Shikata Ga Nai

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第14回:AIの学習方法──どうやって知識を増やすのか?

Hello there, ('ω')ノ

人間は経験を通じて学びますよね。 では、AIエージェントはどうでしょうか? ただ作られた知識だけで動くのではなく、「新しい情報を学び、行動の質を上げていく」──これができてこそ、真の“賢いAI”といえます。


📘 そもそも「学習するAI」とは?

AIの学習とは、ざっくり言うと:

データからパターンやルールを見つけて、自分の判断や行動に活かすこと

ポイントは、「人間がルールを教える」のではなく、AI自身がデータからルールを見つけ出すという点です。


🔍 主な学習方法はこの3つ!

学習タイプ 特徴
① 教師あり学習(Supervised Learning) 正解を見て学ぶ 「これは犬」「これは猫」と教えながら分類を学習
② 教師なし学習(Unsupervised Learning) 正解なしで特徴を探す 似たもの同士をグループにまとめる
③ 強化学習(Reinforcement Learning) 試行錯誤で最適行動を学ぶ ゲームで勝つために少しずつ動きを調整する

それぞれのしくみを、順番に見ていきましょう。


① 教師あり学習:答えを見ながら学ぶ

「正解を見て覚える」タイプの学習

AIに「質問」と「答え」のペアをたくさん見せて、 「こういうときはこう返す」とパターンを覚えさせます。

✅ 例:

  • 入力:「これは何の写真ですか?」
  • 正解:「犬」 → AIが「この形は犬っぽい」と学ぶ

🧠 エージェントの応用例: 顧客の質問 → 過去の対応データから最適な返答を選ぶ 予約入力 → 正しいパラメータ形式を学習


② 教師なし学習:特徴を自分で見つける

「何が似てるか・どう分けるか」を自分で探す学習

この学習法では正解が与えられず、AIは「なんとなくのパターン」や「グループの傾向」を発見します。

✅ 例:

  • 商品データをAIに渡す → 「このお菓子とこのカップ麺は“夜食”にまとめられるかも」と判断

🧠 エージェントの応用例: ユーザーの行動パターンを自動分類して、タイプ別に対応を変える


③ 強化学習:試行錯誤して賢くなる

行動に対する“報酬”を使って、自分で学んでいくタイプ

まるでゲームのように、AIは何度も試してみて、「うまくいった」「失敗した」の経験を通じて、 少しずつ“より良い動き”を身につけていきます。

✅ 例:

  • 迷路の中でゴールにたどり着くために、試行錯誤でルートを覚える

🧠 エージェントの応用例: カスタマーサポートAIが、「どの対応が満足度を上げるか」を繰り返し学習


💡 AIエージェントの学習には「組み合わせ」が重要

現代のエージェントAIでは、単一の学習方法だけでなく、 用途に応じて複数の学習手法を組み合わせて使うことが増えています。

組み合わせ例 用途
教師あり+教師なし 対話パターンの精度向上
強化学習+外部知識ベース 複雑な意思決定の自動化
教師あり+人間のフィードバック ヒューマンイン・ザ・ループ設計(人が教える+AIが学ぶ)

📊 図で見る:3つの学習の違い(簡易フロー)

【教師あり学習】
[ 質問 ] + [ 正解 ] → モデルがパターン学習 → 新しい質問に答えられる

【教師なし学習】
[ データだけ ] → 自分でグルーピング → 特徴を理解する

【強化学習】
[ 行動 ] → [ 評価(報酬) ] → 改善 → より良い行動へ

✍️ まとめ

  • AIの「学習」とは、データからパターンやルールを見つけて自律的に判断する力を育てること
  • 教師あり/なし/強化学習の3タイプがあり、状況に応じて使い分ける
  • エージェント型AIでは、学習によって“賢くなる”=知識と行動を最適化することが可能

Best regards, (^^ゞ