AIモデル活用ガイド：実践編

AIモデルの数は急速に増加しており、ニュースやソーシャルメディアを賑わせる有名な名前だけではありません。AIの領域は現在、Gemini、Claude、OpenAI、Grok、Deepseekなどのテクノロジー大手からのオープンソースイニシアチブ、独自のシステム、製品を含む、数百のモデルで構成されています。これらのモデルは、その中核において、膨大なデータセットで綿密にトレーニングされたニューラルネットワークであり、複雑なパターンを認識することができます。現代は、ビジネスアプリケーションから個人的な支援、創造性の向上まで、さまざまな目的でこれらの進歩を活用する絶好の機会を提供します。このガイドは、AI分野の初心者に基礎的な理解を提供し、この技術を効果的に利用できるようにすることを目的としています。その目的は、単にAIの’上に’構築するのではなく、AIと’共に’構築できるようにすることであり、基本的な概念、実践的なアプリケーション、および精度を評価する方法に焦点を当てています。

このガイドでは、次の重要な側面について説明します。

• AIモデルの分類
• 特定のタスクへのモデルのマッチング
• モデルの命名規則の理解
• モデルの精度パフォーマンスの評価
• ベンチマークリファレンスの利用

あらゆる考えられるタスクを処理できる単一のユニバーサルAIモデルは存在しないことを認識することが重要です。代わりに、異なるモデルが特定のアプリケーションに合わせて調整されています。

AIモデルのカテゴリ

AIモデルは、大きく分けて次の4つの主要なカテゴリに分類できます。

• 純粋な言語処理（汎用）
• 生成（画像、動画、音声、テキスト、コード）
• 識別（コンピュータビジョン、テキスト分析）
• 強化学習

多くのモデルは単一のカテゴリに特化していますが、他のモデルはさまざまな精度のマルチモーダル機能を示します。各モデルは特定のデータセットでトレーニングを受け、公開されたデータに関連するタスクを実行できます。次のリストは、各カテゴリに関連付けられている一般的なタスクの概要を示しています。

純粋な言語処理

このカテゴリは、トークン化と統計モデルを使用して、コンピュータが人間の言語を解釈、理解、生成できるようにすることに焦点を当てています。チャットボットはその最たる例であり、’Generative Pre-trained Transformer’の略であるChatGPTが注目に値する例です。これらのモデルの大部分は、事前トレーニングされたトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、人間の言語の文脈、ニュアンス、および微妙な点を理解することに優れており、自然言語の相互作用を必要とするアプリケーションに最適です。これらは、次のようなタスクに使用できます。

• 感情分析: テキストの感情的なトーンを判断します。これは、顧客のフィードバックを理解したり、世論を測定したりするのに役立ちます。
• テキスト要約: 大量のテキストをより短く、より管理しやすい要約に凝縮し、情報処理の時間と労力を節約します。
• 機械翻訳: ある言語から別の言語へのテキストを自動的に翻訳し、言語の壁を越えたコミュニケーションを促進します。
• 質問応答: 自然言語で提起された質問への回答を提供し、ユーザーが情報を迅速かつ簡単にアクセスできるようにします。
• コンテンツ生成: 記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新など、オリジナルのテキストコンテンツを作成します。

純粋な言語処理モデルの背後にある基盤技術には、言語の構造と意味を分析する複雑なアルゴリズムが含まれます。これらのアルゴリズムは、テキストとコードの膨大なデータセットから学習し、単語とフレーズ間のパターンと関係を特定できるようにします。モデルは次に、この知識を使用して新しいテキストを生成したり、既存のテキストの意味を理解したりします。

生成モデル

画像、動画、音声、テキスト、コードを生成するものを含む生成モデルは、多くの場合、敵対的生成ネットワーク（GAN）を利用します。GANは、ジェネレーターとディスクリミネーターの2つのサブモデルで構成されています。これらのモデルは、トレーニングされた広範なデータに基づいて、リアルな画像、音声、テキスト、およびコードを生成できます。安定拡散は、画像や動画を生成するための一般的な手法です。これらのモデルは、次のような目的に使用できます。

