分類
読み: ブンルイ
分類とは機械学習における役割と仕組み
かんたんに言うと
図書館で本をジャンルごとに棚へ振り分ける作業に似ている。AIは学習済みのルールに基づき、未知のデータがどの箱に入るべきかを判断する。
分類の主な仕組み
分類は、ラベル付きデータを用いてモデルを訓練する教師あり学習の一種である。モデルはデータの持つ特徴量を解析し、各クラスに所属する確率を算出する。最終的に最も確率が高いカテゴリーを予測結果として出力する仕組みである。
分類の活用事例
身近な例として、電子メールの迷惑メールフィルタリングが挙げられる。また、画像認識による物体検知や、手書き文字の認識、医療現場での疾患診断などにも広く応用されている。ビジネスシーンでは、顧客の購買履歴から属性を予測する際にも活用される。
回帰との違い
機械学習の代表的なタスクである回帰は数値を予測するのに対し、分類はカテゴリーを予測する点で明確に異なる。回帰は株価や気温のような連続的な数値を扱うが、分類はイエスかノー、あるいはAかBかCといった離散的なラベルを扱う。目的に応じてこれらの手法を使い分けることが重要である。
当社の見解
技術の選定で最も避けるべきは「流行っているから」という理由で導入することだ。当社は複数のAIツール・フレームワークを実際に検証した上で、自社の用途に合うものだけを採用している。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。実装指示した人間側が実装したことも忘れて、気が付けば動いていない機能があった、ということも起きる。さらに、MCPやフックやルールを増やしすぎてAIが情報過多で機能しなくなった経験もある。どんなにルールや機能を付け足しても機能しなければ意味がない。足し算より引き算。1週間の検証期間が、3か月の手戻りを防ぐ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
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それが、当社が考える本当のAI社員です。