これだけは覚えておきたいAIの仕組み

複雑な技術が組み合わさったAIですが、その仕組みを理解するのであれば、最低限、下記の意味を理解しくと大まかな全体像を理解することが出来ます。

1. データ
2. アルゴリズム（テクノロジー）
3. モデル

データ（学習データ）

AIシステムにおけるデータは、アルゴリズムを使ってデータを識別判定するための大元のソースです。

AIシステムの学習データは、目的に合わせて選別された高品質なものを、使用するアルゴリズムに合ったものを選ぶ必要があり、学習データはAIの品質などに大きな影響を与えます。また、学習データの量も、生成するモデルに大きな影響を与えるため、なるべく多くのデータを用意する必要があります。

その意味で、データはAIシステムを構築する際の重要なファクターの一つと言えます。

アルゴリズム

アルゴリズムは、コンピューターがデータから学習・トレーニングをする際の、予測や決定を行うために使用される一連のルールです。

アルゴリズムは、学術論文で発表されたものや、企業が独自に開発したもの、オープンソースとして公開されているもの、公開されているアルゴリズムを独自に改良したもの、などがあります。

一言にアルゴリズムと言っても、目的や学習データによって向き不向きがあるため、目的とデータに合わせて最適なアルゴリズムを選択し、組み合わせて使うすることが重要です。

モデル

モデルは、データをアルゴリズムを使って学習した数学的な表現です。実際にAIを動作させる際は、学習済みモデルを元に、入力データから結果を生成します。

モデルは、一回作って終わりというものではなく、新たな知識を得るための学習データの追加や、パラメータ調整のためのトレーニングなど、常に改善される部分です。

AIが出来るまでの簡単な流れ

AIを構築する際は、しごく単純化すると、

1. 目的にあったデータを選ぶ
2. データをアルゴリズムで学習させ、モデルを生成する
3. AIモデルを組み込んだアプリケーションやシステムを開発する

という流れになります。

言葉にすると単純ですが、目的に合わせて、最適なデータ、アルゴリズムを選択するのが非常に難しく、コストがかかる部分で、サービスごとの差別化ポイントになります。

AIの仕組みのよくある疑問・質問

AIにおける「学習」と「トレーニング」の違いは？

似た単語である「学習」と「トレーニング」ですが、実は違いがあります。

AIにおける「学習（Learning）」は、与えられたデータからアルゴリズムを使用して知識やパターンを抽出し、モデルを構築するプロセスを指します。学習プロセスでは、データセットを使用してモデルのパラメータが調整され、データからのパターンや関係性がモデルに組み込まれます。

一方、AIにおける「トレーニング（Training）」は、構築されたモデルを具体的なデータに対して最適化するプロセスを指します。トレーニングプロセスでは、学習済みのモデルを実際のデータに適用し、予測や分類などのタスクを実行しながら、アルゴリズムが予測や決定を行うためにパラメータを調整します。

AIにおけるアルゴリズムとモデルの違いは？

AIにおけるアルゴリズムは、データを元にどのように学習をするかというルールの集合体です。例えば、機械学習アルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあり、どのアルゴリズムを使うかで結果が変わってきます。

一方で、AIにおけるモデルは、AIがアルゴリズムをを使用して学習された結果やパラメータの集合です。つまり、人間で例えれば「知識・経験」とも言えるでしょうか。