「AIモデル作成カオスマップ2020」が公開　67サービスが掲載される

機械学習を行うには、機械に正解とデータの特徴を結び付ける思考回路が必要だ。例えば、「ネコの画像を識別する」という目的を、AIを用いて実現しようとする。そのためには、大量のネコの画像をAIに学習させ、正解不正解を判断できるように訓練を行わなければならない。この際、AIはデータを学習することで、ネコであるのかないのかを判断するための思考回路を構築していくが、この過程をAIモデル作成と呼んでいる。

この場合のAIモデル作成においては、データとどのような特徴をもってネコだと判別させるかという特徴量の抽出、最適な特徴量を抽出するための手法とアルゴリズムが選別され、試行錯誤しながら適切な思考回路が構築されていく。つまり、大量の画像データから、ネコの特徴や見分けるポイントを見つけ出し、そのポイントをどうやって抽出するのか、というAIモデルが作られているということだ。

さらに、より有能なAIに仕上げていくには、AIモデル作成→学習→検証を繰り返し、AIモデルの精度を高めていく作業も必要。ネコの画像識別の精度を上げるためには、最適なモデルを作り、データを学習させ、改良していくことを繰り返すことで、AIモデルの精度は上がり、正解率も向上していくということだ。このようにAIモデル作成は、AIのパフォーマンスを左右するとても重要な工程である。

AIモデル作成を行うには、プログラミングスキルや統計学の知識など、専門スキルが必要だと思われがちだが、現在、AIは専門外の人にも非常に身近なものとなってきている。最先端の研究成果や機械学習向けのアルゴリズムが、特定の用途に合わせたAIモデルライブラリやフレームワークとして公開されるなど、簡単にAIを導入できる環境が整い始めている。また、個人が作った優秀なAIモデルが、クラウド経由で提供されるなど、だれでも簡単にAIを活用できるような時代に突入している。

今回のカオスマップの上段で紹介しているモデル作成ツールは、マウス操作やドラッグアンドドロップで簡単にAIモデルを作成できたり、クラウド上で楽に作成できたりと、比較的手軽にAIモデル作成が可能なツールをまとめている。そういったツールを用いることのメリットは、従来のAIモデル作成を行っていたプログラマーの人件費が削減できることや、ユーザーのAIについての理解が深まるといった点にある。

しかし、そうはいっても企業や団体によって、扱う製品やサービス、顧客が異なるように、AIづくりに必要なデータの種類や導入の目的課題も様々だ。よって、汎用化されたモデル作成ツールでは、期待通りの成果が得られないといったケースも起こり得る。目的に沿ったAIを求めるならば、やはり、AIの専門家による導入支援のもと、AIを作っていくのが良いだろう。また、AI活用を長期スパンで考えると、再学習やチューニングといったメンテナンスや運用のサポートは必要となりそうだ。そのように、個別に最適なAIを目指すとなると、パートナーとなるベンダー企業を見つける必要がある。

今回のカオスマップは、「AIモデルを作ってみたい」という人から「AIモデルを開発していきたい」という人に向け、AIsmileyが独自の主観で、67の製品サービスを取りまとめ、業態別にマッピングしたもの。