AIモデルとは？モデルの種類や作成手順とポイントを解説

AIの活用をビジネスに取り入れて業務効率を改善することは、今やあらゆる現場での喫緊の課題であると言えます。しかし、いざAIを活用するとなると、具体的に何をしたら良いのか、戸惑う方も多いでしょう。この記事ではAIの具体的な設計のために必要なAIモデルについて、その特徴や種類、作成手順とその際のポイントを詳しく解説します。

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AIモデルが担う重要性とは？

AIを活用するためにはビジネス課題に適したAIモデルを選択することから始める必要があります。AIモデルはAIを構築する重要な要素です。ここからはAIモデルとは一体何かを説明するところからスタートし、AIモデルがなぜ重要なのか、AIのどういった機能と結びついているのかについて具体例を交えながら説明します。

AIモデルとは

AIモデルとは、事前に取得されたデータに含まれるパターンや関係性を学習し、その結果を利用して未知のデータに対しても予測や判定を行う数学的な一連の処理のことを指します。

AIモデルにはAI活用の目的やビジネス課題に応じて様々な種類があり、例えば分類問題を解くためのロジスティック回帰、画像認識に用いられる畳み込みニューラルネットワークなどがあります。AIモデルの選択は必ずしも正解があるわけではなく、課題解決に使えそうなものを適宜、評価・検証して選び出す必要があります。

機械学習の特徴

AIモデルを用いてAIを作成するには、取得済みのデータからパターンや関係性を学習する必要があります。このプロセスを機械学習と呼びます。

機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあります。教師あり学習とは、ラベルが付与されたデータを学習し、未知データのラベルを予測する手法です。教師なし学習は、ラベルがないデータを学習し、自動的に類似パターンを発見する手法です。最後に強化学習は、エージェントが環境とやり取りし、報酬を最大化する最適な行動を学習する手法です。

AIモデルの活用で可能になること

AIモデルとは、AIを構築するための基本的な処理を指します。AIモデルは1種類ではなく多くの選択肢があり、機械学習と組み合わせることで多様なビジネスに展開することができます。ここからは、いくつか具体的なビジネス事例を紹介し、それらに使われているAIモデルがどういったものなのか解説します。

顧客のデータ分析と予測

データ分析や予測を活用したシステムの具体的な例として、ECサイトやWebサイト、小売店舗などでのユーザーにおすすめの商品やコンテンツを表示することが挙げられます。
これは、ユーザーの行動履歴や購入履歴、閲覧履歴などのデータを収集・分析し、それに基づいて個別のユーザーに最適な商品やコンテンツを推薦するシステムです。よく使われるAIモデルは、レコメンデーションであり、教師なし学習を利用してAIシステムを構築します。

バーチャルアシスタント

音声認識や自然言語処理を利用したAIは、コールセンターなど顧客対応などの業務を自動化するために利用されています。これらは人手不足による電話対応の待ち時間の短縮や、対応の品質管理、コスト削減が期待できます。

音声認識や自然言語処理には大規模なニューラルネットワークモデルがAIモデルとして利用されているケースが多く、このモデルを使ってAIを構築する一連のプロセスを深層学習とも言います。

自動運転

自動運転技術もAIモデルを活用することで実現されています。自動運転技術では、車両に搭載されたカメラ、レーザー、レーダー、GPSなどのセンサーデータを収集し、周囲の状況を分析するためにAIモデルが使われています。

例えば、運転支援機能により、自動的にブレーキをかけたり、車線を維持したり、歩行者や障害物の検知を行い、運転者の安全性を高めることができます。自動運転ではニューラルネットワークをA Iモデルとした強化学習がしばしば用いられます。

不良品検知

センサ技術や画像データをAIモデルで解析することで、製造業における不良品の検知も可能になります。

例えば、製品の品質管理において、AIモデルを用いた画像認識により、製品の外観や形状の異常を検知し、不良品を排除することができます。こういった画像認識には畳み込みニューラルネットワークがAIモデルとしてしばしば使われます。

また、教師なし学習の一種であるk-近傍法も不良品検知のためのAIモデル構築方法として知られています。

非接触型体温測定器

非接触型体温測定器は、センサーから放射される赤外線を用いて直接体に触れることなく体温を計測する装置であり、AIモデルを活用することで実現されています。直接体に触れないで計測できることから、イベント会場など大多数が一堂に会する場所でも計測が可能となり、人流調整や感染症対策に利用できます。非接触型体温測定器の内部では、回帰モデル等を教師あり学習させることで、センシングデータから人の体温を推定しています。

AIモデルの学習方法は？3つの機械学習

AIモデルはそれぞれのビジネス課題解決に適した性能を実現させるために、機械学習として知られているいくつかの「アルゴリズム」を用いて膨大な量のデータから特徴や傾向を抽出します。そのアルゴリズムは、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されています。ここからはこの３種類の学習方法について解説します。

