この記事のポイント
この記事はAI推論の基本から応用例、課題までを解説しています。- AI推論は、訓練済みのモデルを使って新しいデータに対する推論を行うプロセスです。
- 機械学習や深層学習の技術を用いて、異なる種類のモデルが推論を実現しています。
- AI推論技術の応用例として機械翻訳、医療画像診断、音声アシスタントがあります。
- AI推論技術は進化しているものの、モデルの正確性や信頼性といった課題も存在します。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
近年、AI技術が急速に発展するなか、AI推論はその応用例を大幅に拡大しています。しかし、多くの人々にとってAI推論がどのようなものなのか、それが私たちの日常生活やビジネスにどのように影響を与えているのかは、いまだに謎に包まれている部分も少なくありません。
この記事では、AI推論とは何か、AIモデルがどのように学習し、新たなデータに対して判断や予測を下すのかを解説するとともに、AI推論の様々な技術や応用例、そして直面している課題についても触れていきます。
机上の知識ではなく、実際の応用を交えてAI推論の全体像を理解し、これからますます進化を遂げるであろうAI推論技術の可能性について探求していきましょう。
AI推論とは
AI推論は、特定の入力データに基づき、既に訓練されたモデルを用いて結論や出力を導くプロセスです。
この段階では、モデルは新しいデータに対する 推論を行い、そのデータが何を意味するのか、どのようなカテゴリに分類されるのか、あるいは特定の問いに対する答えを提供します。推論は、モデルが以前に見たことのないデータに適用され、そのデータに対する予測、分類、またはその他のタイプの出力を生成する過程を指します。
AIにおける学習と推論の違い
AIのモデルは「学習」と「推論」という2つのプロセスが基本です。「学習」では、大量のデータ（学習データセット）を用いてデータ内のパターンや関係性を学習します。学習と推論の関係は、料理で考えると分かりやすいので以下を参考にして下さい。
「学習」
あなたは料理の初心者で、様々な料理のレシピを学ぶことにしました。
多くの異なる料理のレシピを読み、それぞれの料理にどのような材料が使われているか、どのような調理手順があるかを学びます。
この段階では、多くのレシピを経験することで、料理の一般的な原則や特定の料理に特有のパターンを理解します。
「推論」
学習したレシピの知識を基に、あなたがまだ試したことのない新しい料理を作ることにしました。
手元にある材料を見て、あなたはどのような料理を作ることができるかを考えます。学習したレシピの知識を基に、新しい材料の組み合わせで美味しい料理を作るための予測を行います。
この段階では、過去に学習した知識を新しい状況に適用し、具体的な料理を作り出します。
AI推論の基本
AI推論のイメージ
AI推論は具体的には次のようなステップで行われます。
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「データの準備と前処理」
推論に使用するデータの収集や選択をすることで新しいデータを準備します。
なお、収集したデータは欠損値の処理、正規化、特徴量の抽出などを経てモデルが処理できる形式に変換される必要があります。 -
「モデルのローディング」
求めてるタスク（画像認識や自然言語処理）に対して最適化されたモデルを選択し、推論を行うシステムやデバイスにそのモデルのパラメータや設定を読み込みます。 -
「推論の実行」
モデルは入力データを分析し、学習した知識を用いて予測や判断を行います。このステップは、モデルの種類や設計によって異なるアルゴリズムを使用することがあります。 -
「結果の解釈と応用」
推論の結果は、実世界のアプリケーションや意思決定プロセスに適用されます。例えば、推論によって得られた予測は、製品の推薦、医療診断、金融取引の決定などに使用されることがあります。 -
「フィードバックと改善」
必要に応じて、モデルは新しいデータやフィードバックに基づいて再訓練され、推論プロセスの精度を向上させるために微調整されることがあります。
AI推論の技術
機械学習における推論の例
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教師あり学習モデル: ラベル付きデータから学習し、新しいデータポイントのラベル（例：分類名や数値予測）を予測します。例えば、ロジスティック回帰モデルは、メールがスパムかどうかを分類するために使用されることがあります。
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教師なし学習モデル: ラベルのないデータからパターンを見つけ出し、データをクラスターに分類したり、異常値を検出したりします。例えば、K-平均法は市場セグメントを識別するために使用されます。
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強化学習モデル: 学習したポリシー（状態に対する最適な行動のマッピング）を使用して、新しい状況や未知の環境で行動を選択します。
深層学習における推論の例
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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: CNNは、画像データから特徴を自動で学習し、画像の分類やオブジェクトの検出に使用されます。推論の際、CNNは新しい画像を受け取り、画像内のオブジェクトを識別します。
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リカレントニューラルネットワーク（RNN）: RNNは、時系列データやテキストデータのようなシーケンスデータを処理するのに適しています。言語モデルや音声認識システムで使用されることが多く、新しいデータに対して次に来る単語を予測したり、発話をテキストに変換したりします。
AI推論の活用例
機械翻訳
自然言語処理を利用したものに機械翻訳があります。機械翻訳は、ある言語で書かれたテキストを別の言語に自動で変換するプロセスです。この技術は、グローバル化が進む現代社会において、言語の壁を越えたコミュニケーションを可能にします。
医療画像診断
医療分野は特にこの技術によって進歩しています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用した画像認識技術は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像から疾患の特徴を識別し、診断を支援することで注目を集めています。
音声アシスタント
音声認識は、人間の話す言葉をテキストデータに変換する技術です。音声生成は、テキストや他の入力から合成音声を作り出すです。これらの技術は、音声アシスタントのようなアプリケーションで組み合わせて使用され、ユーザーが自然言語でデバイスと対話できるようにします。
AI推論の課題
AI推論は多くの進歩を遂げていますが、依然として解決すべき課題が存在し、推論の正確性と信頼性はその課題として取り上げられることの多いトピックです。AIモデルが新しいデータに対して行う推論は、訓練データの質や量、モデルのアーキテクチャに大きく依存します。不十分な訓練データやバイアスが含まれている場合、推論の正確性が低下し、誤った結論を導く可能性があります。
これを解決するために、データの多様性と質を向上させる、モデルの正則化を行う、アンサンブル学習を利用するなどの手法が用いられます。
まとめ
AI推論は、技術の進歩と共にその応用範囲を広げていますが、その過程で遭遇する課題に対処することが、さらなる発展の鍵を握ります。データの質や多様性の確保、モデルの透明性と解釈可能性の向上、プライバシーとセキュリティの保護は、AI推論をより信頼性の高いものにするために不可欠です。将来的には、量子コンピューティングや新しいアルゴリズムの開発がAI推論の能力をさらに高める可能性を秘めており、持続可能で倫理的なAIの実現に向けた取り組みも重要となります。AI推論の発展は、技術的な挑戦を乗り越え、社会的、倫理的な責任を果たすことによって、人類にとってさらに価値のあるものになるでしょう。
