異常検出

人工知能の学習には、大量のデータが必要です。しかし、ただデータを集めるだけでは不十分で、それぞれのデータに何が写っているか、どんな内容かを説明するラベルが必要です。例えば、猫の画像を人工知能に学習させるには、その画像に「猫」というラベルを付ける必要があります。このラベルが付いていることで、人工知能は画像を見てそれが猫だと理解し、学習を進めることができます。 しかし、このラベル付け作業が大きな課題となっています。膨大な量のデータを一つ一つ人手でラベル付けしていくのは、大変な手間と時間、そして費用がかかります。特に、近年の人工知能ブームで必要とされるデータ量は爆発的に増加しており、従来の方法ではとても追いつきません。このラベル付け作業の負担が、人工知能開発の速度を妨げる大きな要因、ボトルネックとなっています。 ラベル付きデータの不足は、特に新しい分野やニッチな分野で深刻です。例えば、珍しい病気の診断支援を行う人工知能を開発しようとした場合、その病気に該当する画像データはそもそも数が少なく、さらにその少ないデータに医師がラベルを付ける作業は非常に負担が大きいため、十分な量のラベル付きデータを集めることが困難になります。データ不足は人工知能の精度低下に直結するため、結果として精度の高い人工知能モデルを開発することが難しくなります。 こうした背景から、ラベルの付いていないデータ、つまりラベルなしデータを使って学習できる人工知能技術の開発が重要視されています。ラベルなしデータはラベル付きデータに比べて大量に存在するため、もしラベルなしデータで効率的に学習できるようになれば、人工知能開発の大きな進歩につながると期待されています。様々な研究機関や企業が、ラベルなしデータの活用方法について活発に研究開発を進めています。