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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:2022/05/31

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ていきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIモデル作成のサービス比較と企業一覧

■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ます。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行っていくことが可能です。

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。

たとえば、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。

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●アルゴリズムとは

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モデルには、「機械学習モデル」「ディープラーニングモデル」という大きく2つの種類が存在します。それぞれの違いについてみていきましょう。

・機械学習モデル

機械学習モデルは、「情報と正しい判断をセットにした上で、コンピュータにデータパターンを学習させていく」という方法のことです。データのパターンを学習したモデルを利用するので、新たなデータの特徴を発見することが可能です。

・ディープラーニングモデル

ディープラーニングモデルは、「正解がない状態からデータ同士の共通するポイントを持ったグループを見つけ出したり、データの特徴といえる情報を抽出したりする」という方法です。

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るでしょう。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といえます。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、絶対に欠かせないものといえます。

●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、意味は異なります。

●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るのです。

このように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。

■モデルの性能評価

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になります。ただ、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するのです。

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)

 

たとえば、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は、以下などが挙げられます。

  • 正解率 (Accuracy)
  • 適合率 (Precision)
  • 再現率 (感度, Recall, True Positive Rate, TPR)
  • F値 (F-measure)
  • 特異度 (specificity, True Negative Rate, TNR)
  • 偽陽性率 (False Positive Rate, FPR)
  • ROC曲線とAUC

■説明可能なAI(Explainable AI = XAI)

ディープラーニングは、AIが大きな注目を集めるきっかけになったと言っても過言ではない技術ですが、モデルがブラックボックスになってしまうという問題も抱えています。そのため最近では、医療業界や金融業界などで「説明可能なAI(Explainable AI)」に大きな注目が集まり始めているのです。

この「説明可能なAI」とは、アメリカのDARPAの研究が発端となった概念であり、「モデルの予測が人間にも理解でき、十分に信頼できる技術、またはそれに関する研究」のことを指しています。

説明可能なAIは、AIモデルにおいて予想される影響や潜在的なバイアスを説明する際に用いられるものです。AIを活用した意思決定のモデル精度や公平性、透明性、結果を特徴づける上で大きな役割を果たします。

説明可能なAIは、AIモデルを本番環境で稼働にする際に「信用と信頼性」を築く上で非常に重要なものです。こういったAIの説明可能性は、組織がAI開発に責任あるアプローチを採用する上でも役立つでしょう。というのも、高度化が進むAI業界において、人間はアルゴリズムがどのようなプロセスを経て結果を出したのかを理解し、辿ることが難しくなりつつあるからです。

計算プロセス全体が「ブラックボックス」と呼ばれる、解釈不可能なものになりやすいからこそ、説明可能なAIは極めて重要な役割を果たしているといえます。AIを活用したシステムが、「どのような方法、プロセスでアウトプットを導き出したのか」を理解することには、さまざまメリットがあるのです。

説明可能性によって、開発者は「システムが予想通りに機能しているかどうか」をしっかりとチェックすることが可能になります。これは、規制基準を満たすためにも重要になるでしょう。また、影響を受ける人が結果の正当性を検証したり、変更したりする上でも重要になるかもしれません。

ブラックボックス型AIを説明可能なAIに変換する技術を日立が開発

■ノーコードAIプラットフォームが続々登場

今回は、AIモデル(機械学習モデル)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した。より高い精度のAIを開発する上で、AIモデルは非常に重要な役割を担っていることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

最近では、ノーコードでAIモデル作成を行えるツールも多くなってきています。AIモデル作成ツールの多くは、プログラミング言語を記述する必要がなく、マウスで操作を行うことが可能なのです。これまでAIの開発は敷居の高いものとして認識されていましたが、効率よく合理的にプロジェクトを進行することができるため、専門知識を持つ担当者がいない企業でも比較的簡単にAIモデル作成を行えるでしょう。

このAIモデル作成ツールを利用するメリットとして真っ先に挙げられるのが、「コストを削減できること」です。プログラミングを行わずにAIモデルを作成することができるため、モデル構築におけるプログラマーなどの人件費が削減されます。そのため、AIモデルの作成に参加する敷居も一気に低くなるでしょう。

また、ノンプログラミングかつマウスでの操作が可能という特徴を持つAIモデル作成ツールは、AIの開発における情報共有にも向いているでしょう。操作が分かりやすいので、知識の少ない人にもAIについて簡単に説明することができます。たとえば、AIについての理解を深めプログラミングを必要とするプロジェクトにおいても技術者と非技術者との意思疎通が図りやすくなるでしょう。

AIsmileyでは、AIモデル作成のサービスを比較・確認できる資料を無料でお配りしています。無料相談も承っておりますので、AIモデル作成サービスの利用をご検討の際は、ぜひお気軽にご活用ください。

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