AI予測モデルの簡単な作り方・評価方法を紹介
近年はAI技術の発展・企業でのDX化推進とともに、導入のハードルも下がり始めています。実際にさまざまな業種の企業が積極的にAIを活用し始めています。
AIはさまざまな分析や予測を得意としていますが、やみくもにAIを導入しても必ずしも高い精度で実現できるわけではありません。それはなぜでしょうか。実は「AIモデル（機械学習モデル）」の品質が、AIの精度そのものを左右するためです。
言い換えれば、より精度の高いAIを開発・導入する上では「AIモデル」が非常に重要な鍵を握っていると言えるでしょう。
今回は、AIモデルの簡単な作り方・評価方法などを詳しく紹介します。
ぜひ皆様のビジネスの参考にしてみてください。
予測モデルとは
予測モデルとは、顧客の購買確率予測や集客予測に利用される統計モデルのことを言います。
代表的な使用例としては、以下のようなものがあります。
●購買確率を予測することで営業先の優先順序を決定
●集客人数や機械の故障率を予測することで社内のリソースを管理
●市場の需要を予測し、適切な在庫管理に活用
●解約率を予測することで将来の収益を推測
●従業員の退職予測で人材の流出を防止
近年はAIや機械学習の発展やビックデータの活用などで、その精度が大幅に向上しています。
予測モデルは、入力側のデータを入れるとAIが予測し、結果を出力する構造になっています。
予測にはさまざまなものがありますが、数値予測、確率予測、カテゴリ予測などが代表的です。
機械学習は、予測モデルのアルゴリズムとして扱われることが多く、そのモデル開発は開発者の流儀や使用する場面、アルゴリズムなどの違いがあるため、どんな場合もいつも同じプロセスを踏むわけではありません。
下記に、主な手順の流れを紹介します。
AI予測モデルの作成方法
AIモデルの作成を行う場合、どのような流れで進めていけば良いのでしょうか。
実際に、AIモデル作成の流れについて詳しく見ていきましょう。
簡単な流れは以下の通りです。
●データの収集
●データの加工
●モデル構築
●再学習
●データの収集
AIモデルの学習には、学習データの質が大きな影響を与えます。AIは、「何も知らないゼロの状態」から構築を始めていく必要があるため、まずは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重要です。
また、学習用データの数は多い方が良いのですが、ただ単純に数が多いだけでなく、やはり「品質」が重要です。取得環境の異なるデータや不正確なデータを学習させてしまうと、AIが行う分析・予測の精度にも悪影響があるため注意が必要です。
最近では、無料のAデータセットやAPIもあるため、それらを活用するのも、効率的で有効な手段です。また、カテゴライズされた有料のデータセットを提供しているサービスもあり、これらのサービスを活用することも視野に入れるとよいでしょう。
●データの加工
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実施します。
AIモデルに学習させるデータに正解値をつけることを、「アノテーション」または「ラベリング」と呼びます。アノテーション（ラベリング）作業では、「これが正解！」というラベルを付けるだけではなく、文章（テキスト）や音声、動画といったさまざまな形態のデータに、可能性のある複数の「タグ」を付けていく作業を指します。
AIの機械学習アルゴリズムは、生データだとデータの違いが判りません。そこで、タグを付けられてデータを取り込むことによって、初めて、パターン認識の対象データとなります。
このように、AIをアルゴリズムを開発する上では、タグが付けられている状態のデータを大量に用意した上で、機械学習を実行する必要があります。
AI開発において「タグ付け」の作業を行うアノテーション（ラベリング）は、欠かせない作業といえます。
●モデル構築
データの加工作業が終わったら、いよいよAIモデルの構築です。AIモデルにはさまざまな種類が存在しますので、それぞれに得意な分野と苦手な分野が存在します。音声認識を得意とするモデル、画像認識を得意とするモデルなど、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。
また、モデルを構築した後は、モデルにトレーニングを行うことも大切な作業です。トレーニングとは、簡単に言うと、機械学習アルゴリズムを使って、「ネットワークの重み付け」を行うことです。
一般に、「学習」と混同されてしまうことが多いのですが、「学習」は「機械学習アルゴリズムを用いて、モデルのトレーニングを行い、ネットワークモデルを構築すること」を指すため、ここでのトレーニングの意味とは異なります。
●再学習
AIモデルは、一度作ったらそのまま使い続けられるとは限りません。1度目のAIモデルを作成した後、時間が経過すると環境や社会が変化していくというケースはよくあることです。環境や社会が変化することで、AIモデルの予測精度が落ちてしまうこともあるため、定期的に再学習することによって精度を維持・改善していく必要があります。
このような継続的な本番運用を実行する考え方をMLOps（機械学習基盤）といいます。
MLOpsとは、DevOps + ML(Machine Learning : 機械学習)の造語であり、AIの精度を常に高い状態に維持するためには欠かせない考え方です。
最近ではAIOpsというワードも頻出しています。
AIOps（Algorithmic IT Operations、もしくはArtificial Intelligence for IT Operations： 人工知能によるIT運用）とは、ガートナーによって、2018年ごろから提唱されている概念で、ITの運用プロセスの一部にAI（人工知能）を適用することで、さらなる自動化や効率化を図ることです。
このように、モデル構築のみで終わらせない運用に、近年注目が集まっています。
AIを活用したモデルの性能評価
続きは以下、MatrixFlow記事をご覧ください（無料で閲覧できます）。
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株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援したいと考えています。その実現に向けた第一歩として、プログラミング不要のクラウド型AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を開発しております。また、様々な会社でのAI活用を推進するためにAIの受託開発・コンサルティング事業も行っております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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