親子でAIプログラミング

AIの基本を楽しく学ぶ：機械学習の仕組みと実践的な体験方法

AI（人工知能）という言葉を耳にする機会は増え、私たちの生活の様々な場面でAIの技術が活用されています。スマートフォンでの顔認証、オンラインショッピングのおすすめ表示、自動運転など、AIはもはや特別な技術ではなく、私たちの身近な存在です。

AIの進化を支える重要な技術の一つに「機械学習」があります。この技術は、AIが賢くなるための「学習」を可能にするものです。AIプログラミングに興味をお持ちの方が、最初に理解しておきたい機械学習の基本的な仕組みと、コードを書かずに実践的に体験する方法についてご紹介します。

機械学習とは何か

機械学習とは、コンピュータがデータからパターンやルールを自ら学習し、その学習結果に基づいて未来の出来事を予測したり、新しいデータを分類したりする技術のことです。人間が経験を通じて学び、判断を下すように、コンピュータが大量のデータを与えられることで「賢く」なっていくプロセスと考えることができます。

例えば、私たちは「リンゴ」と「ミカン」を見たとき、色、形、大きさなどの特徴からそれらを瞬時に見分けることができます。機械学習も同様に、たくさんのリンゴとミカンの画像データと、「これはリンゴである」「これはミカンである」という情報（正解データ）を事前に与えられることで、新しい画像がリンゴかミカンかを判別できるようになります。

この学習のプロセスには、主に以下の要素が関わります。

• データ: 学習の材料となる情報のことです。画像、音声、テキスト、数値など多岐にわたります。
• 学習: 与えられたデータからパターンやルールを見つけ出す作業です。
• 予測・分類: 学習したルールに基づいて、新しいデータに対して「これは何か」を判別したり、「次に何が起こるか」を予測したりする出力です。

機械学習の基本的な種類

機械学習にはいくつかの主要な種類がありますが、ここでは代表的なものを簡潔に紹介します。

1. 教師あり学習: 正解が分かっているデータ（例: リンゴの写真とその名前）をコンピュータに与えて学習させる方法です。未来の予測や分類によく用いられます。迷惑メールの判別や、天気予報などがこの学習方法の応用例です。

2. 教師なし学習: 正解が分かっていないデータの中から、コンピュータが自動的に共通点や構造を見つけ出す方法です。顧客の購買履歴から趣味の似たグループを発見したり、異常なデータを見つけたりする際に活用されます。

3. 強化学習: コンピュータが試行錯誤を繰り返し、成功すると報酬を得て、失敗すると罰則を受けるという仕組みを通じて最適な行動を学習する方法です。ロボットの制御や、囲碁や将棋のAIなどがこの学習方法の代表例です。

今回は、最も直感的で理解しやすい「教師あり学習」を、実践的に体験する方法に焦点を当ててご紹介します。

コード不要で機械学習を体験する：Google Teachable Machine

「機械学習」と聞くと、複雑なプログラミングが必要だと感じるかもしれません。しかし、Googleが提供する「Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）」というツールを使えば、プログラミングの知識がなくても、視覚的かつ直感的に機械学習モデルを作成し、その仕組みを体験することができます。

Teachable Machineは、画像、音声、ポーズ（体の動き）の3種類のデータを学習させ、それらを分類するAIモデルを簡単に作れるウェブツールです。このツールは、機械学習の基本的な流れである「データの収集」「モデルの学習」「モデルのテスト」を、実際に手を動かしながら理解するのに最適です。

親子で一緒にTeachable Machineを使うことは、AIがどのように「学ぶ」のかを楽しく発見する素晴らしい機会となります。例えば、以下のような学習活動に取り組むことができます。

• データ収集の協力: 一緒にさまざまなポーズを取って写真を撮ったり、異なる音声を録音したりして、学習用のデータを集めます。どのようなデータが必要か、どう集めるのが良いかを話し合うプロセスも学習になります。
• 結果の観察と考察: モデルがどのように分類するかを試しながら観察し、「なぜ正しく分類できたのか」「なぜ間違えたのか」について共に考えることで、AIの限界や改善点を議論するきっかけになります。
• 創造的なアイデアの探求: 作成したモデルを応用して、どのような面白いことができるかを一緒に想像し、次の学習への意欲へと繋げることができます。

Teachable Machineで実践的な体験をしてみましょう

ここでは、画像データを使って「手でグーとパーを分類する」モデルを作成する基本的な手順を想定して説明します。

1. Teachable Machineのウェブサイトにアクセスします。 ブラウザで「Google Teachable Machine」と検索し、公式サイトにアクセスします。

2. 新しいプロジェクトを作成します。 「Get Started」をクリックし、「画像プロジェクト（Image Project）」を選択します。今回は、複数の画像を分類するため「Standard image model」を選びます。

3. データを収集します。 学習させたいクラス（分類したい種類）を定義します。例えば、「Class 1」を「グー」、「Class 2」を「パー」と名前を変更します。 それぞれのクラスに対し、ウェブカメラを使って写真を撮影し、データを集めます。さまざまな角度や背景で、十分に多くのデータ（例えば、各クラス50枚以上）を収集することが、良いモデルを作るための鍵です。（図1: データ収集画面の例）

4. モデルを学習させます。 データ収集が終わったら、「Train Model」ボタンをクリックします。コンピュータが収集したデータを基に、グーとパーを区別するための「ルール」を学習します。学習には数分かかる場合があります。

5. モデルをテストします。 学習が完了したら、ウェブカメラに手をかざして、作成したモデルがグーとパーを正しく分類できるかを確認します。画面に「グー」や「パー」と表示され、それぞれの確信度（どれくらい確信しているか）がパーセンテージで示されます。（図2: テスト結果表示画面の例）

   もし、期待通りに動作しない場合は、データを追加したり、異なる種類のデータを試したりすることで、モデルの性能を改善することができます。この試行錯誤のプロセス自体が、AI開発の重要な部分です。

まとめと次のステップ

今回は、AIの核となる「機械学習」の基本的な考え方と、プログラミングの知識がなくても実践的に体験できる「Google Teachable Machine」についてご紹介しました。AIは決して難解な魔法ではなく、データから学ぶ賢いコンピュータプログラムであることが理解できたのではないでしょうか。

親子でTeachable Machineを使った体験は、AIの可能性に触れるだけでなく、論理的思考力や問題解決能力を育む貴重な機会となります。身近なものを題材に、どんなAIが作れるか、ぜひ一緒に考えてみてください。

この体験を通じてAIプログラミングへの興味が深まった場合は、次にPythonを使ったより本格的なAIプログラミングの世界へ進むための準備が整ったと言えるでしょう。当サイトでは、Pythonの基礎からAIプログラミングの応用まで、ステップバイステップで学べるチュートリアルを多数ご用意しています。引き続き、親子でAIプログラミングの探求を楽しんでいただければ幸いです。