AI開発の制約をどう克服するか【前編】
大量データは使わない「フューショット学習」と「普通の教師あり学習」の違い
AIモデルの開発にはデータが欠かせないが、常に十分なデータを収集できるとは限らない。そこで注目されているのが「フューショット学習」という手法だ。
AI（人工知能）モデルの開発に欠かせないのが「学習データ」だが、そのデータや学習に必要なコンピューティングリソースを十分に確保できるとは限らない。こうした課題を解決する手法の一つとして注目されているのが「フューショット学習」（Few-shot Learning）だ。一般的な教師あり学習と何が違うのか。基礎を押さえておこう。
「フューショット学習」と「教師あり学習」の違い
フューショット学習は、限られたデータでも高精度な識別や予測を可能にする機械学習手法だ。従来の機械学習アルゴリズムは、大量のデータを学習してパターンを抽出することで、新たなデータを正確に識別できるようにする。フューショット学習は、ごく少量のデータを一般化することで、未知のデータを識別できるようにする。
一般的な教師あり学習では、AIモデルの分類能力や判断能力を高めるために、数千件から数十万件ものラベル付きデータを用いる。一方で、大量のデータを用意することが難しい、あるいはそもそも存在しないケースもある。こうした状況では、従来の学習方法は実用的とは言えない。
フューショット学習は、既に識別や分類が得意な事前学習済みのAIモデルを基盤とし、最小限の追加学習によって新たな分類能力を付与する。つまり、ゼロからAIモデルを訓練するのではなく、既存のモデルを迅速かつ効率的に拡張することを目的としたアプローチだ。
前提条件として、フューショット学習では、AIモデルが有用なデータの学習を済ませている必要がある。例えば、鳥の種類を識別するAIモデルが、何千種類もの鳥の画像を学習済みだったとしよう。新種の鳥が発見され、そのラベル付き画像が数枚しか存在しない場合でも、フューショット学習を適用すれば、AIモデルは新種の識別能力を獲得できる。これは、新しいデータが、学習済みデータの基本的な構造と一致するため、わずかな画像だけで新種を認識できるという仕組みだ。
「Nショット学習」とは？
フューショット学習は「Nショット学習」（N-Shot learning）の一種だ。Nショット学習とは、学習データの入手や品質に関する課題を解決するために生まれたAIトレーニング手法だ。ここでの「N」とは、使用するデータサンプルの数を指す。
Nショット学習には、主に以下3つのバリエーションがある。
- フューショット学習（One-shot learning）
- 比較的少数のラベル付きデータを使用してAIモデルを学習させる方法
- One-shot learning
- フューショット学習の一種。1つのラベル付きサンプルを使ってAIモデルを訓練する手法）
- Zero-shot learning
- 既存のデータサンプルを一切使用せず新しいデータを処理しようとする、極端なアプローチ
次回は、フューショット学習が適するユースケースを紹介する。
TechTarget発 エンジニア虎の巻
米国Informa TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 エンジニア虎の巻
米国TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
4
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
BMWも導入 78兆円市場に化ける「フィジカルAI」の衝撃
-
9
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
10
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー