モデル開発

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モデル作成：ＡＩ開発の道筋

人工知能という技術は、近頃、私たちの暮らしや仕事の中で、急速に広がりを見せています。様々な分野で、これまでになかった革新を生み出し、私たちの生活を大きく変えつつあります。この人工知能の中核となるのが、人工知能モデルです。人工知能モデルは、人間の脳のように、情報から学習し、判断や予測を行います。そして、この人工知能モデルを作り出す作業こそが「モデルオーサリング」と呼ばれています。モデルオーサリングは、人工知能開発の中でも特に重要な工程です。まるで、熟練した職人が、丹精込めて工芸品を作り上げるように、高度な技術と専門知識を駆使して、緻密な作業を積み重ねていく必要があります。この作業は、一筋縄ではいかず、複雑で難しいものです。モデルオーサリングでは、まず、人工知能に学習させるための膨大な量の情報を集めます。そして、集めた情報を整理し、人工知能が理解しやすい形に変換していきます。さらに、人工知能の学習方法や、判断基準などを細かく調整することで、目的の動作をするように教え込んでいきます。モデルオーサリングの良し悪しは、人工知能の性能を大きく左右します。精度の高い、信頼できる人工知能を作り出すためには、質の高いモデルオーサリングが不可欠です。そのため、近年、モデルオーサリングの重要性はますます高まっており、多くの企業や研究機関が、この技術の向上に力を入れています。優れたモデルオーサリング技術を持つ人材は、今後ますます需要が高まっていくでしょう。本稿では、これからモデルオーサリングの全体像や、その重要性について、詳しく説明していきます。まずは、モデルオーサリングの基本的な考え方から見ていきましょう。

MLOpsで機械学習をスムーズに運用

機械学習運用、すなわち機械学習を実際に活用するための方法論であるMLOpsについて解説します。MLOpsとは、機械学習のモデルを作る段階から、実際に使えるようにする段階、そして動かし続ける段階、さらに状態を管理する段階といった、一連の流れ全体をより良くし、自動的に行えるようにするための技術や考え方のことです。従来は、機械学習のモデルを作る人と動かす人は別々のことが多いという現状がありました。このような体制では、それぞれの連携がうまくいかず、せっかく作ったモデルが実用化の段階でうまく動かないといった問題がよく起こっていました。MLOpsは、作る人と動かす人が協力し合うことで、このような問題を解決し、作ったモデルをスムーズに実際に使えるようにすることを目指します。ちょうど橋渡し役のように、作る部分と動かす部分を繋ぎ、滞りなく作業が進むようにします。これによって、作る段階から動かす段階までの時間が短くなり、事業への貢献を早めることが可能になります。具体的には、継続的な学習の仕組みを作ることで、常に新しいデータを取り込み、モデルの精度を向上させることができます。また、モデルのバージョン管理や監視を行うことで、問題発生時に迅速に対応できます。さらに、開発と運用のプロセスを自動化することで、人的ミスを減らし、効率的な運用を実現できます。このように、MLOpsは機械学習を効果的に活用するための重要な要素であり、様々な技術やツール、そして協力体制によって支えられています。

データ中心のＡＩ：その真価とは

近頃、人工知能（ＡＩ）という技術が、目覚ましい進歩を遂げています。暮らしの様々な場面で、ＡＩの活躍を見かけるようになりました。このようなＡＩ技術の進歩を支える重要な考え方に、「データ中心のＡＩ」というものがあります。これは、従来のＡＩ開発の方法とは異なり、データの大切さを改めて認識し、データの質と量に重点を置くという考え方です。従来のＡＩ開発では、ＡＩの仕組み、つまりアルゴリズムの改良に重点が置かれていました。複雑で高度な計算方法を開発することで、ＡＩの性能を高めようとしていたのです。しかし、近年では、どんなに優れたアルゴリズムでも、質の高いデータがなければ、ＡＩは期待通りの性能を発揮できないことが分かってきました。そこで、「データ中心のＡＩ」という考え方が登場したのです。「データ中心のＡＩ」では、ＡＩに学習させるデータの質を高めることが重要になります。具体的には、誤りのないデータを集めることはもちろん、データの種類を多様化したり、データの量を増やしたりすることが重要です。また、目的に合わせて適切なデータを用意することも大切です。例えば、画像認識のＡＩを開発する場合、様々な角度から撮影された画像や、異なる明るさ条件で撮影された画像を用意することで、ＡＩの認識精度を高めることができます。「データ中心のＡＩ」は、今後のＡＩ開発において、ますます重要な役割を担っていくと考えられます。質の高いデータを集め、管理し、活用していくための技術や仕組みが、今後ますます発展していくことでしょう。それと同時に、データの適切な利用についても、倫理的な側面や社会的な影響を考慮していく必要があります。この「データ中心のＡＩ」という考え方を理解することは、これからのＡＩ社会を生きていく上で、非常に重要になるでしょう。

