これまで蓄積されてきたさまざまなデータを、今後の企業活動に活かしたい場合は、データ活用に適したAIモデルを構築する必要があります。

この記事では、AIモデルの概要やモデル作成方法について解説します。生産性向上のためにぜひお役立てください。

AIモデルとは？

AIモデルは、機械学習モデルと呼ばれることもあります。モデルは日本語で「型」という意味で、AIモデルの場合は入力データの結果（出力）を導く仕組みを意味します。

AIモデルは「入力→モデル→出力」というプロセスになっています。入力したデータをコンピューターが受け取り、AIが設定された解析方法で解析を行い、判定・評価した結果を出力するという流れで行われます。

AIがデータを解析する手法

AIが入力したデータを解析するには、事前にルールや関係性、パターンなどを学習させるといったトレーニングをさせます。このトレーニングは、機械学習によって身につくもので、大量のデータを分類し予測するための手法として有効です。

AIモデルでできること

AIモデルを使うことで可能となる分析・予測は多岐にわたります。例えば小売業界であれば、過去の顧客データから、今後の売上やECサイトのレコメンド変更が想定できるようになります。また、音声、画像認識の分野でもAIモデルは多用されており、各種検索サイトや顔認証システムなどで活用されています。

AIモデルの種類

蓄積されたデータを解析して、どのような結果を得て何を行うのかといった目的によって、利用すべきAIモデルの種類は異なります。モデルは大きく教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されます。

教師あり学習

教師あり学習とは、あらかじめ正解が与えられている学習データに合うようにモデルを構築していく方法です。正解となる事象にラベルを付け、入力されたデータがそれに近い時に正解と判定できるようにします。ここで、正解のラベルが付けられたデータは教師データと呼ばれます。例えば「横断歩道」というデータに対して「これは横断歩道である」という正解ラベルを付けます。このようにデータと正解ラベルがセットになったものが教師データです。

教師あり学習でよく使われるモデルとして、以下に紹介する回帰モデルと分類モデルがあります。

回帰モデル

回帰モデルは、連続した数値データから今後の予測を立てたいときに役立つモデルです。回帰分析の方法は数多く存在しますが、代表的なものに線形回帰や多項式回帰があります。回帰モデルは数式で表すことが可能で最適な式は「Y=AX+B」です。この式によって、複数の変数の関係を求めることができます。活用シーンとしては、売上予測・株価などの金融予測・気象予測・自動車の検査などが挙げられます。

分類モデル

分類モデルは、入力したデータをそれが属するクラスに分類したいときに役立つモデルです。YesかNoか、白か黒か、といった2つのクラスのどちらかに属する場合は「2値分類」、それ以上のクラスに分類する場合は「多値分類」と呼ばれます。

分類モデルのアルゴリズムは「ロジスティック回帰」「サポートベクターマシン(SVM)」などが有名です。活用シーンとしては、スパムフィルター、異常値検出、画像診断、株価予測などが挙げられます。

教師なし学習

教師なし学習は、AIにデータのみを与え自己で反復学習させていく手法です。AIは、入力されてくるデータを解析することでデータの共通点を学習し、そこから構造やパターンを導き出します。正しい学習が行われることでAIモデルが完成します。

ただし、データのパターン分けを行うだけで、それぞれのデータが何を示すのかをAIが解釈することができません。最終的な結果は、人間が解釈する必要があります。

よく利用されるモデルとしては、以下に紹介するクラスタリングとアソシエーション分析があります。

クラスタリング

クラスタリングとは、様々なデータから共通点を抜き出しグループ分けすることです。分類モデルとの違いは、分類モデルでは学習させたデータのみを分類するのに対し、クラスタリングでは似たようなデータであれば分ける点です。「似ているかどうか」で分類することで、嗜好や価値規範のような傾向を分析できます。そのため、顧客データの分類に活用しやすい手法です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、「商品Aを購入した人は商品Bも購入する」といった、統計的なパターンや関連性などを抽出して活用する手法です。主な評価指標として、「支持度（同時確率）」「確信度（条件付き確率）」「リフト値（改善率）」があります。ECサイトのレコメンデーション機能や、実店舗でのセット割引、関連性のある商品の陳列などに用いられることが多いです。

強化学習

システム自体が試行錯誤しながら、最適なシステム制御にしていくのが強化学習です。教師あり学習や教師なし学習と大きく異なるのは、明確にデータが与えられるわけではないという点です。

