AIモデルとは？
AIモデルとはデータ解析手法のひとつで、人工知能（AI）が入力データを学習して結果を出力するモデルのことを指します。
もう少しわかりやすく言うと、人間の知能を使って結果を予測するのではなく、人工知能（AI）が予測や意思決定を自律的に行う仕組みのことをAIモデルと呼んでいます。
AIモデルの基本概念
AIモデルの基本概念は、「入力 → モデル → 出力」といったプロセスにより成り立つものです。
この“モデル”とは簡単に言うと計算方法のことで、入力から出力に至るまでの工程を表しています。
たとえば会議などの音声をAIによって文字起こしするときには、音声を入力データとしてAIにインプット（入力）し、音声認識技術（モデル）により解析します。
そしてモデルの段階で判断された内容がアウトプット（出力）され、テキスト化されるのです。
AIモデルは複数存在し、精度の高い結果を得るためには目的や用途によって使い分ける必要があります。
AIモデルがもたらす可能性
今、なぜAIモデルが注目されているのでしょうか。
これは、蓄積された膨大な情報をもとにデータ分析することを、AIモデルが得意とするからです。
インターネットの普及により、私たちが得られる情報は格段に増えました。
店舗では、顧客の購入商品だけでなく来店回数や時間帯、性別、シーズンなど多くの情報を得ることができます。
それらのデータを活かした販売戦略や購入予測は、これからの時代マーケティングにおいて不可欠な要素です。
しかし人間の力だけで膨大なデータを分析するには限界があるでしょう。
AIモデルを上手く活用することは、データ分析を容易にしてマーケティング戦略を成功へ導くカギとなるのです。
AIモデルの種類
AIモデルにはいくつかの種類がありますが、ここでは大きく3つに分けて説明します。
機械学習モデル（教師あり学習）
まずは機械学習モデルです。
機械学習モデルは“教師あり学習”ともいわれており、正解の情報を含んだデータから正解を導き出すための学習方法です。
たとえばネコの写真に「これはネコです」というラベルをつけてインプットし、AIはこの画像からネコの特徴を読み取り「ネコ」のパターンを学習するのです。
機械学習モデルは、教師となるデータを大量に学習させることで精度を高めていきます。
このモデルは工場の生産ラインで不良品を見分ける画像診断などにも用いられています。
ディープラーニングモデル（教師なし学習）
ディープラーニングモデルは“教師なし学習”といわれるAIモデルで、データへ正解を与えずにAIが正解を解析していくモデルです。
まず与えられたデータのなかから似ている特徴やパターンなどの規則性を見つけ出し、そこから結果をアウトプットします。
たとえば大量の生物データから「しっぽがあるかどうか」という特徴でグループ分けする、クラスタリングなどがディープラーニングにあたります。
また購買データやPOSデータなどを分析し、関連性やパターンを見つけるアソシエーション分析も教師なし学習の一種です。
ディープラーニングモデルでは正解となるデータを示していないため、出力された結果の最終確認は人間によって行われる必要があります。
強化学習
強化学習は理想とする結果をAIに与え、そこに最も近づけていけるように学習させるモデルです。
教師あり学習とは異なり、強化学習ではAIに明確な正解を与えません。
AIに何度も経験させて試行錯誤を繰り返し、最適解にたどり着くように仕向けていきます。
たとえば掃除ロボに強化学習のAIモデルを組み込んだ場合、ロボットが掃除を行いながらゴミの位置などを学習していき、効率的な掃除ルートや手順を自ら学んでいきます。
近年開発が進んでいる自動車の自動運転技術や、プロ棋士たちも取り入れている将棋AIなどで利用されている手法で、人間のように未来を予測した動きの実現を目指すモデルです。
AIモデルを深く知るための追加ポイント
AIモデルの精度を左右する要因
AIモデルの精度は、学習させるデータの量と質によって大きく変わります。
もともとAIは何もない状態、つまりゼロから構築していくものです。
より多くのデータを取り込み、蓄積して学習していくことが最も重要なポイントとなります。
しかしここで注意しなければならないのは「大量のデータを準備すればいい」というわけではないという点です。
間違ったデータや不確かな情報を学習させてしまうと、当然AIが行う分析や予測の精度に悪影響を及ぼします。
学習させるデータの量と質は、AIモデルの精度を左右する要因なのです。
