aiモデルとは収集したデータを解析するためのデータ解析方法の1つであり、コンピューターにさまざまなデータを学習させることで人間と同じように経験から学習していくことができます。
基本的な学習の流れは人間と似たようなもので、データを受け取る・データ解説・データ解析結果の表示といった流れになります。例えば音声認識であれば音声の入力・音声データの解析・テキストデータに文字起こしを一連の流れとして、これらを連続で行うことでさまざまなデータを処理していくことが可能です。
こういった一連の流れを繰り返すことでaiも人間同様少しずつ学習をしていき、データに対しての最適解を出すことができるようになります。
aiモデルの主な種類
aiモデルの主な学習の種類には機械学習と深層学習があり、それぞれでaiモデルの学習方法が異なるので、目的に合わせてどちらのaiモデルを導入するか検討することが大切です。機械学習と深層学習のそれぞれの特徴について紹介していきます。
機械学習
機械学習では最初にaiに対してデータとそれに対する正しい答えを学習させることで、aiにデータ解析に対する方法など正解データを参考にして学習することでデータに対するパターンなどを学習させます。
データのパターンを学習しているので、新しく与えられたデータのパターンなどを見つけることが得意なaiモデルです。
深層学習
深層学習はディープラーニングとも呼ばれ、機械学習とは違って正解データを与えずに膨大な量のデータを与えることでai自身がデータの共通点などを独自に見つけることになり、これまでのaiモデルよりも高精度の解析などが可能です。
aiモデル開発の一般的な手順
aiモデル開発の一般的な手順は決まっているので、aiモデルの開発を計画している場合には手順を守ることでミスやロスを少なくして開発することに繋がるでしょう。aiモデル開発の一般的な手順について紹介していきます。
有効的なデータを集める
aiはデータを与えることでさまざまなことを学習していくので、データの質と量はaiの精度を高めるためには必要不可欠です。データの質が良くても量が少なければ十分な学習機会がなく、データの量が多くても質が悪ければ十分な学習レベルに到達しません。そのためデータを集める時にはデータの質と量を意識しなければaiの学習レベルは低いままになってしまうので注意が必要です。
アノテーション作業
アノテーション作業とは集めたデータをaiが学習をしやすいようにデータ加工を行うことです。集めただけのデータではaiが認識できないので、タグ付けをデータにすることで初めてaiがデータ認識することができるようになります。タグ付けを正確に行うことでaiも効率よく学習をすることができるので、最終的なai精度は大きく異なってくるでしょう。
aiモデルの構築
aiモデルの構築を行いますが、aiは全ての分野を担当できるわけではなく、aiモデルの種類によっては音声認識に特化しているai、画像認識に特化しているaiなどがあります。人間と同じでaiにも得意分野と苦手分野があるので、aiモデルを構築する前にどのようにしてaiを活用するかを明確化してください。
目的に合わせたaiモデルを選択することで大きなメリットを生み出すことに繋がるでしょう。
精度の改善を繰り返す
aiは構築された当初は最新の状態ですが、月日が経てば環境や社会も変化していくので精度の改善が必要になります。aiは一度構築したら完了というわけではなく、定期的に精度の改善を目的とした再学習を施すことが必要です。
aiモデル開発の成功事例
aiモデルは実際にビジネスの場面にいくつも導入されており、日常生活の中でも気が付かないうちにaiを活用しています。スマートフォンなどの音声認識もaiの1つであることからも、日常生活においてaiが導入されていることがわかります。aiモデルがどのようにしてビズネスの場面で成功しているかについて成功事例を交えながら紹介していきます。
中古市場における売却額予測
中古市場では毎日中古商品が入荷されるので、それを1つ1つ人の手で査定をして価格を設定していくことは大変です。また、個人の経験値や実力に頼っている部分が大きいので、担当者が異動や退職をした際には査定精度を保つことが難しいです。
しかし、aiを導入することで現在の市場価格から中古価格を決定してくれるので、適正な価格で設定することができるようになります。人が査定するよりも精度が高いので中古市場では積極的に導入がされています。
製品検査
製品検査もaiにデータを学習させれば、基準値を満たしていない製品を自動で検査してくれるので、作業効率化や経費削減にも繋がるでしょう。製品検査の現場では人の手で検査を行っていると時間がかかるだけでなく、検査担当者の負担にもなっていましたが、aiを導入すれば検査担当者の負担を軽減することもできます。
プログラミング不要でaiモデル開発が可能な時代に
従来であればプログラミングを行ってaiにアルゴリズムを設定する必要がありましたが、現在ではノーコードでaiモデルの作成を行うためのツールが数多く開発されているので、プログラミングの知識がなくてもaiモデルを開発できます。
これによりaiモデル自体のハードルが低くなったこともあって、さまざまな企業でaiの導入が検討されることになりました。
aiモデル開発を依頼するならアイディオット
aiモデル開発を依頼するのであればアイディオットがおすすめです。アイディオットはこれまで大企業から中小企業・ベンチャー企業と取引があるのでどのような規模の企業であっても、企業ごとに最適なaiモデルを提案出来ます。
それだけでなく業界内でもトップクラスの実績と実力を持つことから、相談から開発までコミュニケーションを取りながら安心して任せることが可能です。
DP-xはaiモデルの開発に利用できる
DP-xとはデータプラットフォームのことでアルゴリズムやソフトウェアの総称であり、これらはaiモデルの開発にも利用できます。データプラットフォームに蓄積されたデータをaiに学習させることで精度の高い予測などを実現することができるでしょう。
各種業務の最適化が可能
aiモデルを導入することでこれまでは担当者が行ってきた業務などをaiが代わりに行います。これによって、時間や手間が必要であった業務から担当者が解放されるので業務効率化にも影響するでしょう。
各種業務の最適化をするためにaiを導入することで、それぞれの業務時間や業務負担を軽減することができることにも繋がり、ワークライフバランスの実現にも貢献してくれます。
まとめ
aiモデルにはさまざまな種類があり、それぞれに得意分野と不得意分野があるのでどのような目的でaiを導入するかを先に明確することで、最適なaiを導入することができるようになります。
aiは大量のデータを学習することで少しずつ精度を高めていくので、日に日にaiによる予測精度などは高まっていくでしょう。どのようにしてaiがデータ学習をしていくかについて理解することは非常に重要であるため、aiモデルについてしっかりと理解をしてからaiを導入することが大切です。
ai導入をすることでこれまでは従業員が行っていた業務をaiが代わりにしてくれるようになるので、業務効率化や業務の最適化にも効果が高いです。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
