Convergence Lab. CEOの木村優志です。

ディープラーニングは大きな可能性をひめた技術です。しかし、その限界や特性を理解していないとうまく使いこなすことができません。今回は、ディープラーニングを使って、業務システムを構築するためにはコツについて書きます。

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ディープラーニングは100%の精度が出ない

 現実的な問題に関して、ディープラーニングで100%の精度を出すことはほぼ不可能です。ディープラーニングは様々な課題で人間を超える精度を示すことがあります。しかし、100%ではありません。そもそも、人間も100%ではないのです。AIシステムを構築する際には、精度が100%ではないということに気をつける必要があります。

精度が100%ではないので、ディープラーニングは使えない、というわけではありません。ディープラーニングを使って、業務システムを構築するためにはコツがあるのです。

Human-in-the-Loop システムとして設計する

Human-in-the-Loop (HITL) は日本では聴き慣れないことばかもしれません。人間と機械学習システムが補完しながら動作するシステムのことです。国内では、メルカリ社の不正出品検知にも利用されているようです。HITLを使うことで、どちらも100%ではない人間と機械学習の双方の精度を上げていくことができます。

 検品システムの場合

製造ラインの歩留まり率を改善するために、AIを利用したいというケースを考えます。これまでのシステムでは、人間によるダブルチェックを行っていました。

うまくいくケースは、ダブルチェックの1回目を人間からAIに置き換える方法です。二回とも同じAIで検査しても精度は向上しませんし、一つのAIで100%不良品を検知することは難しいからです。また、AIが判断を誤った不良について、再度、AIを訓練することによって、AIの精度を向上させることもできます。

 まとめ

今回は簡単にディープラーニングを業務システムとして利用する際のHITの重要性について話しました。HITLの具体的な設計方法については、また今度、詳しく書こうと思います。

 

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