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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。

  • 目次

    予測モデルとは
    AI予測モデルの作成方法
    AIを活用したモデルの性能評価
    プログラミング不要でAI予測モデルが構築できる「MatrixFlow」

  • 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

    いくつか候補となるモデルがあるとき、それらの中から一番良いモデルを選択する必要があります。
    AIモデルの性能評価指標のひとつとして、予測値と実測値の数値の差分である「予測誤差」による評価があります。この予測誤差が小さいほどモデルの性能が良いと判断することが可能です。本記事では下記のような評価指標を紹介します。

    ●R2(決定係数)
    ●RMSE(平均平方二乗誤差)
    ●MSE(平均二乗誤差)
    ●MAE(平均絶対誤差)
    ●残差プロット

    回帰も出るには上記のように評価指標は複数あり、回帰モデルの特徴や用いたデータセットによって使い分けが必要になります。これら評価指標の違いはか。「回帰モデルの予測誤差を集計する方法」です。回帰モデルの特徴によって適切な評価指標を使い分ける必要があります。

    RMSE(平均平方二乗誤差)

    RMSE(Root Mean Squared Error:二乗平均平方誤差)は、「予測誤差の二乗平均を集計した誤差の指標」で、値が小さいほどモデルの性能が良いことを示します。正解の値と予測値の差である誤差をそのまま集計した場合、正の誤差と負の誤差が打ち消しあってしまうことがあります。そのため、誤差を二乗してその問題を回避しているのが、RMSEです。
    また、利用する際の注意として、外れ値が多く含まれるようなデータセットを利用していた場合、正確な評価ができなくなる恐れがあることに留意しましょう。RMSEで算出される値がそのまま予測値の単位としてそのまま利用でき、現場利用等でも、具体的なシーンを想定し、実際に評価に落とし込みやすい指標と言えます。

    MAE(平均絶対誤差)

    MAE(Mean Absolute Error:平均絶対誤差)は、「予測誤差の絶対値を平均して算出する指標」で、その値が小さいほど、モデルの性能が良いことを示します。
    また、RMSEと同様に、得られる値の単位がそのまま予測値の単位として適用できるため、現場利用等の具体的なシーンを想定しながら評価できる指標と言えます。
    また、MAEは、RMSEと比較して外れ値に強いという特徴があるため、データセットに外れ値が多く含まれる場合に有効な指標です。

    R2(決定係数)

    R2(決定係数)は、回帰問題によって求められた予測値が正解ラベルとどの程度一致しているかを表す指標で、言い換えれば、予測誤差を正規化して得られる指標です。正解ラベルと予測値の相関係数を二乗しているので、ランダムな予想より良い結果が出るモデルに対して、予測が外れている場合を0、全て予測できた場合を1として評価します。よって、1に近いほどモデルの性能が高いと判断できます。

  • プログラミング不要でAI予測モデルが構築できる「MatrixFlow」

    MatrixFlowはプログラミング不要のAI構築プラットフォームです。
    アルゴリズムの開発は、処理単位のブロックをドラッグ&ドロップし、繋ぐことで誰でも簡単に実現することが可能です。

    またデータの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することも好評です。

    また、この開発スキームは、業種・業界によらないものはもちろんのこと、開発を続けることで開発ノウハウがブロック、およびその組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていくため、開発のPDCAサイクルを回していくことで、今後のAI開発においてはさらなる早期化、開発費用の低減が期待されます。
    MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もありますので安心です。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお気軽にお問い合わせください。

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