AIモデルとは？機械学習モデルの種類やアルゴリズムとの違いを解説

最終更新日:2024/01/15

近年はAI技術の発展とともに、導入のハードルも下がり始めていることから、さまざまな企業が積極的にAIを活用し始めています。AIは分析・予測を得意としますが、必ずしも高い精度で実現できるわけではありません。それは、「AIモデル（機械学習モデル）」の品質が、AIの精度を左右するためです。

そのため、より精度の高いAIを開発・導入する上では「AIモデル」が非常に重要な鍵を握っているといえます。今回は、AIモデルの種類や、アルゴリズムとの違いなどを詳しくご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。

機械学習とは何か？種類や仕組みをわかりやすく簡単に説明

AIモデルとは

AIモデルとは、データ解析を行う方法の一つです。機械学習モデルと呼ばれることもあり、「入力→モデル→出力」というプロセスによって成り立っています。

そんなAIモデルは、「入力→モデル→出力」というプロセスによって成り立っています。まずコンピューターが入力データを受け取ってインサイトを抽出し、その抽出されたインサイトをモデルが具体的に評価していきます。そして最後に出力を行うという流れです。

そもそも、機械学習における「モデル」という言葉は、「学習後の計算式、もしくは計算方法」を意味し、入力から出力に至る関係性を表しています。つまり、AIモデルは、私たち人間が行う「経験を通じて学習していく」という行為を、コンピューターで実行できるのです。

例として、人間が話す音声をAIで文字起こしする場合には、入力データ（音声）をAIモデルが受け取り、音声認識によって統計的なパターンに照らし合わせ、解析していくことになります。最後に解析した結果を出力することによって、初めて「文字起こしの自動化」が可能になるのです。

ただし、1つのAIモデルで全般的なデータ解析に対応できるわけではありません。AIモデルの種類によっては活用シーンの向き不向きがあるためです。

例えば、売上などに関する将来的な予測を行いたい場合は「回帰モデル」というAIモデルが適していますが、画像診断などを行いたい場合は「分類モデル」というAIモデルが適しているといった具合です。AIモデルの種類別の特徴については、後述します。

ここでは、入力、モデル、出力の具体的な内容についてご紹介します。

入力

入力とは、機械学習を行うための材料をインプットする作業のことです。AIという言葉が「人工知能」を意味することからわかるように、AIを活用する目的は「人間と同水準の知性や知能を獲得させること」にあります。

人間が獲得できる情報をAIへインプットする際は、以下のように変換されます。

視覚：画像データ
聴覚：音声データ
触覚：センサーデータ

入力の段階では、上記のような画像データや音声データの情報をAIに与えて、モデルのステップへと進みます。

例えば、店舗の売り上げ予測が可能なAIモデルを作成するようなケースでは、「天気、気温、曜日」などの情報を与えることで、機械学習のための材料となります。

モデル

モデルとは、入力の段階でインプットしたデータをもとに、AIが機械学習をする作業です。先述した「店舗の売り上げ予測が可能なAIモデル」の作成例でいうと、一日あたりの売上に「天気、気温、曜日」がどのように影響するかというパターンを学習する工程になります。

できるだけ多くのパターンを学習させることで、機械学習としての精度は向上しやすくなるでしょう。

出力

出力とは、モデルの段階で判断した内容が、実際にアウトプットされる作業です。例えば、動物と人間の画像データを入力して両者を選別する場合、AIモデルが誤りなく分類できれば出力は成功したといえます。

一方、本来は人間と分類されるべき項目に、動物の画像データが振り分けられた場合は、出力の精度を改善しなければなりません。AIモデルの作成では、「入力→モデル→出力」の作業を繰り返し行い、ブラッシュアップするのが一般的です。

そのため、出力の誤差量を最小限にできるように改善を施し、実際に運用できる完成版へと仕上げていきます。

AIモデルの重要性とは？

データ分析におけるAIモデルの必要性は、人間だけでは難しい予測作業などをサポートしてくれる点にあります。AIモデルがない場合、データに対する着眼ポイントや出力に向けた判断などを、人間が全てコンピューターへ指示しなければならないためです。