1.教師あり学習

教師あり学習とは、学習データに正解ラベルが付与されたデータを用いて、AIモデルがその正解ラベルを予測できるように学習する方法です。

回帰モデルでは、連続値を予測するために使用され、例えば、住宅価格や売上予測などに応用されます。分類モデルでは、あるカテゴリに属するかどうかを予測するために使用され、例えば、スパムメールの分類や画像の物体検出などに応用されます。

2.教師なし学習

教師なし学習は、人間からのラベル提供や指示を受けることなく、データそのものから直接、規則性やパターンを見つけ出す機械学習の手法です。クラスタリングは、データを似た性質や特徴を持つグループに分類する手法で、教師なし学習の代表的な手法の一つです。アソシエーション分析は、データの中で頻繁に共起するアイテムの組み合わせを発見する手法で、例えば購買履歴データから商品のセット販売戦略を立てる際に役立ちます。

3.強化学習

強化学習は、AIモデルに最適な行動パターンを学習させる手法です。

強化学習では、エージェントと呼ばれる要素が行動を決定し、その行動によって環境と呼ばれる要素から報酬を得ます。報酬が大きければ、その行動を取る傾向が強くなり、逆に報酬が小さければ、その行動を取る傾向が弱くなります。

このように、報酬を最大化するように学習することで、最適な行動パターンを取るようになります。強化学習は、ロボット制御やゲームAIなどの分野で活用されています。

4.ディープラーニングモデル（深層学習）

ディープラーニングモデルはAIの分野で特に複雑な課題の解決方法として注目されています。このモデルは複数層のニューラルネットワークを用いて入力されたデータから階層的な特徴を抽出し学習する能力を持っています。ディープラーニングモデルには畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、そして最近では注意機構を取り入れたトランスフォーマーモデルなどがあり、それぞれ特定の問題解決に特化しています。

ディープラーニングモデルの精度はその構造に大きく依存しており、深い層を持つほど高度な特徴を学習できます。具体的には画像認識、自然言語処理、音声認識など多岐にわたる分野で効果を発揮します。

AIモデルの作成手順とポイント

ここまでで、AIモデルの具体的な活用事例や、AIモデルを学習させるための代表的な学習方法について解説しました。

実際にAIモデルを課題解決のニーズに沿って自社で活用するためにはいくつかの工程を経る必要があります。そこでここからはAIモデルの具体的な作成手順と重要なポイントについて説明します。

1.データを収集

AIモデルを作成するための第一歩は、対象となるデータを収集することです。データ収集には、既存のデータベースやデータ元が提供しているAPI（Application Programming Interface）、Webスクレイピングなどが役立つでしょう。

しかし、ただ闇雲にデータを集めれば良いわけではありません。ビッグデータの要件である３つのV（Volume: 量, Variety: 多様性, Velocity: 更新頻度）を満たしていること、かつAI活用の目的に沿っているかに常に注意を払いましょう。

2.データを加工

収集したデータはそのままではAIモデル作成には活かせないことが多く、モデルで扱いやすい形式に加工する必要があります。これを前処理とも呼ばれます。

具体的には、データに意味付け(タグ付け)を行うアノテーション、欠損値の処理や外れ値の除去、データの正規化や標準化などが挙げられます。前処理にも様々なやり方が提案されており、どれが適切かはケースバイケースです。大変な作業ですが、これによりAIの性能を大きく向上させることができます。

3.モデルを構築

前処理によってデータを加工したら、いよいよAIモデルの構築の段階に移ります。AIモデルの構築とは、機械学習アルゴリズムを選択して、データを学習させ、AIモデルが内容しているパラメータを最適化して、学習データに対してモデルを適合させる一連のプロセスを指します。

この際、どのようなアルゴリズムを選択するかが高性能なAIを作成する上でのポイントです。いくつかの機械学習アルゴリズムを試して、最も性能の良いものを選択するなどの対応が必要です。

4.モデルを評価

AIモデルは構築して終了でなく、活用した際に適切に動作するか、構築したAIモデルの性能を評価する必要があります。評価には、学習過程には一切含めていないテストデータを用いてモデルの精度を評価する方法が一般的です。また、過学習や未学習などの問題をチェックするために、スパースモデリング等を活用してモデルの複雑度を調整することも重要です。分類を行うAIの評価には正解率、適合率、再現率、F値、偽陽性率などの指標もしばしば用いられます。

AIモデルの作成におすすめなツールの選び方

AIモデルの作成には、AIツールと呼ばれる利便性の高いソフトウェアが広く用いられています。しかし、いざ導入を検討しても、AIツールも非常に多くの種類が存在するのでどれを使って良いか迷ってしまうこともあるかもしれません。ここからAIモデルを作成するためにおすすめなツールの選び方を紹介したいと思います。

誰でも使えるツールを選ぶ

まず始めに誰でも簡単に使えるツールを選ぶことが重要です。AIモデルの作成にはプログラミングスキルなどを必要とすることが一般的ですが、AIツールをうまく選ぶことで、プログラミングなどの専門的な知識やスキルを必要としなくてもモデルを作成することが可能になります。

