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AIの開発方法は?AIの種類や開発プロセス、準備すべき事項も解説

深層学習(ディープラーニング)の技術が発表されて以来、AI活用が各分野で推進されてきました。近年では画像やゲームなどを中心にAIが普及しています。本コラムでは、近年のAI活用事例について、具体的な事例を交えながら解説していきます。

AIについておさらい

まずはAI(人工知能)の概要について、簡単におさらいしていきましょう。

AIには、実は共通した定義はありません。しかし昨今では、主に人間の知能を模した機能を持つコンピュータシステムと認識されています。

通常のITシステムでは、単純な数値計算やデータ処理しかできませんが、AIはデータを学習し、分類・回帰・推論などの手法を用いて、入力された情報を処理して結果を出力できます。現在のAIは単一の機能に特化したものが多く、複数のAIを組み合わせてシステムを構成することが一般的です。

AIを取り入れるメリットについては、「AI(人工知能)のメリットとは?その具体例やデメリット・問題点についても解説」で紹介しております。また、「近年のAI活用事例のトレンドとは?具体的な事例を交えながら解説」ではAIの活用事例を紹介しております。さらに、AIの導入の効果については、「AI導入の効果とは?AIの得意・不得意分野から導入プロセスや注意点についても解説」で紹介しております。AIへの理解を深めたい方は是非ご覧ください。[i1] 

AI開発における学習方法について

AIの学習方法には、大きく分けて機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)があります。学習にあたっては学習させるデータの質が重要で、適当に採取してきたデータではなく、学習したい内容が明瞭に記載されているデータを用いて進める必要があります。

機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の特徴は次の通りです。

機械学習(マシンラーニング)

機械学習の学習手法には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」があります。

教師あり学習は、入力データとそのデータの正解を与えることによって、入力と出力の関係を学習させる手法です。

対して教師なし学習は、正解データなしの入力データを与え、プログラムが自らデータから特徴を見つけ出し、そのデータの構造や特性などを学習させる手法です。

強化学習は、プログラムが与えられた環境から自ら情報を取得し、報酬が最も多く得られる選択肢を学習していく手法です。

学習には、ロジスティック回帰やk-means法など、場合に応じて様々なアルゴリズムが用いられます。

深層学習(ディープラーニング)

深層学習は、脳のニューロンを模した構造で、人間が手を加えなくてもコンピュータ自身が学習を深めていくことを目指した技術です。

画像認識でよく用いられる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、時系列データの予測などでよく使われる再帰型ニューラルネットワーク(RNN)などのアルゴリズムが主に使われます。

AIの開発は困難を極める

AIを一から開発していくことは困難を極めます。質の高いデータの収集や各種アルゴリズムの習熟など、AIの開発完了までには多数のハードルを越えなければなりません。

近年ではAWSなど、AIに関する知識があまりなくても学習が可能なAIツールが各社からリリースされています。しかしながら、画像認識などAI活用でよくある分野に用途が限定されているのが実情です。また、ツールを使いこなせたとしても、PoC(実証実験)や実装、運用は自分で実施する必要があるため、結局はAIに関する知識がある程度必要になってきます。

結局のところ、自社のサービスに合わせたAIを構築したい場合、専門の企業へ依頼することでスムーズにAI開発が進むでしょう。

※AIコンサルのサービス紹介ページなどがあればご教示ください。ここにリンクを貼りたく考えています。

AIを開発するには

AIを開発するには、所定のプロセスに対応していくことが重要です。AIは次のようなプロセスを経て開発されていきます。

  • 企画・構想
  • PoC(実証実験)
  • 実装
  • 運用

それぞれのプロセスの内容をみていきましょう。

企画・構想

AI開発プロジェクトの立ち上げにあたっては、まずプロジェクトチームを編成し、AI導入予定の業務メンバーも関わらせます。

AIの企画段階では、自社の課題に対してAIを用いる必要があるかを十分に検討することが大事です。何となくAIを開発したいからという理由で開発を始め、AIの開発に失敗する企業は後を絶ちません。

また現状、万能なAIは存在しないため、AIで解決したい自社の課題が明確になったら、目的に合わせたAIモデルやサービスを選定します。

続いてKGIやKPIを設定し、全体のスケジュールを決定してプロジェクトを推進していきます。

PoC(実証実験)