例えば、ユーザー行動から商品・サービスの購入可能性を予測する場合、来店の回数や時間帯、季節、性別など多数の要素を分析しなければなりません。しかし、このような要素をもとに、マンパワーのみで予測作業を行うのは膨大な労力を伴うため、非現実的でしょう。

一方、AIモデルを活用すれば、蓄積した情報をもとにしたデータ分析がはるかに容易となり、多くの産業で活かせるのです。

混合しやすいモデルとアルゴリズムの違いとは？

AIを理解する上では「アルゴリズム」という言葉も非常に重要です。モデルと混同されてしまうケースも少なくありませんが、アルゴリズムは「コンピューターが何かしらの計算を行う際の手順・やり方」を示す言葉のため、モデルとは意味合いが異なります。

「AIモデル（機械学習モデル）は、与えた教師データからアルゴリズムに基づいて作られるもの」と考えれば分かりやすいでしょう。

AIモデルの種類

AIモデルの種類は大きく4つに分かれており、「教師あり学習」や「教師なし学習」、「ディープラーニングモデル（深層学習）」などがあります。

ここでは、AIモデルの種類ごとの特徴や、どのようなことに活用できるのかという点についてご紹介します。

教師あり学習

教師あり学習とは、正解となる情報が事前に含まれたデータから、モデル構築する手法のことです。「正解＝教師となるデータ」にラベルを付けておき、入力データが近似している場合に「正解」と判定を下せるモデルを作ります。

例としては、犬の画像とその他の画像を分ける場合、犬の画像データに「犬」というラベルを付けてからインプットします。その後、画像データの中から犬を形成する要素を読み取らせ、パターンを学習させるという手順です。

また、教師あり学習は「回帰モデル」と「分類モデル」に細かく分けられるので、それぞれの特徴を解説します。

回帰モデル

回帰モデルとは、連なった数値を利用して、将来的な数値を予測できるモデルのことです。具体例としては、売上や株価などの金融分野、気象予測、自動車検査などに役立てられます。

また、回帰モデルの中でも、代表的な方法として「線形回帰」や「多項式回帰」が挙げられる点も特徴です。

線形回帰（単回帰）とは、説明変数が1つのときに利用するモデルのこと。人間が理解しやすいシンプルな計算式で表されます。

一方、多項式回帰は、説明変数と目的変数の関係を「二次関数・三次関数のような非線形の分布」として表すときに使われるモデルです。

分類モデル

分類モデルとは、入力データを属性ごとに振り分けたいときに使うモデルです。例えば、異常値検出や画像診断、スパムフィルタ（迷惑メールフィルタ）などに役立てられます。

また、分類モデルは「2値分類」と「多値分類」の大きく2種類に分けられます。2値分類とは、「○か×か」「TrueかFalseか」のように、2つの項目のどちらかへ振り分ける場合に使う分類モデルです。

それに対し、多値分類は「晴れか雨か曇りか」のように2つ以上の項目へ振り分ける場合に用いられます。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解がない状態でデータを与えて、AIが自ら反復学習する手法のことです。AIが入力データを自ら解析し、共通パターンを学習していくのが特徴です。

ただし、出力内容の精度に関して、最終的には人間が確認する必要があります。また、予測や判定対象となる正解がないため、回帰や分類には利用できません。

教師なし学習が用いられる目的として、データ内にある未知のパターンを探るために使われるのが一般的です。例を挙げると、リリース前の新製品のターゲット市場を探りたい場合も、教師なし学習であれば活用できます。

教師なし学習の代表例には「クラスタリング」と「主成分分析」があるので、それぞれについて見ていきましょう。

クラスタリング

クラスタリングとは、データ間の類似度によって、グループに振り分ける手法のことです。クラスタリングで仕分けたグループは「クラスタ」と呼ばれます。

たとえば、顧客情報をクラスタリングしてグループを作成した場合、クラスタ内で同一商品が複数回購入され次第、同じクラスタ内の顧客に対して推薦（レコメンド）するという戦略を立てられます。顧客の属性や購入品の傾向などをもとにクラスタリングされているため、売上アップに貢献しやすい点がメリットです。