• 画像生成: テキストの説明やその他の入力から、リアルなまたは芸術的な画像を作成します。
• 動画生成: テキストのプロンプトやその他の入力から、短い動画を生成します。
• 音声生成: 音楽、音声、またはその他の種類の音声を、テキストの説明やその他の入力から生成します。
• テキスト生成: 詩、スクリプト、またはコードなど、オリジナルのテキストコンテンツを作成します。
• コード生成: 目的の機能の自然言語の説明からコードを自動的に生成します。

GANのジェネレーターサブモデルは新しいデータサンプルを作成する役割を担い、ディスクリミネーターサブモデルは実際のデータサンプルとジェネレーターによって生成されたデータサンプルを区別しようとします。2つのサブモデルは敵対的な方法でトレーニングされ、ジェネレーターはディスクリミネーターを欺こうとし、ディスクリミネーターは実際のデータサンプルを正しく識別しようとします。このプロセスにより、ジェネレーターはリアルなデータサンプルを生成する能力がますます高まります。

識別モデル

コンピュータビジョンとテキスト分析で使用される識別モデルは、データセットから明確なクラスを学習して意思決定を行うように設計されたアルゴリズムを使用します。例としては、感情分析、光学文字認識（OCR）、画像分類などがあります。これらのモデルは、さまざまなカテゴリのデータを区別するように設計されており、幅広いアプリケーションに役立ちます。これらは、次のような目的に使用できます。

• 画像分類: 画像に存在するオブジェクトまたはシーンを識別します。
• 物体検出: 画像または動画内の特定のオブジェクトを特定して識別します。
• 感情分析: テキストの感情的なトーンを判断します。
• 光学文字認識（OCR）: テキストの画像を機械可読テキストに変換します。
• 不正検出: 詐欺的な取引または活動を識別します。

識別モデルで使用されるアルゴリズムは、異なるクラスのデータを区別するために最も重要な特徴を識別することを学習します。これらの特徴は、新しいデータサンプルを正確に分類できるモデルを作成するために使用できます。

強化学習

強化学習モデルは、ロボット工学、ゲーム、自動運転など、目標指向の結果を達成するために試行錯誤法と人間の入力を使用します。このアプローチでは、エージェントが環境内で意思決定を行い、報酬を最大化することを学習します。エージェントは報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取り、それを使用して自身の行動を調整します。このプロセスにより、エージェントは目標を達成するための最適な戦略を学習できます。強化学習は、次のような目的に使用できます。

• ロボット工学: ロボットが歩行、オブジェクトの把握、環境のナビゲーションなどの複雑なタスクを実行するようにトレーニングします。
• ゲーム: 高いレベルでゲームをプレイできるAIエージェントを開発します。
• 自動運転: 自動運転車が道路をナビゲートし、障害物を回避するようにトレーニングします。
• リソース管理: エネルギーや帯域幅などのリソースの割り当てを最適化します。
• パーソナライズされた推奨事項: 過去の行動に基づいて、ユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供します。

試行錯誤のプロセスにより、エージェントはさまざまな戦略を探索し、どれが最も効果的かを学習できます。報酬とペナルティの使用は、エージェントを最適な行動へと導くフィードバックを提供します。

モデルの命名規則の理解

AIモデルのさまざまなタイプとそれぞれのタスクを理解したら、次のステップは、それらの品質とパフォーマンスを評価することです。これは、モデルの命名方法を理解することから始まります。AIモデルの命名に関する公式の規則は存在しませんが、一般的なモデルには通常、単純な名前の後にバージョン番号が続きます（例：ChatGPT #、Claude #、Grok #、Gemini #）。

より小型で、オープンソースで、タスク固有のモデルには、多くの場合、より詳細な名前が付けられます。これらの名前は、huggingface.coなどのプラットフォームでよく見られ、通常は組織名、モデル名、パラメータサイズ、およびコンテキストサイズが含まれます。

これを説明するための例を次に示します。

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: モデルの開発を担当する組織。
• Mistral-small: モデル自体の名前。
• 3.1: モデルのバージョン番号。
• 24b-instruct: パラメータ数。モデルが240億のデータポイントでトレーニングされ、命令追跡タスク用に設計されていることを示します。
• 2053: コンテキストサイズ、またはトークン数。モデルが一度に処理できる情報量を表します。

Google/Gemma-3-27b

• Google: モデルの背後にある組織。
• Gemma: モデルの名前。
• 3: バージョン番号。
• 27b: パラメータサイズ。モデルが270億のデータポイントでトレーニングされたことを示します。

