AIモデルとは？アルゴリズムと違う？LLMとの関係は？種類、評価、改善、基礎から応用、作成手順まで徹底解説！

AIモデルについての知識は、今やビジネスにおいて欠かせないものとなっています。しかし、「AIモデルって何？」と疑問に思っている方、または「AIモデルは難しそう」と敬遠している方も多いのではないでしょうか。実はその基本は非常にシンプルです。

この記事では、AIモデルとは何か、アルゴリズム、LLMとの違い、種類、作成手順、評価、そして改善に至るまでを解説します。さらに、次世代のAIモデルがどのようなものになるのか、その際に考慮すべき倫理的な問題についても触れます。

この記事を読むことで、AIモデルに対する理解が深まるだけでなく、自分自身でAIモデルを作成や運用する際の指針となるでしょう。

AIシステム開発の基本的な手順や流れについてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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AIモデルとは？

AIモデルは人工知能（AI）の中核をなす数学的な構造で、特定のタスクを効率的に遂行します。AIモデルはデータから学習し、未知のデータに対する予測や判断を行います。

AIモデルが求められる背景には、ビジネスや研究で生成される大量のデータがあり、その有効活用が必要とされているからです。例えば、画像認識や自然言語処理、株価予測など多くの分野でAIモデルが活用されています。そのため、AIモデルの理解は今後ますます重要になるでしょう。

AIモデルの応用例

世界を変えるとも称されているChatGPTは、AIモデルの一種であるLLM（大規模言語モデル）を使っています。LLMは、特に「言語」に関するタスクに特化したAIモデルです。大量のテキストデータから学習し、人々が使う自然言語を理解、生成、解釈する能力を持っています。例えば、質問応答、文章生成、テキストの要約などが可能です。

近年では、言語だけでなく、複数の情報を統合する技術も進化しています。その代表例がマルチモーダルAIです。
マルチモーダルAIは、テキストや画像、音声など異なるデータを統合して学習し、より高度なタスクを実行できるAIモデルです。例えば、画像とテキストを組み合わせた検索や、音声と動画の解析などに活用されています。

LLM（大規模言語モデル）の活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

他にも、オンラインショッピングサイトでは、AIモデルがあなたが次に買いたくなるような商品を推薦してくれます。また、カスタマーサービスでも、AIモデルが自動で質問に答えてくれるので、待たされることが少なくなります。

研究の場でもAIモデルは重要です。例えば、新しい薬を開発する際、AIモデルが数百万もの化合物を高速で分析して、有望な成分を見つけ出します。また、気候変動に関する研究では、AIが大量の気象データを解析して、未来の気候変動の予測をより正確に行います。

AIモデルとアルゴリズムの違いとは？

AIの世界では、「AIモデル」と「アルゴリズム」という二つの用語が頻繁に使用されます。両者ともにデータを解析し、問題解決に役立つよう設計されています。違いとしては、アルゴリズムは「方法」であり、AIモデルはアルゴリズム（方法）を用いて「経験」を積み重ねて獲得した「知識」です。

AIモデルは、特定のアルゴリズムを用いて訓練された「知識の塊」です。AIモデルはアルゴリズムを用いて大量のデータから学習し、その結果を用いて未来のデータや状況に対する予測や判断を行います。

簡単に言えば、AIモデルは学習済みのアルゴリズムと考えることができます。

AIモデルの種類と特徴

AIモデルは、いろいろな形があります。それぞれが得意な仕事や状況が違います。この部分では、よく使われるAIモデルの種類と、それが何を得意としているのかを説明します。

教師あり学習モデル

教師あり学習モデルは、答えが分かっている問題を学びます。少し専門的な言い方をすると、ラベル付きのデータを用いて学習するモデルです。

例えば、スパムメールかどうかを判断するとき、このモデルは以前に分類されたスパムメールと普通のメールを見て学びます。その後、新しいメールがスパムかどうかを高い確率で当てることができます。

教師あり学習モデルが広く用いられる理由は、高い精度で予測や分類が可能なためです。その精度の高さから、多くのビジネスや研究で採用されています。

教師あり学習モデルのメリット、デメリット、アルゴリズムについてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