誰でも使えるツールを選べば、専門性の高いスタッフを新たに雇用することなく、社内に利用を広げ、AIモデルのビジネスへの活用を進めることにつながるでしょう。

導入コストで選ぶ

ツールの選択には導入コストも重要なポイントになります。AIモデルの作成には、AIを実行するためのハードウェア、AIモデルやデータを管理する人材など、多くのコストがかかります。そのため、企業は自社の予算に応じて、コスト効率の良いツールを選択する必要があるでしょう。

またツール導入後のサポート体制が整っているかどうかもチェックしましょう。サポート体制が整っていれば、導入後に追加コストをかけることなく、社内利用をスムーズに広げることができます。

導入のしやすさで選ぶ

最後に、ツールが導入しやすいかどうかを確認しましょう。AIツールをうまく活用するためには、社内に既にあるシステムとの連携が不可欠です。

例えば、社内データベースとスムーズに連携することができれば、AIモデルの作成にかかる時間を大幅に短縮することができます。また、ツールのライセンス管理やソフトウェア自体を特定のサーバにオンプレミスで導入しないといけない場合は、社内ネットワークの改修も必要になるため注意が必要です。

AIモデルを簡単に作成する方法

AIモデルが今日の技術革新において果たしている役割は、計り知れないものがあります。ビジネスの最適化から新薬開発に至るまで、AIモデルの適用範囲は広範囲です。しかし、その構築は多くの場合、高度な専門知識と複雑なプログラミングが要求されます。そこで、この章では、技術者やAI技術に興味を持つ人向けに、AIモデルの作成プロセスをより簡単かつ効率的に行う方法をお伝えします。

AIモデルの構築は、まずAIモデルを構築する際の基本的な手順を理解することから始まります。これには、データの収集と前処理、モデルの選択、トレーニング、そして評価が含まれます。一方で、これらのステップは時間と労力を要する作業であり、特に初心者には大きな壁となり得ます。

しかし現代では、AIモデルの開発を支援するツールとプラットフォームが数多く登場しています。これらのツールは、コーディングの知識を有していない人でも、直感的なグラフィカルユーザーインタフェースを通じて効率的にAIモデルを構築できるようにデザインされています。また、多くのツールでは、プレトレーニングされたモデルを提供しており、これをカスタマイズすることで、独自のデータセットに最適化されたAIモデルを迅速に開発することが可能です。

AIモデルの応用事例は、製品のレコメンデーションシステムから音声認識、画像認識、自動翻訳まで、あらゆる分野に及びます。これらの進化したモデルを活用することで、自動化できる業務が増え、新たなビジネスモデルの創出が可能になります。

モデル作成が不要なノーコードツールを使うという選択肢

技術者やAI技術に関心を持つ人々にとって、自らAIモデルを一から作成することは、膨大な時間と専門知識を必要とするものです。しかし近年注目を集めている、モデル作成が不要なノーコードツールの登場により、プログラミング知識が乏しい人もAI技術の恩恵を受けられるようになりました。これらのツールは、膨大なデータセットで予め学習済みの汎用AIモデルを提供し、ユーザーが自身のニーズに応じて容易にカスタマイズして活用できます。

特に、開発期間の短縮やコスト削減を優先するプロジェクトにおいて、これらのツールは大きな効果を発揮します。データの準備からモデルの訓練、調整に至るまでの複雑なプロセスを省略できるため、速やかにAI技術を製品やサービスに統合できます。さらに、これらの汎用モデルは多岐にわたる業界やシナリオでの前例とテストを経ており、その信頼性と汎用性はユーザーにとって大きな安心材料です。

AIモデルを自身で構築する場合に比べ、モデル作成が不要なノーコードツールを利用することで、技術者はより創造的な作業に集中でき、AI技術の活用がより身近なものとなります。技術の進歩により、今日では多くの業界でAIは不可欠な要素になりつつあり、その導入と活用を加速するためには、モデル作成が不要なノーコードツールのようなアプローチが一つの鍵となると言えるでしょう。

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AIモデルの作成支援ツールを選ぶ際には「誰でも使えること」、「導入コストが低いこと」、そして「社内への導入がスムーズであること」がポイントです。

これらを満たすAIツールなら、ノーコードAIツールである「UMWELT」がオススメです。UMWELTは、専門知識を必要としないので誰でも使うことができます。また豊富な機械学習のアルゴリズムを搭載しているのでAIモデルの構築や検証が柔軟に行えます。

さらに社内への導入もスムーズなクラウドサービスで、サポート体制も整っているので導入コストも抑えることができる点も魅力です。

まとめ

この記事ではAIの具体的な設計のために必要なAIモデルについて、その特徴や種類、作成手順とその際のポイントを詳しく解説しました。AIモデルを作成するためには誰でも使うことができるAIツールを活用するのが最も近道ですので、「誰でも使えること」、「導入コストが低いこと」、「社内への導入がスムーズであること」を満たすUMWELTの導入をご検討ください！