データリーケージとその対策

データ漏えいとは、機械学習の訓練中に、本来触れてはいけない情報がモデルに入り込んでしまう現象です。まるで試験前に答えを盗み見て、本番では全く歯が立たない生徒のようなものです。訓練中はまるで優秀な生徒のように見えますが、実際の問題を解かせると全く役に立たない、という困った事態に陥ります。これは、モデルが訓練データのみに過剰に適応し、応用力を失ってしまうことが原因です。例として、患者の病気を予測するモデルを考えてみましょう。訓練データの中に、病気の有無を示す情報以外にも、実は病気と強い関連性を持つ検査結果が含まれていたとします。この検査結果は、本来モデルが予測に用いるべき情報ではありません。しかし、モデルはこの検査結果を巧みに利用して、訓練データでは高い精度を達成してしまいます。ところが、実世界のデータにはこの検査結果が含まれていないため、モデルは全く役に立たなくなってしまいます。これがデータ漏えいの典型的な例です。データ漏えいは様々な形で起こりえます。時間のずれが原因となることもあります。例えば、未来の情報が過去の情報に影響を与えているかのように見えるデータを使って学習すると、実際には予測不可能な未来の出来事を予測しているかのような錯覚に陥ります。また、データの前処理の段階で誤って情報が漏えいすることもあります。例えば、訓練データ全体の特徴を用いてデータを正規化してしまうと、個々のデータの情報が他のデータに漏れてしまい、モデルの精度が不当に高くなってしまいます。データ漏えいを防ぐためには、データの性質を深く理解し、慎重にデータ処理を行うことが重要です。訓練データとテストデータを適切に分ける、時間的なずれに注意する、データの前処理方法を工夫するなど、様々な対策が必要です。データ漏えいを防ぎ、真に役立つ機械学習モデルを作るためには、絶え間ない注意と工夫が欠かせません。

データの偏りが招く落とし穴

機械学習は、多くの事例から学び、規則性を見つけることで、未来の予測や判断を行います。まるで、人間が経験から学ぶようにです。しかし、学習に使う事例が現実の世界を正しく表しておらず、特定の特徴に偏っている場合、機械学習もその偏りを学び、偏った結果を出力してしまうことがあります。これは、偏った情報ばかりを耳にする人が、偏った考えを持つようになるのと似ています。例えば、ある地域で特定の種類の犯罪が多い事例だけを学習させた機械学習を考えてみましょう。この機械学習は、その地域で起こる全ての出来事を、学習した特定の種類の犯罪だと誤って判断するかもしれません。これは、まるで「井の中の蛙、大海を知らず」という諺のように、限られた情報しか知らないために、間違った判断をしてしまうのです。他にも、ある病気の診断支援を行う機械学習を開発する場合を考えてみます。もし、学習データに男性の患者が多く含まれていて、女性の患者が少ない場合、この機械学習は男性の症状には正確な診断を下せるかもしれません。しかし、女性の患者に対しては、診断の精度が低くなる可能性があります。これは、学習データに含まれる男女比の偏りが、機械学習の判断に影響を与えているためです。このように、学習データの偏りは、機械学習の正確さや信頼性を低下させるだけでなく、社会的な不公平や差別につながる危険性も持っています。偏りのない、バランスの取れたデータを使うことは、公平で信頼できる機械学習を作るための土台となるのです。そのため、機械学習を開発する際には、データの偏りを注意深く調べ、偏りを減らすための工夫をすることが重要です。これは、より良い社会を作るために、機械学習が正しく機能するようにするための大切な取り組みと言えます。

