるでしょう。
自動運転（強化学習）
車の運転面でも、AI技術は広く活用されています。
カメラやレーダー、さらにはGPSといった複数のセンサーから集めたデータを解析することで、車両周囲の状況をAIが的確に判断します。
前方に障害物が現れた場合は、衝突しない距離からのブレーキ動作を行う技術などは現在多くの車両に搭載されています。
また、車線をはみ出した際のハンドル操作補助、前方車両との距離を保つといったサポートも実現しているのです。
アシスタント業務（ディープラーニング）
音声認識をベースとしたAIモデルを構築すれば、コールセンターといった電話対応の業務を自動化できます。
AIが自動返答する中で難しい案件が出てきた場合にのみ、人間が対応するといった運営が可能。
カスタマーセンターのアシスタントといった役割でのAIが活用できるのです。
他にも音声での指示によって仕事面でのサポートを行う「AI秘書」といったサービスも現れており、今後もその役割は増加していくことが考えられます。
|まとめ
AIモデルに関する概要から学習方法、そして実際の活用事例について紹介してきました。
一言でAIといっても、実際にはその学習方法は異なり、それぞれで得意とする分野が違うことがお分かりいただけたのではないでしょうか。
AIは上手く活用すれば非常に便利な技術であり、仕事や生活をより快適にしてくれます。
その一方で、「AIによって仕事が奪われるかもしれない」と不安を感じる方もいらっしゃるでしょう。
しかし、本記事でも解説したようにAIが対応する業務は限定的であり、まだまだ人間の補助的な役割にしか過ぎないといえるでしょう。
必要以上に恐れることなく、AIを上手く活用できるよう積極的に取り入れていくことをおすすめします。
