質問: 私の周りに非情報系ですがAIについて「とにかくデータを入れておけばAIがうまいこと考えてくれて欲しい結果を出してくれるものだからAIを使うのは簡単」と思っている方がいます。 私はそれに賛同できず、AIを使うには工程が必要で、表にするとしたら次のようになると考えています。 言葉足らずな部分もあるかと思いますが、認識誤り・ご意見等いただきたく思います。 目的は機械の稼働状態が正常か異常かを判定し、リアルタイムに出力することとします。 | step | step名 | 内容 | 課題 | | --- | --- | --- | --- | | 1 | データ収集 | 機械の温度、音、振動、電流等をセンシングする。 | 正常・異常を含みそうな項目を選択すること。 | | 2 | 前処理 | センシング値を行列に変換。次元削減等。 | AIモデルが扱いやすいように変換すること。 | | 3 | AIモデル作成 | AIアルゴリズム選択。訓練。 | 適切なアルゴリズムを選択すること。汎化性能が高くなるよう訓練すること。 | | 4 | 運用 | リアルタイムにデータを取得。判断と結果表示。 | リアルタイムにデータ取得できるようにすること。 |
回答: * モデルによって、必要な入力データが変わってくるので、これからデータも収集するということであれば、最初にモデルの検討をしたほうがいいかもしれないです。 * モデルの検討の際には、書籍や論文で手法や既存研究の調査を行うとよいです。 * AI の開発は、ウォータフローモデルは適用できません。1 ~ 4まで行った結果、精度が不足している場合、原因の検討を行います。データに問題があれば、データの取り直します。またモデルの問題であれば、モデルを変えたり、パラメータを調整して再学習します。 以上を精度がよくなるまでサイクルを回します。アジャイル開発が近いかもしれません。