データ中心人工知能：精度の鍵はデータ

近頃、人工知能を作る際に注目されているのが、データ中心人工知能という考え方です。これまでの人工知能作りは、例えるなら、料理を作る際にレシピばかりを改良することに力を注いでいるようなものでした。良いレシピを作れば美味しい料理が出来るはず、という考え方です。しかし、データ中心人工知能は、同じレシピでも、食材の良し悪しで料理の味が大きく変わるように、人工知能の精度もデータの質に大きく左右されると考えます。新鮮で良質な食材を使えば美味しい料理が作れるように、高品質なデータを入力すれば人工知能の精度も良くなる、という考え方です。つまり、人工知能の性能を高めるには、レシピ（計算方法）を改良することよりも、食材にあたるデータの質や量、管理方法を改善することが重要だというわけです。具体的には、データの不足を補ったり、誤りを正したり、偏りをなくしたり、データに含まれる情報の整理や分類を適切に行うことで、人工知能の学習効果を高めることができます。データ中心人工知能は、膨大な量のデータが必要となる深層学習などの分野で特に重要です。データの質が低いまま人工知能を学習させても、期待する性能は得られません。まるで腐った食材で料理を作っても、美味しい料理ができないのと同じです。だからこそ、データの質を高めることに重点を置くデータ中心人工知能が、これからの人工知能開発にとって重要な鍵となるのです。

円滑な機械学習運用：MLOpsのススメ

近年の技術の進歩に伴い、機械学習は様々な分野で活用されるようになってきました。医療診断や商品推薦、自動運転など、私たちの生活にも身近なところで活躍しています。しかし、機械学習モデルを実際に運用していく段階では、想像以上に多くの課題が存在します。これらの課題を解決しない限り、機械学習の恩恵を十分に受けることは難しいでしょう。まず、開発チームと運用チームの連携不足が大きな問題として挙げられます。開発チームはモデルの精度向上に重点を置く一方で、運用チームは安定稼働やシステムへの統合を重視する傾向があります。それぞれのチームの目標や関心事が異なるため、意思疎通がうまくいかず、開発したモデルが運用段階でうまく機能しないケースも少なくありません。さらに、機械学習モデルの精度を維持することも容易ではありません。実世界のデータは常に変化するため、一度学習させたモデルが時間の経過とともに精度を落とす可能性があります。そのため、常に最新のデータでモデルを再学習させる必要がありますが、この作業には多大な時間と労力がかかります。また、学習データの偏りや変化に対応するための適切な監視体制も必要です。加えて、機械学習モデルの運用には、大規模なデータの処理能力が求められます。大量のデータを高速に処理するためには、高性能な計算機や効率的なデータ処理技術が必要となります。これらの設備投資や技術開発には相応のコストがかかるため、運用コストの増加が課題となることもあります。これらの課題を克服するためには、開発チームと運用チームが緊密に連携し、共通の目標を設定することが重要です。また、モデルの精度維持のための自動化ツールを導入したり、運用コストを削減するための効率的なシステムを構築するなど、様々な工夫が必要です。これらの取り組みを通じて、機械学習の円滑な運用を実現し、ビジネスへの貢献度を高めることが期待されます。

ＡＩＯｐｓで変わる運用管理の未来

情報処理の自動化技術は、人の知能を模倣した機械学習や人工知能を取り込み、情報処理の仕組みの維持管理の仕事を自動化し、作業能率を高める技術です。これまでの維持管理では、処理の仕組みを見守り、不具合を見つける、不具合の原因を探るといった多くの仕事を人の手で行う必要がありました。情報処理の自動化技術を使うことで、これらの仕事を自動でこなし、維持管理の担当者の負担を減らすことができます。大量の情報から規則性やパターンを見つける技術は、多くの情報を解析し、不具合の兆候を掴んだり、問題の根本原因を突き止めたりすることも得意です。これにより、不具合が起きる前に防ぎ、処理の仕組みを安定して動かすことができます。例えば、過去の不具合データを学習することで、似たような状況になったときに、あらかじめ警告を発することが可能になります。また、複雑な仕組みの中で、どこに問題が潜んでいるのかを自動的に特定し、担当者が迅速に対応できるよう支援します。さらに、自動化技術は、過去のデータに基づいて将来の処理量を予測し、必要な資源をあらかじめ確保することも可能です。これにより、急な利用増加による処理能力の不足といった問題を回避し、安定した処理を提供することができます。情報処理の自動化技術は、様々な規模や種類の処理の仕組みに適用できます。小規模な組織では、限られた人数で効率的な維持管理を行うために役立ちます。大規模な組織では、膨大な数の機器や処理を扱う上で、人の手では対応しきれない複雑さを解消することができます。今後、情報処理の仕組みはますます複雑化していくことが予想される中、情報処理の自動化技術はなくてはならない技術となるでしょう。人の手による作業を減らし、より正確で迅速な対応を可能にすることで、安定した処理の提供と維持管理にかかる費用を抑えることに貢献します。将来的には、人工知能が自ら学習し、最適な維持管理方法を自動的に見つけ出すといった高度な自動化も期待されています。