AIモデル作成
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AIモデル（機械学習モデル）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。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。

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。

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）」というものも存在します。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。

AIモデル（機械学習モデル）については、以下の記事でより詳しくご紹介していますので、ぜひこちらも併せてご覧ください。

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

最近では、プログラミング言語を記述する必要がない「ノーコード型のAIモデル（機械学習モデル）作成ツール」も増えてきており、AIモデルを作成するハードルは下がり始めている状況です。開発方法の種類としては、大きく分けて「ノーコード」「ローコード」「プロコード」の3つが存在します。主な特徴としては以下が挙げられます。

それぞれの特徴について、より詳しくみていきましょう。

・ノーコード

ノーコードは、アプリケーションなどの開発を行う際に、ソースコードの記述が必要ない開発手法です。そのため、ノーコードで開発できるツールであれば、プログラミング言語に関する専門知識を習得していない人でもプログラミングを行えるというメリットがあります。

ただし、そのツールで提供される機能は限られるため、小規模なアプリケーションや単一機能のみを搭載したアプリケーションなど、シンプルなものを開発したい場合のみに向いている手段といえるでしょう。

・ローコード

ローコードも、ノーコードと同じくプログラミングに関する専門知識がほとんどない人でも、ソフトウェア開発を行える手法です。「ソースコードの記述が少ない」という点が最大の特徴といえますが、ノーコードのようにソースコードの記述が一切必要ないというわけではありません。

そのため、「ノーコードよりも拡張性が高い反面、必要となる知識は多くなる」と考えれば分かりやすいでしょう。

・プロコード

プロコードは大半のプラットフォームにおいてプログラムされてきた従来の手法です。ソフトウェア開発において、多くの人がイメージする一般的な手法といえるでしょう。

プロコードの場合、Webサイトやソフトウェアといった製品をゼロから構築していくため、高度なプログラミングスキルが求められます。構築する製品次第では、複雑なプロセスになるケースも珍しくありません。

自由度が高く、より複雑な独自システムを開発できるというメリットがありますが、人件費や教育費にコストがかかったり、リリースに時間を要したりする点はデメリットといえるでしょう。

AIモデル（機械学習モデル）を作成する際の主な流れとしては、「データ収集」→「データの加工」「モデル構築」「再学習」となります。

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。

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。

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。

なお、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も珍しくないからです。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。

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初めてAIモデル作成ツールを導入する場合は、自社の目的を達成するために必要となるツールが何なのか分からないものです。このような場合は、導入事例を参考にすることをおすすめします。導入事例を参考にすることで、以下のようなポイントが具体的にイメージできるでしょう。

• 導入から運用までの流れ
• 難易度
• 得られる成果

以上のように、導入事例を参考にする場合は、規模・業種・導入目的が自社に近い導入事例を積極的に探し、参考にするとよいでしょう。

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ニーズに合った最適なAIモデル作成ツールを選ぶためのポイントをご紹介します。

・直感的に操作を行えるか

AIモデル作成ツールを扱うのは、非プログラマーや初心者であることが多いと想定されます。そのため、直感的に使える簡単な操作かどうかは重要です。事前に無料の体験版等が利用できる場合は、試してみることをおすすめします。

・環境構築はしやすいか

AI開発のためには、プログラムが稼働するために必要なものが揃った環境を整備する必要があります。コンピュータ自体や、プログラムを動かすためのソフトウェア環境も「必要なもの」にあたります。このような環境構築のしやすさも、AIモデル作成ツールを選ぶための大きなポイントとなります。

・サポート体制は充実しているか

サービスによってサポート体制は異なるため、事前に確認しておく必要があります。特に、初めてAIモデル作成ツールを導入する場合や社内にAI知識のある人材がいない場合は、導入時の相談やトラブル対応が完備されているサービスがよいでしょう。

・コストを抑えられるか

導入や運用にかかる費用はもちろんのこと、人件費や教育費がかかるようなツールかどうかも加味してコストを計算する必要があります。操作が簡単なツールであれば、人件費や教育費を抑えることができるでしょう。

・アルゴリズムは豊富か

AIモデル作成ツールは基本的に提供された範囲の機能しか使用できません。コストとのバランスを見ながら、できるだけ豊富なアルゴリズムを搭載しているツールを選ぶことをおすすめします。アルゴリズムが豊富であればツールの汎用性が高まり、将来的にツール利用の範囲を広げる際に対応しやすくなります。

・継続的な学習とチューニング

AIモデル作成ツールで作成したAIも、従来のAIと同様に精度を高めるためには継続的な学習が有効です。開発時に使用したデータを学習すれば終わりではなく、継続してデータを収集し学習させる必要があります。また、精度が低くなってきた際には下記をチューニングすると良いでしょう。

1. データの分け方を調整する
2. 相関のないデータを削除する
3. アルゴリズムを見直す

精度の維持向上のためには、継続的な学習とこまめなチューニングを行うことが大切です。

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