教師なし学習モデル

教師なし学習モデルは、答えが分かっていない問題に挑戦します。教師なし学習モデルは、ラベルのないデータからパターンを見つけ出します。

例えば、お店でよく買い物をする人たちがどんな商品を好むのかを見つけ出します。答えは最初からありませんが、このモデルが人々の買い物データを分析することで、新しい商品の提案などができます。

教師なし学習モデルが注目される理由は、未知のデータに対しても有用な知見を提供できる点です。具体的には、顧客セグメンテーションや異常検知などに利用されます。

教師なし学習モデルのアルゴリズムをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

強化学習モデル

強化学習モデルは、試行錯誤を繰り返しながら最良の行動を学びます。強化学習モデルは、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習します。

例えば、ゲームのAIがこのモデルを使っています。最初は下手でも、何度もゲームを繰り返すことで、人間のプレイヤーに勝てるようになります。

このモデルが特に有用なのは、長期的な報酬を最大化するタスクであるためです。例としては、自動運転車やゲームのAIがあります。このような複雑な問題解決に強化学習モデルは非常に効果的です。

強化学習モデルの活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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AIモデルの作成手順

AIモデルを作るにはいくつかのステップが必要です。このセクションでは、AIモデルを作るための基本的な手順について説明します。

AIモデル作成の内製化、外注のどちらかで決めかねている場合はこちらの記事をご覧ください。

AI化可能性チェック

このフェーズでは、ビジネスインパクト、データの可用性、技術的な制約などを総合的に評価します。例えば、目的変数が明確に定義されているか、十分な量のデータが集められるかなどの点を検討します。

データセットの選定とアノテーション

AIモデルを作る最初のステップは、データセットを選ぶことです。データセットの選定は、AIモデルの成功において極めて重要なステップです。

例えば、天気予報のAIを作るなら、過去の気温や湿度、風速などのデータが必要です。このデータがAIモデルの「教科書」のようなもので、これを使って学習します。

まず、データの質と量を確保する必要があります。

• データの質：ノイズが少なく、目的変数に対して有用な特徴量を多く含むデータ
• データの量：一般的にデータが多ければ多いほど、モデルの性能は向上しますが、過学習のリスクも考慮する必要があります。

次に、データセットが均衡しているかどうかを確認します。例えば、クラス分類問題において各クラスのデータが偏っていると、モデルが一部のクラスに過度に適合してしまう可能性があります。

アノテーションについては、特に教師あり学習においては不可欠です。アノテーションの精度が低いと、モデルの性能も低下します。アノテーション作業は専門家が行う場合もありますが、クラウドソーシングを用いる場合もあります。どちらにせよ、アノテーションの一貫性と正確性を確保する仕組みが必要です。

アノテーションの作業方法、必要性をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

また、データのプライバシーとセキュリティも重要な考慮点です。個人情報を含むデータを使用する場合は、その取り扱いに最新の法的規制に準拠する必要があります。

データの前処理

次に、選んだデータを使える形に整えます。例えば、気温が摂氏であったり華氏であったりすると、それを一定の形に揃える必要があります。この作業を「前処理」と呼びます。

データの前処理はAIモデルの性能に直接影響を与える重要なステップです。具体的には以下のような作業が含まれます。

作業	作業内容
欠損値の処理	欠損値は平均値や中央値、最頻値で補完する方法が一般的です。また、時系列データの場合は前後のデータで補完することもあります。
外れ値の処理	ZスコアやIQR（四分位範囲）を用いて外れ値を検出し、処理します。
カテゴリ変数のエンコーディング	ラベルエンコーディングやワンホットエンコーディングを用いて、カテゴリ変数を数値に変換します。
特徴量のスケーリング	Min-MaxスケーリングやZスコア正規化を用いて、特徴量の尺度を揃えます。
特徴量エンジニアリング	既存の特徴量から新しい特徴量を生成します。例えば、年齢と収入の交互作用項を新たな特徴量として追加することがあります。

前処理で必要なデータクレンジングをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

モデルの設計

データが整ったら、次はAIモデルの設計です。これは、AIがどのように学習するかの「プラン」を作る作業です。例えば、画像認識のAIなら、どのように画像の中の猫を見つけるか、その方法を決めます。

