モデルの再学習
Model Retraining
AI用語解説Overview
時間とともに変化する現実に合わせて、AIに新しいデータを追加学習させる作業のこと。再学習をしないと、AIの精度が徐々に落ちていく「劣化」が起きます。
さらに詳しく解説Details
モデルの再学習とは、導入済みのAIに新しいデータを追加で学習させることで、精度を維持・向上させる作業のことです。AIは一度学習させれば永久に正確に動き続けるわけではなく、時間の経過や環境の変化に伴って精度が落ちていく「モデル劣化」が起こります。
たとえば、2年前の顧客データで学習した需要予測AIは、消費傾向が変化した現在の市場では予測が外れやすくなります。コロナ禍のような大きな環境変化があると、それ以前のデータで学習したAIは特に大きく性能が低下します。
中小企業がAIを導入した後に陥りやすい失敗の一つが、「導入してからメンテナンスをしない」というケースです。AIは機械と同じで、定期的な点検・メンテナンスが必要です。再学習のタイミングや担当者・費用を導入前に決めておくことが重要です。
なお、再学習にはコストと時間がかかるため、「どのくらいの頻度で再学習させるのか」「再学習のコストは誰が負担するのか」をベンダーと契約段階で確認しておきましょう。これを怠ると、後々思わぬ費用が発生することがあります。