【2024】AIを学習させる方法！手順やおすすめツール5選

AIの発展により、業務効率や生産性を高めやすくなってきました。本記事では、AIを学習させる方法やAI学習を体験できるおすすめツールについて解説します。

本記事を参考にして、AIに学習させる方法を学び、AIを実用的に活用していきましょう。

AIとは

AIとはアーティフィシャル・インテリジェンスの略称で、日本語だと人工知能と訳され、機械学習と自動化という、2つの重要なキーワードと関連性があります。

機械学習では、画像や音声といった扱う事象のデータを解析して、学習した結果作成されるモデルを予測や判断、あるいは生成などに用います。学習モデルを用いてAIに予測や判断を任せることを自動化といいます。

AIを活用することにより、今まで時間がかかっていた予測が短時間で可能になったり、判断の精度を上げることができるでしょう。既に在庫の変化から需要を予測したり、医療分野での画像診断、教育や農業の分野でも活用されています。

身近なところでは、AIによって生成された画像を見る機会が増えつつあります。質問に答えたりWebサイトを要約するといった、対話型のチャットボットも実用レベルに進化したといえるでしょう。

AIの進化は現在進行系で、今はまだ実用に至っていない分野であっても、将来的に実用化は時間の問題だと考えられています。

AIを学習させる方法！

AIを学習させるには、手順の理解と準備が必要になります。AIで何をしたいのかを決め、それに応じたアルゴリズムを選び、手順に従いデータを準備するのが基本的な流れです。学習させたい内容に合ったツールが既に存在する場合は、既存のツールを活用するのが手っ取り早いでしょう。

自分でツールを作成する場合は、プログラミングとAIの知識が必須です。アルゴリズムについても自分で実装する必要があるので、ハードルは高いといえます。初心者にはまず、既存のツールを選択して活用することをおすすめします。

AIの学習方法（教師あり・なし）

ツールを活用するには先に学習方法の選択が必要です。AIの学習には、教師あり・なしなどの方法があります。

現在は、教師あり学習か、教師あり・なしの2つを組み合わせた半教師ありが主流になっています。

データを用意する

AIを活用する目的やツール、アルゴリズムや学習方法が決まったらデータの用意です。用意するデータは量と共に質が重要です。インターネットでデータを収集する場合は、個人情報や権利関係に注意です。

精度や実用性を高めたいなら、大量のデータの準備を前提に、選別やデータラングリングといった前処理を行う必要があります。データラングリングは質向上を目的としたデータの加工や整形のことです。AIによるデータの解析などを助け、質の高いモデルの構築に役立ちます。

AIに学習させる

更にデータの拡張やデータの分類などをして、ようやく学習に入ることができます。学習させるデータだけでなく、その際に与えるパラメータによって傾向やでき上がるモデルが変化します。同じデータを解析させても、学習方法によってモデルが大きく変わることがあるので注意が必要です。

学習は1回で完了させるのではなく、与えるデータやパラメータを調整しながら、何度も行うのが望ましいでしょう。複数のモデルが作成できたら、精度や性能などを評価して比較することをおすすめします。比較して目的や希望に合致するモデルが選択できれば、実用的な運用を始めることも夢ではありません。

AIを学習させる方法の手順はこのように、目的や目標の設定とデータの準備、データの前処理などの作業があります。データは自前で用意するのが望ましいですが、用意済みのデータセットを使用するのも1つの方法です。手順を把握や、自前で用意する場合のデータ量や質を理解するには十分です。

モデルの活用や応用

基本的な手順で学習させることができれば、モデルの活用や応用が視野に入り始めます。モデルの応用にはチャット形式の応答システムやテキスト生成、画像認識からの自動分別、製造分野における品質管理などがあります。ただし、実用的なモデルの作成には試行錯誤や時間を要します。

非常に厳しい基準でモデルの精度を求めるケースだと、場合によってはデータ収集からやり直すことも必要になるでしょう。実用を前提としたAIの活用はハードルが高いですが、AIを学習させること自体は難しくありません。