モデルの設計では、問題の性質に応じて以下を選定します。

作業	作業内容
アルゴリズム	分類問題であれば以下などが候補になります。 ロジスティック回帰 ランダムフォレスト SVM ニューラルネットワーク
ハイパーパラメータ	例えば、ランダムフォレストの場合は、木の数や木の深さなどのハイパーパラメータを設定します。
評価指標	以下のような問題に応じた評価指標を選定します。 精度（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F1スコア

PoC（プルーフ・オブ・コンセプト）

PoC（プルーフ・オブ・コンセプト）は、設計したAIモデルが実際のビジネス環境でどれだけ有用かを検証するための試験段階です。具体的なステップは以下の通りです。

ステップ	作業内容
目標設定	明確な目標を設定 例えば、「次の3ヶ月で顧客離れを20%減らす」といった具体的なKPIを設定
データ収集	PoCに必要なデータを収集 実際のビジネス環境から取得することが多い
小規模実験	設計したモデルを用いて、実際のデータに対する小規模な実験 モデルのパフォーマンスを詳細に記録
結果分析	実験結果を基に、モデルの性能とビジネスインパクトを分析 例えば、モデルが生成する予測が実際の成果にどれだけ寄与したかを評価
調整と最適化	分析結果に基づき、モデルの調整 特徴量の追加や削除、ハイパーパラメータの調整、アルゴリズムの変更などが含まれる
ビジネス評価	PoCがビジネス上の意義を持つかどうかを評価 ROI（投資対効果）の計算も含まれる

PoCの必要性と作業方法詳細をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

トレーニングと評価

最後に、設計したAIモデルを実際にデータで訓練します。この段階でAIは学習を重ね、自分自身を評価します。

例えば、100枚の猫の画像を見せて、どれだけ正確に猫を認識できるかをテストします。トレーニングでは、大量のデータを用いてモデルを訓練します。

また、基盤モデル（Foundation Model） を活用するケースもあります。基盤モデルは、大規模データを用いて事前学習されており、ファインチューニングによって特定のタスクに適用できます。これにより、ゼロからモデルを訓練するよりも効率的に高精度なAIを構築することが可能になります。

評価指標には、精度だけでなく、適合率、再現率、F1スコアなども用いられます。これにより、ビジネス上の目的に最も適したモデルを選定します。

関連記事：「AIの開発環境に必要なのは？必須のハードウェア・ソフトウェア、構築手順を徹底解説！」

AIモデルの評価と改善

AIモデルの性能を評価するためには、いくつかの「評価指標」が用いられます。

例えば、画像認識タスクでは「正確度（Accuracy）」や「F1スコア（F1 Score）」が重要な指標となります。これらの指標は、モデルのパフォーマンスを定量的に評価するための基盤となります。

また、最近では「XAI（説明可能なAI）」の観点からも評価が重要視されています。XAIとは、AIの判断プロセスを人間が理解しやすくする技術のことを指します。

例えば、画像認識モデルが猫と判断した理由を視覚的に示すヒートマップを表示することで、AIの動作を透明化する試みが行われています。

MLOpsの観点からは、データドリフトの検出やモデルの劣化を自動で検知し、再トレーニングを促進するパイプラインを構築します。これにより、AIモデルの性能を長期的に維持・向上させることができます。

LLMOpsの観点では、プロンプト設計が適切かどうかを評価し、出力品質を向上させるためのフィードバックループを構築します。

評価指標に基づいて、AIモデルの改善が必要な場合があります。例えば、正確度が低い場合、データセットにバリエーションを加えたり、モデルの設計を見直したりします。これによって、性能を高めることが可能です。

AIモデルについてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、AIモデルの基本から応用、作成手順、評価、改善に至るまで幅広く解説しました。AIモデルは日々進化しており、ビジネスや研究、さらには私たちの日常生活にも多大な影響を与えています。しかし、その進化のスピードについていくためには、正確な知識と理解が不可欠です。

特に、AIモデルを自分自身で作成や運用を考えている方にとっては、データセットの選定やモデルの評価といった基本的なステップが非常に重要です。また、次世代のAIモデルがもたらすであろう影響や、それに伴う倫理的な問題にも早い段階で備えておく必要があります。

AIシステムを自社で開発する際の流れをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

AIモデルの進化は止まりません。だからこそ、今後も学び続け、適切な行動を取ることが求められます。この記事が、その一歩となるような知識と洞察を提供できたら幸いです。

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