家電製品に搭載されるなど、私たちにとってAIはますます身近なものになってきています。人間の脳を模して造られたAIは、これまでの機械には不可能だったことを可能にする次世代のテクノロジーです。
しかし高機能なものだからこその弊害もあります。この記事では「過学習」について詳しくご紹介するとともに、AI開発の注意点と費用相場などもお伝えします。
過学習とは？AI導入の際の注意点
AI（Artificial Intelligence）＝人工知能は、これまでの機械とは全く異なるテクノロジーです。
辞典によると「コンピューターで、記憶・推論・判断・学習など、人間の知的機能を代行できるようにモデル化されたソフトウエア・システム。」（デジタル大辞泉より）と定義されています。AIというと、一昔前はSF作品の中だけの存在でしたが、最近は家電製品に搭載されたりして非常に身近なものになりました。
AIはこれまでの機械と異なり、自ら学ぶ力を持っています。特化型・汎用型、強いAI・弱いAIでその程度に差はありますが、いずれのAIも学習を通じて進化するのです。しかし、学習能力があることはメリットにもデメリットにもなります。
学習能力があることで、逐一新しいプログラムに書き換えなくても、AIは自分で進化を続けます。一方で、学習能力があるがために、必要以上に知識やデータを取り込み、エラーを起こしてしまうことも少なくありません。
AIが必要以上に知識やデータを取り込みすぎた結果、正しい答えが導けなくなってしまうことを「過学習」と言います。AIを実用化する場合、この過学習をどう抑制するかが大きなカギとなるのです。
過学習によって起こる弊害
それでは、過学習についてもう少し詳しく見ていきましょう。過学習＝AIが学習し過ぎた結果エラーを起こす、と聞いてSF作品にある「人間VS人工知能の戦争」を思い浮かべた人もいるかもしれません。
将来的にそういった争いが起こる可能性は否定できませんが、今のところその心配はないと言っても良いでしょう。AIの研究・開発は、ありとあらゆるリスクを考慮して慎重に進められているからです。
それよりも現実的なのが、AIが過学習を起こした結果正しく動作しなくなり、私たちの生活や仕事に支障が出てしまうことです。AIは、同じような問題を繰り返し解決することで学習します。
イメージとしては、算数のドリルや漢字の書き取りを何度も繰り返すイメージです。通常であればこれまでに解いた問題との類似点を探したり、解き方のパターンを応用したりして正しい回答を導き出すことができます。
しかし、過学習が起こると、これまで解いたことのない問題が出てきた時に対応できなくなってしまうのです。イメージとしては、算数の文章問題を一言一句覚えてしまい、応用が効かなくなった状態が近いでしょう。
いくら練習問題を正しく解けたとしても、本番の試験で間違えてしまっては試験をパスすることはできませんよね？それと同じように、過学習が起こってしまうといざ実用化した時に思わぬエラーが発生する恐れがあるので、実用化できなくなってしまうのです。
過学習を防ぐには
では、過学習を防ぐにはどうすれば良いのでしょうか？「過学習を防ぐためにはAIに学習させなければよいのでは？」と思うかもしれませんが、それではAIのメリットを最大限に活かすことができません。過学習を防ぐためには、いくつかの方法があります。
まず昔から行われている方法の一つに、途中で学習を打ち切る、というものがあります。しかし、AIが目標とする精度に到達する前に学習を打ち切ってしまってはプロジェクトがとん挫することにもなりかねません。したがって、現在では次の3つの方法が主に用いられています。
- 1.学習データの数を増やす
- 2.簡単なモデルに変更する
- 3.正則化をおこなう
それぞれ詳しくご紹介しましょう。
1.学習データの数を増やす
学習データの数を増やすことで過学習を抑制するのは、「練習問題のバリエーションを増やして応用力を養う」ようなものと捉えてください。
AIは、学習データの種類が多ければ多いほど様々な事柄に対応できるようになっていきます。現在インプットしている学習データに加えて新しいデータを集め、インプットすることで過学習を抑制することができるのです。
2.簡単なモデルに変更する
AIそのものの仕組みを簡単なものに変更してしまうという方法もあります。単純な仕組みにしてしまえば、それだけ対応できる事柄も減るため、未知の問題に出会う確率も減るからです。過学習が起こると、未知の問題に対する対応力が低下してしまいます。
そこで、AIの機能を絞り、未知の問題に遭遇する確率そのものを低下させることで過学習を抑制するのです。とはいえ、多くのAIは複雑な課題の解決のために構築されていることも珍しくありません。企業としてAIを導入していれば、簡単にモデルを変更することは容易ではありませんよね。
そんな時に用いられるのが「ドロップアウト」という方法です。AIが学習する問題をあらかじめ選別し、減らしておくことでAIが学習する内容を制限することができます。結果として、簡単なモデルに変更したのと同じような過学習抑制効果が得られるのです。
3.正則化を行う
正則化は、数式を用いてAIのパラメータの値を小さい値に近づけていく数学的な手法です。不要なパラメータの影響を小さくすることで、変数の影響を抑えて、過学習を防ぎつつモデルを簡単なものへと変化させていきます。
正則化を用いれば、プログラムのコードを書き換えることなくAIの過学習を抑制することも可能です。正則化を行う際は、AIの「学習曲線」を使って過学習の状態を確認したうえで行います。
AI開発の注意点と費用相場は？
過学習を防ぐ方法をお伝えしたところで、AIを導入する方法をご紹介しましょう。現在は様々なITベンダーがAIの開発を請け負っています。
AI開発は事前準備が大切
AI開発は、事前の準備が非常に大切です。「どんな問題を、どういった形で解決したいのか」を明確にし、専門的な知識を持ったAIプランナーなどに相談しましょう。一時期AI導入がブームになった際、多くの企業がAIを導入しようとしました。
しかし、AIに求めるもののビジョンが曖昧だったがために導入をあきらめた企業も少なくありません。AI開発は、「AIに何をさせたいのか」をはっきりさせることがスタートです。まずは社内でしっかりと話し合い、AIに求めるものを具体化することから始めましょう。
開発相場は200万円から
AIの開発費用の相場は、200万円からとされています。もちろん複雑なAIになればなるほど開発費用も高額になります。AIの開発費用に関しては要問合せ・要見積もりとしている企業も少なくないので、複数の企業から見積もりを取り適切な費用相場を調べるようにしましょう。
チャットボットの開発ならクラウドソーシングに外注してみよう！
単純な「チャットボット」のようなAIの開発であれば、フリーランスのエンジニアに外注するという方法もあります。現在はクラウドソーシングで仕事を請け負う個人も増えてきているので、導入コストを抑えたいのであればフリーランサーへの外注も検討してみましょう。
導入コストを抑えたいならクラウドソーシングがおすすめ
クラウドソーシングとは、企業が個人に仕事を外注する外注の一形態です。
最近はクラウドソーシングサイトの登場などもあり、個人で企業の仕事を請け負う人が年々増加しています。クラウドソーシングを利用すれば、企業に外注するよりも導入コストを抑えてAIを導入することができる場合があるので気になる人はチェックしてみましょう。
ただし、クラウドソーシングを通じて仕事を外注できるのはあくまでも個人です。複雑なAIの開発を外注するのは難しいので、あくまでも単純なAIの開発に絞って外注するのがおすすめです。