【AI導入までに必要な具体的な流れ】

”人工知能を活用したい”
”人工知能ビジネスをしたい”

といったようなお客様は多いですが
導入までにどういったプロセスが必要に
なっているかを理解して相談に来られる方は
ほぼいません。

「もうすでに出来上がっているプログラムや
　システムのようなものをインストールして
　”ポチ”っとしたら人工知能が動き出す」

「人工知能にビックデータなどの大量のデータを
　学習させたら、人工知能が最適な回答を自然と
　導きだしてくれる」

といったように
人工知能のプログラミングを組んだら
すぐに成果を出し始めると思っていませんか？

実は、
人工知能の導入までの流れはものすごく

【地味な作業】

が必要になってきますし、
すぐに「はい、できあがりましたよ」
とはならないんですね。

簡単にですが
”データの準備”から”導入”までの
流れを説明していきたいと思います。

　　　　　　　　　　　　　　　　　

＝＝＝人工知能導入までの流れ＝＝＝

【１．データの準備】

　１－１．どのようなデータを使用するか検討します。
　１－２．検討したデータの収集をします。

【２．手法の選択】

　機械学習の「手法／学習方法／アルゴリズム」を選びます。

【３．前処理】

　３－１．必要なデータの選別を行っていきます。
　３－２．データランダリング（整える）します。
　３－３．データ拡張（増やす）を行います。
　３－４．学習・評価用にデータを分類します。

【４．モデルのトレーニング】

　４－１．ハイパーパラメーターのチューニングをします。
　４－２．学習をさせます。

【５．モデルの評価】

　５－１．推論
　５－２．２（手法の選択）から５までを精度が出るまで
　　　　　繰り返していきます。
　５－３．最適なモデルを選ぶ

【６．納品】

　選択した学習済みモデルを本番環境にデプロイして適用させます。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

どうでしょうか？

詳細を抜いて、ものすごくシンプルに
説明したのでイメージしにくいところ
はあるかと思います。

しかし、
今回ここでご理解いただきたい行程は、

『５－２．２（手法の選択）から５までを精度が出るまで
　　　　　繰り返していきます』

これです。

人工知能は魔法のようなテクノロジーではなく
実際は導入できる段階の精度が出るまでは
ひたすらテストを行っていきます。

すごく地味なプロセスを経ています。

そして
良い人工知能にはこのプロセスが必要不可欠です。

このプロセスがない人工知能は使い物になりません。
これは現在、資金力にものをいわせて
広められている人工知能がまさにそれですね。

しかし、
求めている成果を出すのに

”どのようなデータが必要なのか”
”どの学習方法が適しているか”
”どのように精度を上げていくか”

というのは
持っているデータや状況で個々によって
変わってくるんですね。

素人ではわかりません。

開発者が判断する必要があります。

ですが開発者に直接相談できる場など
通常はありません。

しかし今回、
少人数枠になりますが
弊社の方で相談できる場を
設けました！

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