AIモデルとは？種類や作成方法などを解説

AIモデルは、人工知能によってデータを処理する方法の一つです。AIモデルを作成することで、大量のデータを効率的に分析したり、学習したデータをもとに精度の高いシミュレーションを行ったりできます。

この記事では、AIモデルの概要や種類、AIモデルの作成方法について解説します。AIの活用に興味がある方はぜひ参考にしてください。

AIモデルとは？

AIモデルとは、人工知能が入力データを学習して作り出すモデルのことです。AIは、インプットされた複数のデータ間に見られる法則や関係性を学習し、アウトプットを返します。インプットされたデータに対して、どのようなアウトプットを返すかを決定するための仕組みがAIモデルです。

例えば、顧客の購入履歴データを学習してAIモデルを作成すると、将来の売上やアップセルで売れる見込みが高い商品などを分析できます。また、画像データや音声データなどからもAIモデルの作成が可能です。

AIモデルの種類

AIモデルは、データを学習する方法によっていくつかの種類に分類されます。AIモデルの主な種類は次の通りです。

機械学習モデル（教師あり学習）

機械学習モデルとは、正解を示す教師データが用意された状態で作成されるAIモデルです。例えば、工場の生産ラインで撮影した画像に対して、それが不良品かどうかという情報もセットでAIに入力する方法は機械学習モデルに分類されます。機械学習モデルは、さらに「回帰モデル」や「分類モデル」などに分けることが可能です。

回帰モデルは、連続的な数値データをもとに作成されます。株価の推移や気温の変化などを分析し、予測できることが回帰モデルの特徴です。分類モデルでは、入力データをいくつかのカテゴリに分類できます。分類モデルを用いると、スパムメールの判定や画像認識などの処理が可能です。正誤や合否など2値による判定だけでなく、複数のカテゴリに分ける仕組みも分類モデルによって作れます。

ディープラーニングモデル（教師なし学習）

ディープラーニングモデルとは、対象のデータが正解かどうかという情報なしで作成されるAIモデルです。入力されたデータ同士の類似性や共通点をAI自体が分析し、モデルを作成します。ディープラーニングモデルには、アソシエーション分析やクラスタリングなどの手法が含まれます。

アソシエーション分析とは、複数のデータ間にある相関関係を導き出す手法です。例えば、「ある商品Aを購入した顧客は、その後別の商品Bも購入する可能性が高い」といった傾向が分析できます。クラスタリングは、様々な特徴量をもとにデータ同士の類似度を割り出し、似ているものをグループ分けする手法です。分類モデルとは異なり、クラスタリングでは使用する特徴量や正しいグループの分け方を示す教師データは要りません。ただし、クラスタリングで出力されたグループがどのような意味を持つかという解釈は人間が行う必要があります。

強化学習

強化学習とは、学習の対象となるデータを与えるのではなく、AI自体が試行錯誤することでモデルを作成する手法です。例えば、二足歩行をするロボットの動作を最適化する場合などに、強化学習が活用されます。「より長い距離を歩行できるほど良い」といった報酬を設定すると、AIは報酬が最大化するように様々な動作パターンを試し、最適なモデルを導き出すことが可能です。

AIモデルの作成方法

AIモデルは、次のような流れで作成できます。

AIモデル作成の流れ

1. AIモデルの活用方法の策定
2. 目的に合ったデータの収集
3. データの加工
4. AIモデルの作成
5. AIモデルの評価・再学習

1. AIモデルの活用方法の策定

まずは、AIモデルをどのような用途で活用するかを明確にする必要があります。例えば、ビジネスでAIモデルを活用する場合、「将来の売上を予測する」「顧客属性による購入商品の傾向を分析する」などさまざまな目的が考えられます。目的によって作成すべきAIモデルの種類や必要なデータが異なるため、活用方法を策定しておくことが大切です。

2. 目的に合ったデータの収集

AIモデルの利用目的に応じて、適切なデータを収集します。売上金額の日次データや、顧客の属性と購入金額のデータなど、目的に合ったデータを収集しますが、なるべく量、種類ともに多くのデータを収集することが適切なAIモデルの作成につながります。

3. データの加工

AIにデータを入力する前に、学習に適した形に加工する必要があります。データの重複や欠損などの不備がないかチェックし、必要に応じて修正を行いましょう。また、ML（機械学習）モデルの場合は、各データに対して正解・不正解などの情報を付加する作業も必要です。

4. AIモデルの作成

データが用意できたら、AIモデル開発ツールに入力し、AIモデルを作成します。データの形式や目的に応じて、適切な種類のモデルを選ぶことが大切です。

5. AIモデルの評価・再学習

作成されたAIモデルが意図した通りに機能するかを評価します。誤った結果がアウトプットされてしまう場合や、さらに精度を高めたい場合は、データの内容や量を変えて再学習を行い、適切な精度になるまでAIモデルの評価を繰り返す必要があります。

おわりに

AIモデルは、人工知能がデータを分析し、予測や判別を行うための仕組みです。人工知能に入力されたデータは、AIモデルを通じて処理された後、出力されます。AIモデルには機械学習モデルやディープラーニングモデルなど複数の種類があるため、適切な手法を選ぶことが重要です。目的に合ったデータを用意した上でAIモデルを作成し、ビジネスや研究開発に役立てましょう。