【第2学年】中学生から始める機械学習（前編）
更新日：2023年11月21日
Society 5.0の時代を生きるために
近年、人工知能（AI）を搭載した製品が一般的になりつつあります。人型ロボットのPepper、AIアシスタントのSiriやAmazon Alexaなどは、中学生であっても、実物を見たり、使用した経験があるのではないでしょうか。
多くの製品がAIを使ったものであるという認識はあるにしろ、AIがどのようなものであるかについて、適切な知識を身に付ける機会は少なく、AIの仕組みは知らないままであるというのが実情です。
AIで遊ぼう
技術・家庭科 技術分野は「C エネルギー変換の技術」を終え、「D 情報の技術」に入りました。
「超スマート社会」とも言われるSociety 5.0の時代を生きるためには、ARやVR、IoT、メタバースといったデジタル革新技術ついての理解を深めなければいけません。
単元の前半はAI（機械学習）の仕組みについて学習しました。
モーションキャプチャAIを用いることで、自分が描いたイラストをカメラ映像でリアルタイムに動かすことができます。
VTuberみたいですね
ARで空間内に表示することもできます。
画像認識AIを使って、自分が描いたイラストをAIに当ててもらうゲーム
さまざまなデータが蓄積され、AIの精度が上がっていきます。
AIをつくろう
さて、このようなAIはどのような仕組みで動いているのでしょうか。
基本的な画像や音声認識のAIは、大きく分けて「データの収集」「ラベル付け」「学習」「評価と改善」4つのステップによって作られています。
画像・音声認識AIの開発の流れ
データの収集
タブレットPCを使って、画像データを収集します。一般的な機械学習では精度を高めるために膨大な量の学習データが必要になりますが、今回は100枚前後の画像を撮影して使用しました。
今回は、じゃんけんの手を識別するAIを作成します。
手の向きやカメラとの距離を変えながら連続撮影します。
ラベル付け
「ラベル」とは、いわゆる「教師データ」にあたるものです。そのデータが何なのか、画像・音声としてどんな答えが正しいのか、といった情報を手作業でデータに付与していきます。
撮影した画像に、「グー」「チョキ」「パー」のラベルをつけます。
また、高度な画像・音声認識AIになるほど、このラベル付けの作業が難しくなります。丸や三角、四角といった、誰でも知っているようなものに関するラベル付けであれば誰でもできますが、医療用レントゲン写真などのラベル付けは高度な専門知識をもった専門家にしかできません。
学習させる
次に「学習」ですが、人間が行う作業はほとんどありません。先ほど作成したデータをコンピュータが読み込み、ラベルをもとに自動で学習してくれるからです。
（テストの勉強もこんなに簡単に頭に入ればいいのに…）
評価・改善する
最後に「評価と改善」です。これは実際にAIを使ってみて問題点を挙げ、プログラムやデータを修正したり、新しくデータを集め直したりと、次につなげていくプロセスとなります。
自分が出した手が正しく識別できるか確認します。
「チョキ」と「パー」の識別が難しいようです…
精度が甘いラベルは学習し直します。
改善後 精度が上がりました！
「後出しじゃんけん」をつくろう
作成した「じゃんけんAI」の学習モデルをもとに、プログラムを動かしていきます。
今回の課題は、絶対に負けない、後出しじゃんけんです。
出した手に必ず勝つようにプログラムを設計します。
AIと勝負！
お！
おお！？
うお〜〜！！見事に全敗しました！！
今回の授業を通して、AIの仕組みについて理解を深めることができたのではないでしょうか。
次回はグループごとに、AIを用いた製品のプログラム開発を行う予定です。
（つづく）