画像を生成するAIの場合は、画像の枚数が十数枚程度でも学習可能です。枚数が多いほど精度は上がりますが、枚数が少なくても学習させられるのは確かです。

AI学習を簡単に体験できるおすすめツール5選

AI学習を簡単に体験したいなら、既存のツールを活用してみましょう。AIメーカーは、誰でもAI学習を始められるように開発された簡易的なツールです。画像分類や物体検出、テキスト分類や文字起こしなどに対応しています。

サーバーの用意も環境構築も不要です。例えば、画像データをアップロードしてラベル付けをすれば、読み込ませた画像を内容に合わせて、自動で分類してくれるようになります。AIに学習させたいタグを入力することで、自動的に画像データを収集してくれる機能も便利でしょう。

おすすめのツールは、次の通りです。

• Google Colab
• Google Vertex AI
• Amazon AWS ML
• SageMaker
• Azure ML

詳しくみていきましょう。

Google Colab

ある程度プログラミングに精通しているなら、Google Colabがおすすめです。ブラウザで利用できるツールで、環境の構築を必要とすることなく、簡単にAI学習を始めることができます。

基本無料で使うことができるだけでなく、有料プランではより高性能なGPUにアクセス可能となります。AI学習にはGPUの性能が重要ですが、高性能なGPUが活用できれば、効率よく精度の高いモデルの作成が実現します。

Google Vertex AI

Google Vertex AIは、AI学習用のデータ収集から対応するツールです。コードを書かずにモデルを構築できる意味では、Google Colabよりも初心者に優しい印象です。

しかしモデルの作成や評価にも対応していますし、高度な運用も可能なので、実用性を備える懐の深いツールだといえます。無料トライアル可能で、チュートリアルが充実しています。

Amazon AWS ML

Amazon AWS MLは、コードを書くことなくAI学習を体験することができます。音声認識からのテキスト生成や、テキストからの音声生成、翻訳やチャットAIなどのツールも用意されています。高度なAI学習にも対応していますが、簡易的な学習モデルの構築と生成にも対応します。

SageMaker

AmazonのツールならSageMakerもおすすめです。SageMakerは機械学習のワンストップツールで、AI学習もモデル構築もこれ1つで可能です。

Azure ML

マイクロソフトのAzure MLは、プログラミングができなくてもAI学習やモデルの構築が行えるツールです。運用管理までをサポートするツール群で、プラットフォームという方が正しいでしょう。

教師あり学習におけるラベル付けからパラメータの調整、モデルの評価もAzure MLで完結します。ビジネス用途での実用を前提に、短時間でのモデル開発をサポートしているのが魅力です。他のAzure製品と連携できるのもポイントです。

AIを学習させるメリット

AIを学習させることで、蓄積してきたデータを様々な形に応用、活用できるメリットが生まれます。

人手不足の解消や生産性の向上は、人件費をはじめとしたコスト削減につながります。

AIは様々な可能性を秘めており、学習させることでメリットを活かすことができ、AIに学習させるデータの量や質と、学習のさせ方がAI活用の鍵を握ります。ただ学習させるだけでは意味がありませんし、明確なビジョンに基づく効果的な活用を行うことが不可欠です。

AIを学習させることは、問題の解決をはじめとして価値の創出を実現する切っ掛けになります。データ分析に活用すれば、経営戦略や経営判断にも役立てられるでしょう。
企業をより競争力の高い利益を追求できる体質へと変化させられます。

個人にとってもAIは有用で、業務効率を高めながら自由に使える時間を増やせるなどのメリットがあります。

AI学習についてまとめ

AI学習は人工知能の可能性を引き出す方法で、なくてはならないものです。何をどう学習させるかに加えて、学習で得られたモデルをどのように活かすかが重要です。AIは可能性のかたまりで、人を様々な形でサポートする力になります。

それは企業も個人も問いませんし、業種も関係ないといえるでしょう。活用が先行しているのは製造や小売業、医療などの分野で、教育分野や農業分野での活用事例もあります。AIはテキストや画像、音声などの形式のデータを扱うことができます。

これらのデータを手順に沿って学習させ、生成されたモデルをいかに活用するかがポイントです。対応するツールは増えている状況で、簡単に使い始められるツールも珍しくありません。プログラミングの知識も環境構築も不要となれば、人工知能の存在は普遍的なものになるでしょう。

AIを活用するメリットは企業・個人を問わず着実に浸透しており、今後は社会にとって欠かせなくなるものと予想されます。