予測AIとは？
予測AIは、過去や現在のデータから規則性を学び、新しいデータに対して数値、分類、起こりやすさなどを予測するAIです。「予測型AI」「Predictive AI」とも呼ばれます。
未来だけを占う技術ではありません。メールが迷惑メールか、画像に何が写っているか、利用者がどの商品を好みそうかなど、まだ答えが付いていないデータへ結果を出す処理も予測に含まれます。
身近な予測AIの例
- 天気、売上、需要、価格などの数値を予測する
- 迷惑メール、不正取引、故障の可能性を判定する
- 写真に写っている物や文章の種類を分類する
- 好みに合いそうな商品、音楽、動画を推薦する
- 顧客が解約する可能性を推定する
多くの場合、正解が分かっている過去データを使って機械学習モデルを訓練します。入力する情報を特徴量、予測したい正解をラベルと呼ぶことがあります。
生成AIとの違い
予測AIは、与えられた選択肢や数値の中から結果を出すことを得意とします。生成AIは、文章、画像、音声、コードなど、新しい内容を作ることを得意とします。
ただし、両者の境界は完全には分かれていません。生成AIも次の単語を確率的に予測して文章を作ります。また、生成AIが予測モデルの結果を説明したり、予測AIが選んだ情報をもとに生成AIが提案書を作ったりする組み合わせもあります。
予測結果は確定ではない
予測AIが示すのは、学習データから計算した可能性です。過去に例のない出来事、環境の変化、偏った学習データによって精度は下がります。90%という数字が、どの条件で測られたものかも確認が必要です。
採用、融資、医療など人へ大きな影響を与える用途では、AIバイアスや見落としに注意し、人間が判断できる仕組みを残しましょう。正解率だけでなく、誤検知と見逃しのどちらを減らすべきかも用途によって異なります。