クラスタリングは分類モデルと混同されやすいAIモデルですが、両者には違いがあります。e分類モデルは「学習させたデータのみを分類する」のに対して、クラスタリングは「正解の情報を与えずとも、類似するデータから判断しながら仕分けられる」ためです。

主成分分析

主成分分析（PCA）とは、膨大なデータをコンパクトにまとめて表す分析手法のことです。具体例として、アンケート結果の分析や企業・商品の評価、画像補正技術などへと役立てられます。

また、主成分分析のプロセスを通じて、膨大なデータをコンパクト化させることがなぜ重要かというと、判定精度、および計算効率の向上に役立つためです。例えば、画像データで対象物の合否を判定する際、実質的には「OK」であるにもかかわらず、10ある項目すべてに当てはまらないために「OK」と判定できないケースがあります。

これは、学習データの「過学習」とも呼ばれる現象で、精度の高いAIモデルを作成する上で弊害になりかねません。しかし、主成分分析を活用すれば、画像データ判定で基準とする特徴量を10項目から2項目へ減らすことも可能となるため、結果的に判定精度や計算効率の向上へとつながるのです。

強化学習

強化学習とは、AIがトライアンドエラーを繰り返して、最適なモデルを構築する手法のことです。先述のとおり、教師あり学習では、データと対応する答えをセットで与えて機械学習を進めます。

しかし、強化学習の場合は、試行錯誤して最適解にたどり着くように仕向けるのが特徴です。囲碁AIや将棋AI、自動運転、ロボット制御などで利用されています。

例えば、掃除ロボットに対して強化学習の手法を取り入れた場合、ロボットが掃除を行う過程でゴミの位置などを把握していき、効率的なルートや手順を自ら学ぶといった具合です。

ディープラーニングモデル（深層学習）

モデルの種類としては特殊ですが、AIモデルの一つに「ディープラーニングモデル（深層学習）」があります。

ディープラーニングモデルとは、大量のデータをもとにAIがルールやパターンを学習し、人間の手を介さずにデータ分析が可能となる手法のことです。利用シーンとしては、画像認識や自然言語処理、異常検知などが挙げられます。

また、ディープラーニングモデルは、入力層と出力層の間に「中間層」が設けられているのが特徴です。その上、中間層は多層構造化されるため、複雑な情報にも対応可能となり、データ分析における精度が向上します。

ディープラーニングと機械学習について、より詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。

ディープラーニングと機械学習の違いとは？

AIモデル作成の流れ

では、AIモデル作成を行う場合、どのような流れで進めていけば良いのでしょうか。ここからは、AIモデル作成の流れについて詳しく見ていきましょう。

データの収集

AIの精度は、学習させるデータの質と量によって決まります。AIは、「何も知らない状態」から構築を始めていく必要があるため、ゼロの状態からより多くのデータを取り込み、蓄積させ、学習していくことが大切になるのです。

注意すべきポイントとして、「ただ大量のデータを集めれば良いわけではない」という点が挙げられます。曖昧なデータや間違ったデータを学習させてしまうと、AIが行う分析・予測の精度にも悪影響を及ぼしてしまうため注意が必要です。

最近では、無料で利用することができるAPIやデータセットも存在するため、それらを活用するのも有効な手段です。また、有料でデータセットを提供している企業も存在するため、そういった企業のサービスを活用するのも一つの手段といえるでしょう。

データの加工

AIモデル作成に必要となるデータの収集を終えたら、次に収集したデータの加工を行っていきます。この加工作業のことを「アノテーション」と呼びます。アノテーションは、テキスト（文章）や音声、動画といったさまざまな形態のデータに、「タグ」を付けていく作業を指します。

AIの機械学習アルゴリズムは、タグが付けられているデータを取り込むことによって、初めてパターン認識が可能になります。そのため、AIを開発する上では、タグが付けられている状態のデータを大量に用意した上で、機械学習アルゴリズムを学習させていかなければならないのです。