主な考慮事項

命名規則を理解することで、モデルの機能と意図された使用に関する貴重な洞察が得られます。組織名は、モデルの出典と信頼性を示します。モデル名は、同じ組織によって開発された異なるモデルを区別するのに役立ちます。バージョン番号は、開発と改良のレベルを示します。パラメータサイズは、モデルの複雑さと学習能力のおおよその目安を提供します。コンテキストサイズは、モデルが効果的に処理できる入力の長さを決定します。

遭遇する可能性のある追加の詳細には、ビット単位の量子化形式が含まれます。量子化形式が高いほど、モデルを操作するために必要なRAMとコンピュータストレージが多くなります。量子化形式は、4、6、8、16などの浮動小数点表記で表されることがよくあります。GPTQ、NF4、GGMLなどのその他の形式は、特定の{ハードウェア}構成での使用を示します。

• 量子化: これは、モデルのパラメータを表すために使用される数値の精度を下げる手法を指します。これにより、モデルのサイズとメモリフットプリントを大幅に削減できるため、リソースが限られたデバイスへのデプロイが容易になります。ただし、量子化により、精度がわずかに低下する可能性もあります。

• ハードウェアに関する考慮事項: さまざまなハードウェア構成は、さまざまな量子化形式に適している場合があります。たとえば、一部のハードウェアは4ビット量子化に最適化されている可能性がありますが、他のハードウェアは8ビットまたは16ビット量子化に適している可能性があります。

モデルの精度評価

新しいモデルのリリースに関するニュースの見出しはエキサイティングですが、主張されているパフォーマンスの結果には注意してアプローチすることが不可欠です。AIのパフォーマンスの状況は非常に競争が激しく、企業はマーケティング目的でパフォーマンスの数値を誇張する場合があります。モデルの品質を評価するより信頼性の高い方法は、標準化されたテストからのスコアとリーダーボードを調べることです。

いくつかのテストは標準化されていると主張していますが、AIモデルの評価は、これらのシステムの’ブラックボックス’の性質と、関与する多数の変数により、依然として困難です。最も信頼できるアプローチは、AIの応答と出力を事実および科学的なソースと照合して検証することです。

リーダーボードのWebサイトには、並べ替え可能なランキングが投票と信頼区間スコアとともに表示され、多くの場合、パーセンテージで表されます。一般的なベンチマークには、質問をAIモデルに与え、その応答の精度を測定することが含まれます。これらのベンチマークには、次のものが含まれます。

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

ベンチマークの説明

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): 小学生向けに設計された、7787の多肢選択式科学質問のセット。このベンチマークは、科学的な概念について推論し、問題を解決するモデルの能力をテストします。

• HellaSwag: 文章完成演習を通じて、常識的な推論を評価するベンチマーク。このベンチマークは、文章の文脈を理解し、最も論理的な終わりを選択するようにモデルに課題を与えます。

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): このベンチマークは、広範な言語理解を必要とする、さまざまなタスクにわたって問題を解決するモデルの能力をテストします。タスクは、数学、歴史、科学、法律など、多様なトピックをカバーしています。

• TruthfulQA: このベンチマークはモデルの真実性を評価し、誤りを罰し、’わかりません’のような回避的な回答を抑制します。このベンチマークは、正確で正直な回答を提供するようにモデルを奨励します。

• Winogrande: Winogradスキーマに基づいた課題で、トリガーワードに基づいて異なる2つのほぼ同一の文章が特徴です。このベンチマークは、意味の微妙な違いを理解し、曖昧さを解消するモデルの能力をテストします。

• GSM8K: 8,000の小学生の算数の問題のデータセット。このベンチマークは、数学的な問題を解決し、計算を実行するモデルの能力をテストします。

• HumanEval: このベンチマークは、164の課題に対応して、正しいPythonコードを生成するモデルの能力を測定します。このベンチマークは、モデルのコーディングスキルと、プログラミングの概念を理解して実装する能力をテストします。

これらのベンチマークを注意深く調べ、AIの応答を事実情報源と照合して検証することで、モデルの機能と制限についてより正確に理解することができます。この情報は、特定のニーズに最適なモデルに関する情報に基づいた意思決定を行うために使用できます。