製造現場へのAI導入でよくある「精度が出ない」「誤判定する」という問題。原因をモデルやアルゴリズムに求める前に、確認すべきことがある。
『そもそも「データ設計」という工程が存在しているか』
AI導入で1番重要なのは「データ設計」。これは機械設計や制御設計と同じく「設計仕事」なんだよ。
なのに、「どんなデータを・どう集めるか」を「設計」として認識して議論している現場を、私はほとんど見たことがない。データ収集は「立ち上げ後にやる作業」として後回しにされる。 結果、均質な条件で取得した少数データが教師データとなる。
機械学習モデルが学べるのは、教師データの分布の内側だけ。 これは原理的な制約で、どれだけ高精度なモデルを使っても覆らない。
「精度が出ない」の多くは、アルゴリズムの問題ではなく工程設計の問題。