機械学習モデルの作り方｜AIが予測や判断を行うまでの工程

AI（人工知能）を動かす中核となるのが機械学習モデルです。このモデルは、データをもとに予測や判断を行いますが、実際にどのような手順で作られるのかを理解している人は意外と少ないでしょう。本記事では、初心者でも理解できるように、機械学習モデル構築の流れを工程ごとに詳しく解説します。

1. 機械学習モデルとは？

機械学習モデルとは、データのパターンや関係性を学習し、新しいデータに対して予測や判断を行うための仕組みです。たとえば、メールのスパム判定、商品の需要予測、画像認識など、さまざまな分野で活用されています。

• 予測：売上予測、株価予測など
• 分類：画像認識、文章分類など
• 異常検知：不正アクセス検出、機械の故障予測など

2. 機械学習モデル作成の全体像

機械学習モデルを作るには、以下のステップを踏むのが一般的です。

1. 課題の明確化
2. データの収集
3. データの前処理
4. 特徴量の作成
5. モデル選択と学習
6. モデル評価
7. モデルの改善と運用

3. ステップ1：課題の明確化

まず、「何を予測・分類したいのか」を明確にします。目的があいまいだと、データ収集やモデル選定も迷走します。

例：

• オンラインショップの売上を予測したい
• 写真に写っている動物の種類を分類したい
• クレジットカードの不正利用を検知したい

4. ステップ2：データの収集

機械学習はデータが命です。精度の高い予測を行うには、質の高いデータが必要です。データは以下のような方法で集めます。

• 社内データベースから取得
• 公開データセットの利用（Kaggle、UCI Machine Learning Repositoryなど）
• API経由で収集（SNS API、気象データ API など）
• センサーやIoTデバイスから取得

5. ステップ3：データの前処理

生のデータには欠損値や外れ値が含まれていることが多く、そのままではモデルが正しく学習できません。そのため、以下の作業を行います。

• 欠損値処理（削除・補完）
• 外れ値の検出と処理
• データ型の変換（数値・文字列など）
• 正規化・標準化

6. ステップ4：特徴量の作成

特徴量とは、モデルに入力する説明変数のことです。良い特徴量を作成することで、モデルの精度が大きく向上します。

• 日付データから「曜日」「月」「年」などを抽出
• カテゴリデータを数値に変換（One-Hot Encoding）
• 複数のデータを組み合わせて新しい指標を作成

7. ステップ5：モデル選択と学習

課題の種類（回帰・分類・クラスタリング）に応じて適切なアルゴリズムを選びます。

• 回帰：線形回帰、ランダムフォレスト回帰など
• 分類：ロジスティック回帰、SVM、ディープラーニングなど
• クラスタリング：K-means、階層的クラスタリングなど

その後、学習データを使ってモデルを訓練します。

8. ステップ6：モデル評価

学習済みモデルをテストデータで評価し、精度を測定します。評価指標は課題に応じて選択します。

• 分類問題：正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア
• 回帰問題：平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）

9. ステップ7：モデルの改善と運用

精度が不十分な場合は、特徴量エンジニアリングやハイパーパラメータ調整、データ拡張などを行って改善します。最終的に本番環境にデプロイし、実運用します。

まとめ

機械学習モデル構築は、単なるプログラミング作業ではなく、課題設定からデータ収集・処理、モデル構築、評価、改善までの一連の流れが重要です。本記事の手順を理解すれば、自分の目的に合ったAIモデルを作成し、実際のビジネスや研究に活用することが可能になります。