モデルの評価方法と指標
機械学習モデルでは、モデルの精度を判断するために評価指標が用いられます。
AIモデルの評価指標とは、モデルの精度を定量的に評価するための指標であり、これがあることでモデルを最適化し、より効果的なモデルの構築が可能になります。
よく使われる機械学習の評価指標は以下のとおりです。
【分類モデル】
- 正解率（Accuracy）
- 適合率（Precision）
- 再現率（Recall）
- F値（F1-score）
- 対数損失（logloss）
【回帰モデル】
- MAE（平均絶対誤差）
- MSE（平均二乗誤差）
- RMSE（平均二乗誤差の平方根）
- R2（決定係数）
忘れてはならないのは、AIモデルの評価はひとつの基準で判断するのではなく、最適な種類の評価指標を複数用いて行われるということ。
それぞれの指標の利点・欠点を認識し、うまく組み合わせていくことが大切です。
AIモデルの作成方法
ここからはAIモデルの作成方法について見ていきましょう。
AIモデル作成の流れ
- AIモデルの活用方法を決めておく
- AIに学習させるためのデータを収集する
- データを加工する（タグ付）
- AIモデルを構築する
- 性能評価をして再学習を行う
1.AIモデルの活用方法を決めておく
AIモデルには非常に多くの種類があるため、まずはそのような用途でAIモデルを活用するのか明確にしましょう。
2.AIに学習させるためのデータを収集する
AIモデルの活用目的に応じたデータを収集します。
たとえば「将来の売上予測」が目的であれば、売上金額の日次データや顧客の属性・購入データなどを収集しますが、より多くのデータを集めた方が適切なAIモデル作成に役立ちます。
3.データを加工する（タグ付）
AIにデータを学習させるために、データにアノテーションと呼ばれる加工を行います。
一般的に機械学習では、データに「タグ付」を行う作業で、画像のアノテーションは物体検出・領域抽出・画像分類の3つに分けられます。
4.AIモデルを構築する
データの準備ができたら、AIモデル開発ツールに入力してAIモデルを作成します。
データの形式や用途に応じた適切な種類のモデルを選ぶようにしましょう。
5.性能評価をして再学習を行う
できあがったAIモデルがきちんと機能しているかどうか性能評価を行います。
もし間違った結果のアウトプットがされるようなら、データの中身や量を見直して再学習を行います。
またさらに精度を上げたい場合も同様に、評価を繰り返すことが必要です。
Beyond AIを活用した効率的なモデル作成
Beyond AIは画像生成AIモデルの構築を得意としています。
現在利用できる多くのAIモデルは海外で開発されており、複雑な著作権リスクや法的な要件が明確にされていないものが含まれます。
Beyond AIが提供する写真AIは、すべての成果物において商用利用可能です。
広告コンテンツやSNSなど、どのような場面でも安心して活用できるメリットがあります。
雑誌・Web・メディアといった異なる媒体であっても、統一されたブランドイメージで広告コンテンツを作成できることはマーケティングにおいて非常に効率的といえるでしょう。
またBeyond AIでは専門スタッフによる丁寧なヒアリングなどサポート体制も充実させており、専門知識のない企業でも安心して生成AIを導入できます。
Beyond AIでAIモデルを活用するメリット
コスト削減と効率化
Beyond AIが提供する写真AIを導入することで、企業が得られるメリットは大きなものです。
たとえば雑誌に掲載する広告写真を1枚作成しようとした場合、従来のやり方だと、商品の撮影・画像の切り抜き作業・モデルのキャスティング・撮影スタジオの確保・スケジュール調整・ロケーションの選定など多くのプロセスを踏まなければなりませんでした。
写真AIを活用すればこれらの作業プロセスは大幅に短縮されます。
商品画像が1枚あれば、さまざまなシチュエーションにあわせた着用写真や商品写真を何パターンも生成することができ、モデルのキャスティングも撮影スタジオの確保も必要ありません。
大幅な時間短縮だけでなく、広告制作におけるコスト削減を実現します。
もちろん生成された商品写真は著作権を顧客に譲渡するため、さまざまなコンテンツで広告運営をする際も、統一感のあるブランドイメージで消費者にアピールできます。
実際の導入事例
Beyond AIの画像生成AIモデルは、さまざまな業界で導入実績があります。
