前回、AIシステムの性能を上げるには、
データが重要だと書きました。
『機械学習とは？できること、簡単な利用例、実用例、ビジネス事例、AIの性能向上にはどうすればいいの？』
では、AI・人工知能の性能アップには、
- データがあれば多ければ多いほどいい？
- データにはどんな種類のものがあるの？
- データを活用する際の注意点ってあるの？
など、データに関して知っておくと、
したいときにとても役立ちます。
また、ITインフラ整備や人員確保などの予算ともかかわってくるので、とても重要なポイントになります。
というわけで、本記事では、AI・人工知能に必須のデータについて、
わかりやすくまとめました。
AI(人工知能)・機械学習のためのデータとは？データセットの収集・自作方法とAIデータ活用の３つの落とし穴とは？
まず、データにはどのようなものがあるかを考えていきましょう。
AI・人工知能で使えるデータってどんなものがあるの？
具体的に、AIの入力データにできるものには、なにがあるでしょうか？３つ答えてください
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答え：（例）
- 画像データ、
- 音声データ、
- テキストデータ、
- 時系列データ、
- テーブルデータ（表データ）
など。
画像データは、デジタル写真データのことですね。
音声データは、音のデータです。
テキストデータは、文字列のデータになります。
本の原稿をワードで書いたものがあれば、
その中身の文字はテキストデータになります。
時系列データには様々なものがありますが、
例えば、気温のデータや、株価のデータなどは、
時間に伴って変化する様子をデータとして記録しており、
時系列データと呼ばれます。
テーブルデータは、例えば、
中学生のあるクラスの身長と体重をまとめたデータがあったとします。
すると、こんな感じのデータになるはずです。
| 生徒番号 |
身長 |
体重 |
| １ |
１４５ |
６６ |
| ２ |
１７２ |
７７ |
| ３ |
１６９ |
５７ |
| ４ |
１６６ |
４９ |
| ５ |
１８９ |
５８ |
のような感じです。
このようなデータをテーブルデータ（表データ）といいます。
エクセルで表現できるようなデータですね。
ちなみに、テーブルデータなど形がきちっと整っているデータは、○○データと呼ばれることもあります。○○はなんでしょうか？
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答え：構造化データ
データが構造的に整っているわけですね。
ではそれと反対に、テキストデータや音声データなど、
構造があいまいなデータをなんと呼ぶでしょうか？
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答え：非構造化データ
データが整っていないわけです。
AIに活用する際には、前もって構造化させる処理（前処理）が必要となります。
このようなデータを集めることで、
AIを活用したり、性能向上をさせたりできるわけです。
では、どうやったらAIのためのデータを取得できるでしょうか？
AI・人工知能・機械学習のためのデータの入手方法とは？
では、こういったデータはどうやって手に入れたらいいのでしょうか？あなたが思う方法を３つ提案してください。
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回答例：
１，自分でデータを集めて、教師ラベルをつける
２，対象の動作を監視する
３，Webサイトからダウンロードする
４，すでにデータをもっている人からいただく
などがあります。
それぞれ１つずつみていきましょう。
まずAIデータの取得の１つめの
「自分でデータを集めて、教師ラベルをつける」
これは、どんなことを行うと可能でしょうか？
例を挙げて説明してみてください。
AIデータの取得方法１
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例えば、あなたがスーパーの店員さんだとしたら、
お客さん一人ひとりの特徴（性別・年代・来店頻度など）と、
購入した・しなかった
といったデータをエクセルなどに入力して、テーブルデータを作成します。
これを大量に行うことで、
AIの教師あり学習が実行できます。
現在は、POSデータをIDつきにすることで、
こういったデータは自動で作成できるようになっています。
では、AIデータの取得の2番目の
「対象の動作を監視する」
について、
どのような例が考えられるでしょうか？
AIデータ取得方法２
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あなたがネットショップを運営しているとしますね。
あなたのWebサイトに訪問者があったら、
訪問者の行動を記録する方法があります。
訪問者がどんなページを何分くらい見て、
そのあと購入した、購入しなかった
などのデータを集めることができるはずです。
これらをAIに学習させることで、
どのようなページをより充実させれば売り上げがあがるのか？
といった示唆を得ることができるかもしれません。
では、AIデータの取得の3番目の方法
「Webサイトからダウンロードする」
には、どんな例があるでしょうか？
AIデータの取得方法３
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インターネット上には、無数のAIデータが公開されています。
画像・音声・テキストデータから、
より専門的な目的のためのデータ、
例えば、医療のデータなどがインターネット経由で手に入ります。
（もちろんこの医療データは個人の医療データでなく、匿名化されたものになります）
これらを探して、ダウンロードすることで、
あなたのAIを学習させることができます。
では、AIデータの取得の４番目の方法
「すでにデータをもっている人からいただく」
には、どんな例があるでしょうか？
AIデータの取得方法４
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例えば、ショッピングサイトの運営者がいたとします。
もっと売り上げを上げたいと思っているかもしれません。
ショッピングサイトには、訪問者のアクセスデータが蓄積されます。
何時にどのページにアクセスがあり、どんなボタンをクリックしたか
のようなデータです。
これらをAIに分析させることで、売り上げ貢献につながる知見が得られるかもしれません。
AI分析に適しているデータを既に持っている方とお話をして、
データをいただくというのも
データを手に入れるための1つの方法になります。
このようにして、データを手に入れることができるわけです。
では、データさえ手に入れば、
AIはうまく機能するのでしょうか？
あなたはどう思いますか？
AI・機械学習でデータを生かすには、３つの注意点があります。
これを知ることで、データをより効果的に活かすことができます。
また、データを集める前の段階から意識することで、
AIプロジェクト自体を成功させる重要なポイントになります。
AI・機械学習でデータを活かすための３つの注意点とは？
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