Lesson 3 機械学習＆ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう：機械学習＆ディープラーニング入門（概要編）（1/3 ページ）

機械学習／ディープラーニングの作業フローの基礎を学び、実践へ踏み出す準備をしよう。機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか？ データ収集〜学習〜運用の一連の流れをできるだけシンプルに紹介する。

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

連載目次

ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。

（インタビュー取材協力：DATUM STUDIO　安部 晃生）

登場人物紹介

深井藍（ふかい・あい） 博士

最新の人工知能技術を応用して、次世代の人型ロボット（アンドロイド）を開発するのが仕事。試行錯誤の末にやっと開発できたのがマナブ（01号）である。
責任感が強く頑固で読書家だが、ドラマ好きで、超天然な一面もあるアラサー リケ女。
ちなみに藍が使っているタブレットには、マナブの学習状況をチェックできる機能だけでなく、万が一の安全対策としてマナブの暴走を制御するための「秘密機能」が搭載されているという。

マナブ（01号）

現実社会の学習を進めるため、藍博士と24時間生活を共にしている次世代アンドロイド、0歳。
見るもの聞くものすべてに興味津々。藍が好きなテレビドラマとお笑い番組からも学習しているため、うわすべりな知識から勘違いな行動を取ったり、大阪風のボケをかましたりすることもある。
この物語の主人公。エンジニアスキルはあるけど機械学習やディープラーニングについてまだ何も知らない。

ディープラーニングを教え始めて3日目

　現実社会の学習を深めようと、毎日、マナブをいろんなところに連れて行く藍博士。ワークフロー（作業工程）の概念について理解させるため、有給休暇を利用して埼玉県坂戸市のチョコレート工場を見学に訪れたときのこと。

マナブ、機械学習のワークフローを学び始める😋

図1　チョコレート工場

マナブがたまにおやつで食べている板チョコレートって、どうやって作られているか、知ってる？ 意外にたくさんの手順（ステップ）を踏んで手間暇をかけてやっと完成しているのよね。

へぇ。そんなに大変なの？

そうよ。実は、機械学習やディープラーニングで何らかのAIサービスを作るまでのワークフローも、チョコレートみたいに意外と手順がたくさんあって大変なの。だから今日は、チョコレートの製造工程を見ながら、機械学習のワークフローのイメージをつかんでもらうために、チョコレート工場の見学に来たんだよ。

チョコレートの製造工程

楽しみ〜。しかもさっき、受付でお土産のチョコをもらっちゃった。

良かったね。これからチョコレートが出来るまでの工程を説明してくれるそうだから、まずは聞いてみよう。大きく分けて次の工程があるんだって。

• 原料： チョコレートを作るための材料を準備する
• 製造： チョコレートを作る
• 出荷： チョコレートを小売店に卸す

分かる分かる。機械学習なら次のような感じだよね。

• 材料： 機械学習のモデルを作るためのデータを準備する
• 作成： 機械学習のモデルを作る
• 納品： 機械学習のモデルをAIサービスとしてユーザーに提供する

そのとおり！ チョコレートの製造工程の流れをまとめたのが次の図。詳しい意味は「チョコレートができるまで（ようこそ明治の工場見学へ）」などが参考になるわね。

図2　チョコレート製造工程の流れ

うわぁー、手順が長いなぁ。想像以上に複雑な工程を経て出来てたんだね。特に（3）の前処理は手順数が多くて大変そうだ。

そうだね。同じような感じで、機械学習の作業工程の流れを図にすると次のようになるよ。

一般的な機械学習のワークフロー

図3　機械学習のワークフロー

うわぁ！ 機械学習もチョコレートに負けず劣らず手順が多いなぁ。意味がよく分からないものがいくつかあるから、最初から1つずつ説明して。