PoCとはProof of Conceptの略で、直訳すると「コンセプト(構想)の証明」という内容です。AIが実現可能かどうかを実際に検証するためにAIの仮モデルを作成し、必要なデータの量と質が確保できているか、期待した精度は出せるか、処理スピードは費用対効果に合っているか、出力に誤りがあった場合のオペレーションは上手く回るかなどの内容を検証していきます。

データの収集やラベル付加などの作業も試験的に実施するため、場合によっては数十万~数百万のデータが必要になります。

また、でたらめなデータでは十分な学習ができないため、目的のデータが明瞭に存在する良質なデータを集める必要があります。

Web上には画像や医療データ、金融データなど、無料で使用できるデータの集合「データセット」が多数公開されていますので、これらのデータセットを学習で活用するのも手です。官公庁が公開している地形データやGoogleの研究チームが公開しているYouTube-8M Dataset、YouTube-BoundingBoxes Dataset、画像データセットMINISTなどが有名です。

実装

PoCを通してAI仮モデルの開発が完了したら、そのAI仮モデルを基にシステムを実装していきます。システム開発にあたっては、本番環境に必要な要件を定義し、開発を進めていきましょう。完成後には問題なく動作するかどうかの機能テストや、ビジネス上の実務オペレーションも踏まえた運用テストなども実施し、システムを稼働させます。

運用

システムが安定して稼働するための保守を定期的に実施します。KGIやKPIの達成状況確認を都度行い、PDCAサイクルを回してシステムを改善していきます。必要に応じて新たなAIの開発にも着手していきます。

AI開発を始めるにあたって準備すべき事項

ここまでAIの開発プロセスについてみてきましたが、ここではAI開発にあたって準備すべき事項を紹介します。

プログラミング言語

AIを活用したシステムを開発していくために、よく用いられているプログラミング言語は「Python」です。PythonはAI開発用のライブラリやフレームワークが充実していて、初心者でも習得のハードルが比較的低いといわれています。しかしながら、JavaScript、C++、Julia、JavaなどでもAIの開発はできます。自分のスキルに応じて使いやすいプログラミング言語を選ぶとよいでしょう。データベースの構築やデータの整形などでSQLも頻繁に利用されます。

また近年では、プログラミングなしでAIを構築できるクラウドサービスが各社からリリースされています。

開発のためのITインフラ

AIの開発にあたっては、機械学習や深層学習をスムーズに実施するための計算能力を備えたコンピュータや、学習用データを保存するためのストレージなど、ITインフラの準備が欠かせません。ITインフラはクラウドサービスで構築すると、素早く環境を準備でき、必要に応じて使用するリソースを増減させられるため便利でしょう。このようなサーバーやネットワークなどのITインフラを、インターネット上のサービスとして提供するクラウドサービスを「IaaS」(Infrastructure as a Service)と呼びます。

近年では各社からIaaSがリリースされ、サービスの種類が充実してきています。

AIの知見を持つ技術者

冒頭で説明した通り、AIの開発は一筋縄ではいきません。特に一からAIモデルを開発する場合は、経験者の助言が必要不可欠です。最短距離で開発を進めるためには、知見を持つAI開発会社へアウトソーシングするなどの手段も考えられます。

※AIコンサルのサービス紹介ページなどがあればご教示ください。ここにリンクを貼りたく考えています。

AI開発の学び方

AI開発を学びたい場合には、独学でのスキル習得、オンラインサービスの活用、スクールと、3つの選択肢があります。

AI開発が活発になっている現在では、AI関連の本も多く出版され、初心者にも読みやすい本を見つけられるので、ある程度であれば独学でもスキルアップができるでしょう。インターネット上でも多くの記事が公開されており、安値なオンライン学習サービスも多数リリースされています。

AI開発の際には必要に応じて専門企業に依頼を

AIは、企画・構想から運輸まで様々なプロセスを経て開発されます。近年では簡単にAIを開発できるサービスが各社からリリースされていますが、AIの知識が必要なサービスもあるのが実情です。自社のサービスに合わせたAI開発をするには、結局のところAI開発の専門業者へ依頼することが一番といえます。

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