AIが学習していくことで何かしらの報酬が与えられることを結果として設定し、その報酬に向けてAIが試行錯誤します。これにより、次の行動を予測し、最適な行動をさせるためのAIモデルが作成できます。強化学習を行ったAIモデルは、囲碁、将棋などのゲームに用いたり、自動運転、ロボット制御などの技術への活用も可能です。

AIモデルの作成ステップ

AIモデルの作成には、いくつかのステップを踏んでいく必要があります。ここでは、その作成ステップについて解説します。

1.データを集める

どのようなAIモデルでも、まずは作成する目的を明確にした上でそれに見合ったデータを集めなければなりません。また、利用するデータの真偽やデータ量が相応かといった前提条件にも注意を払う必要があります。

2.データを調整する

データを収集した後に不要な項目がないか、破損や欠陥がないかというように、モデル作成に適しているか否かの精査が必要です。また、データをラベル付けしてカテゴリ分けしておく必要もあります。

3.AIモデルを作成する

データの収集、精査が終わり次第、AIモデルの作成に着手します。さまざまな特性を持つアルゴリズムの中から、分析の目的に適した手法をいくつか選んで作成します。このとき、誤差の許容範囲や曲線の設定値などのパラメータも同時に決定し、モデルに組み込むことで、スムーズにAI開発を進めることができます。

4.AIモデルを評価する

AIモデルが作成できたら評価のためにテストを行います。このテストでは、AIモデルが適切な動作を行っているか、他のシステムとの連携が円滑か、導入した際のコストはどの程度かなど、実利用に沿っているかの確認を行います。

AIモデルを簡単に作成する方法

AIモデルを自作するためにはプログラミングなどの専門的なスキルが必要で、作業自体も工数がかかります。それゆえ、モデルの作成を手助けしてくれるツールのニーズが高まっており、市場に多数出回っています。ここでは、AIモデルに関するツールについて紹介します。

AIフレームワークを活用する

AIフレームワークは、AIモデルの構造を決定する「アーキテクチャ」を内蔵したパラメータの学習を行うツールです。類似したものに「ライブラリ」というものがあります。しかし、フレームワークがひな形だとすれば、ライブラリはフレームワークを作成するための道具という違いがあります。

AIフレームワークを用いた作成で、特にゼロからプログラミングする場合に手間を削減できるメリットがあります。一方で、ノーコードでAIモデルを作成できるツールと比べると、時間がかかったりバグが混入しやすいというデメリットがあります。

よく使われるフレームワークには、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどが挙げられます。

AIモデル作成ツールを活用する

AIモデル作成ツールは、別名「GUIツール」とも呼ばれます。このツールの最大の特徴は、プログラミング言語を解さなくてもAIモデルを作成できる点です。そのため、工数削減、コスト削減、そして技術者と非技術者のコミュニケーションも円滑に進められるというメリットがあります。

ただし、機能に一部制限があったり、緻密な設定が難しいという点には留意してください。

よく使われるツールには、Azure Machine Learning、MatrixFlow、Deep Analyzer、Neural Network Consoleなどがあります。

AIモデル開発サービスを活用する

AIモデルを自社開発するにあたり、ある程度の専門知識を有した人材の確保が必要です。しかしAI専門家は希少な存在であるため、人材確保がネックとなり開発に着手できない場合があります。

自社で専門家を採用できない場合、AIモデルの開発を外部に委託する方法が挙げられますが、コスト面では費用負担が大きくなります。一方、大きなメリットは、開発前の打ち合わせから開発後のアフターサービスまで一気通貫で、専門家からのサポートが受けられるため、安心して開発に着手できる点です。

AIモデルの導入を企業の命題だと捉え、どの企業に外部委託して開発を任せるのかを慎重に検討する必要があります。

まとめ

AIモデルの概要や作成方法について解説しました。AIモデルの作成方法は複数あります。その中から、自社の目的、目標と合致するAIモデルの開発を可能にするのが、EAGLYSのAI解析サービスです。

EAGLYSでは、問題解決力・構想策定力に優れた事業開発陣と、世界トップレベルの技術力を持つエンジニア陣との緻密な連携により、問題解決に寄与するAIモデルの開発が可能となっています。

また、AIモデルをただ作成するのではなく、顧客が抱えているビジネスイシューを明確化するところからスタートします。それにより、どのようなAIモデルが問題解決に最適か明らかになるため、導入後の活用がより確実かつ成果が上がるようになります。

まずはお気軽にお問い合わせください。