タグ付けが正確に行われていないデータを用意しても、AIは正しく学習することができません。そのため、AI開発において「タグ付け」の作業を行うアノテーションは、絶対に欠かせないのです。

モデル構築

データの加工作業が終わったら、次にAIモデルの構築を行っていきます。AIモデルにはさまざまな種類が存在し、それぞれに得意な分野と苦手な分野が存在します。画像認識を得意とするモデル、音声認識を得意とするモデルなど、さまざまな特徴を持つモデルが存在するため、AIの目的に応じて最適なモデルを選択することが大切です。

また、モデルのトレーニングを行うことも大切な作業の一つとなります。トレーニングとは、機械学習アルゴリズムを使って「ネットワークの重み付け」を行うことです。「学習」と混同されてしまうことが多いのですが、学習は「機械学習アルゴリズムを用いてモデルのトレーニングを行いながらネットワークモデルを構築すること」を指すため、意味合いが異なります。

再学習

AIモデルは、一度作ったら終わりというわけではありません。1度目のAIモデル作成時から、時が経つごとに環境・社会が変化していくというケースは珍しくありません。環境や社会が変化することで、AIモデルの予測精度が劣化してしまうこともあるため、定期的な再学習によって精度を改善していく必要があります。

このような、継続的な本番運用の考え方をMLOps（機械学習基盤）といいます。MLOpsとは、DevOps + ML(Machine Learning : 機械学習)の造語であり、AIの精度を高い状態で維持するためには欠かせないものといえるでしょう。

最近ではAIOpsというワードも頻出しており、モデル構築で終わらせない運用に注目が集まっています。

AIモデルを作成するときのポイント

AIモデルを活用して効率的に目標を達成するためには、作成時のポイントを押さえておく必要があります。ここでは、AIモデルを作成する際の3つのポイントについて見ていきましょう。

用途に応じて最適なAIモデルを選ぶ

AIモデルを選ぶ際は、以下のポイントに注意しながらニーズに適したものを選ぶことが大切です。

予測計算にかかる時間
出力結果の見やすさ
予測内容の精度
利用環境の準備のしやすさ

AIモデルの利用シーンや特徴については、以下の表の通りです。

モデル名	利用目的	どんなことに向いているか	正解データの要否
回帰モデル	連なった数値を利用して、将来的な数値を予測したいとき	・売上・株価の予測・気象予測・自動車検査	〇
分類モデル	入力データを属性ごとに振り分けたいとき	・異常値検出・画像診断・スパムフィルタ	〇
クラスタリング	データ間の類似度によって、グループに振り分けたいとき	・セグメンテーション（顧客市場を再分解すること）	×
主成分分析	膨大なデータをコンパクトにまとめて表したいとき	・アンケート結果の分析・企業・商品の評価・画像補正技術	×
強化学習	AIに自らトライアンドエラーを繰り返させて、最適なモデルを構築したいとき	・囲碁・将棋AI ・自動運転・ロボット制御	△

AIモデルの性能を適切に評価する

高い精度のAIを構築する上では、モデルの性能を評価することも大切です。ただし、作成したモデルを評価する指標は一つではありません。分類モデルと回帰モデルでも評価指標は異なりますし、それぞれのモデルの中にも複数の評価指標が存在します。

実際の値＼予測値	タヌキ (Positive)	アライグマ (Negative)
タヌキ (Positive)	真陽性 (True Positive)	偽陰性 (False Negative)
アライグマ (Negative)	偽陽性 (False Positive)	真陰性 (True Negative)

例えば、分類モデルの性能評価においては、混同行列が代表的な指標として挙げられるでしょう。「Yes or No」「Positive or Negative」「◯ or ×」といったように、単純な2種類の出力によって分類を行う問題であれば、予測結果と実際結果がとるパターンは2×2＝4パターンであるため、混合行列は「True Positive（TP）」「False Positive（FP）」「True Negative（TN）」「False Negative（FN）」という4つで示すことができます。

また、この混合行列の4つ（TP、FP、TN、FN）を用いた代表的な評価指標として、以下のものが挙げられます。