イギリスのファッションブランド「ヴィヴィアンウェストウッド」は、ブランドイメージを的確に伝えるためにAI広告を導入し、顧客の関心を集めることに成功しました。
イタリアのアパレルブランド「ディーゼル」では、キャスティングが難航する下着モデルに写真AIを採用し、人間らしい自然な質感を持った高品質な商品写真を実現しています。
日本国内では「オーダースーツSADA」が写真AIを活用して広告キャンペーンを行い、キャスティング料が高いと言われる体型のモデルをAIで生成、モデル採用費用やスケジュール調整の負担解消につなげました。
AIモデルを活用した未来のビジョン
長く足踏み状態であった生成AIは、ディープラーニング（機械学習）の技術によって大きく飛躍を遂げました。
今後、AIモデルはさらなる進化と言われていて、未来のビジョンを語るうえで欠かせないものとなっていくでしょう。
たとえばテキスト・音声・画像などさまざまなデータを学習して生成されたコンテンツは、より高度なものへと進化し、文脈やニュアンスを感じ取った人間らしい文章や会話などが可能となります。
医療分野などの専門知識を深く学習することで、遠隔診断を可能にして病気の早期発見や慢性疾患への対応などに応用、そして膨らむ医療費の歯止めも期待されています。
もちろん広告業界での活躍も期待される分野です。
人間が思いつかなかった新しいアイデアや表現の生成、それはクリエイターが新たなデザインを思いつくきっかけにもなるでしょう。
AIモデルがビジネスにもたらす進化
AIモデルによってビジネスにもたらされる進化は計り知れません。
ChatGPTの台頭によってカスタマーサービスが大きく強化されたのをはじめとし、生成AIによる広告コンテンツでは、キャッチコピーやビジュアル作成などのクリエイティブ分野においても活用の場を広げています。
しかしビジネスにおいてAIモデルを活用すべき理由はそれだけではないのです。
混とんとする市場において企業が生き残るためには、競争優位を確立しなければなりません。
そのために必要なのが膨大なデータの活用です。
たとえば保有する顧客データや取引履歴、トレンドなどをAIモデルに学習させ、パーソナライズされた製品やサービスの提供を可能にしたり、顧客満足度を高めたりすることで競争力を高めます。
またAIによる自動コンテンツの生成は、マーケティングや広告業務の作業の負担を大幅に和らげ、さまざまな方面からの効率化を促します。
AIモデルを上手く活用することで、既存の人的リソースを新たな製品開発や創造性の高いタスクに集中させることができ、ビジネス成功のチャンスを生み出すことができるでしょう。
AIモデルと人間の協働
今、日本企業が抱える深刻な問題として、2018年に経済産業省が発表した「2025年の崖」が取り上げられています。
「2025年の崖」とは、今後日本の企業が市場で勝ち抜くためにはDXの推進が不可欠であり、それをしないと2025年から年間約12兆円もの経済損失が発生すると予測したものです。
多くの日本企業では、DX化に関心があるものの思ったようにDX推進が進んでいません。
これは企業のIT人材不足が一番の問題であると考えられますが、IT人材の育成は一朝一夕で叶うものではないでしょう。
そこでAIモデルの活用が求められるのです。
そもそも日本は現在、IT人材だけでなくあらゆる分野で人材不足が起きています。
少子高齢化、働き方改革など社会構造の変化は避けられないものであり、AIと人間の協働は今後ますます加速していくことは間違いないでしょう。
生成AIの活用はまだ一部のビジネスモデルの話だと捉えられていますが、実は多くの企業で活用が期待できるものです。
情報の検索や文章の要約、簡単なプログラムの作成、キャッチコピーの提案、企画のアイデア出しなど、いわゆるホワイトカラーが担っている業務の多くをAIモデルはサポートできる可能性を秘めています。
日本国内、そして世界市場で勝ち残っていくためには、AIモデルの活用を積極的に進めていくことが重要なのです。
Beyond AIで次世代のAIモデルを構築しよう
Beyond AIは、最先端の技術を使った画像生成AIモデルを構築します。
Beyond AIのAIモデルは、あらゆる広告コンテンツやマーケティング戦略での活用が可能で、業務効率化やコスト削減といった問題を解決できます。
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