【AIとの距離感】覚えすぎると間違える｜過学習と転移学習

前回、AIには「ルールベース」と「機械学習」があること、そして機械学習にもいくつかの学び方があることを知りました。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習。名前を覚えただけで中身はまだ曖昧ですが、「AIも学ぶんだ」ということがなんとなく掴めた気がします。

で、今度は別のことが気になってきました。

AIって、学ぶのが上手なんだろうか。失敗することもあるんだろうか。

📖 覚えすぎて、応用が利かなくなる

調べてみたら、ありました。AIの学習にも「やりすぎ」がある。

過学習（オーバーフィッティング）と呼ばれる現象です。

AIが学習データを隅々まで覚えすぎてしまい、新しいデータが来たときに対応できなくなる。学習データの中では完璧に正解を出せるのに、実際の場面ではまるで役に立たない。そういうことが起きるそうです。

なんだか身に覚えがあります。

自分もプロンプトの書き方を覚え始めた頃、うまくいったプロンプトをそのまま丸暗記して使い回していました。同じ条件なら完璧に動く。でも少し状況が変わると、途端にうまくいかなくなる。応用が利かない。

テスト勉強で過去問を丸暗記して、本番で少し形が変わった問題に手が出なくなるのとも似ています。覚えること自体は悪くないけれど、覚えすぎて「それしかできない」状態になるのは、人もAIも同じなのかもしれません。

この過学習を防ぐために、学習の途中であえて情報を間引いたり、データのパターンを少し崩したりする工夫があるそうです。完璧に覚えさせないほうがいい、というのがちょっと不思議な感じがしました。

🔄 学んだことを、別の場所で使う

過学習の話とは逆に、「AIが前に学んだことを、別のことに活かす」仕組みもありました。

転移学習と呼ばれるものです。

たとえば、大量の写真を見て「ものを見分ける力」を身につけたAIがいるとします。そのAIを、今度は医療画像の分析に使う。ゼロから学び直すのではなく、すでに持っている「見る力」をベースにして、新しい分野に適応させていく。

これも、なんとなく覚えがあります。

自分が画像生成のプロンプトを書いているうちに身についた「伝え方の感覚」が、文章生成のプロンプトでも少し通じた経験がありました。言葉にするのは難しいんですが、「AIにどう頼むと意図が伝わりやすいか」みたいな感覚は、ジャンルが変わっても地続きだった。

それが人間版の転移学習なのかはわかりません。でも、一つの場所で積んだ経験が別の場所で効いてくる、という構造は似ている気がします。

🪞 自分の学び方を振り返っていた

覚えすぎると応用が利かなくなる。でも、前に学んだことを別の場所で活かすこともできる。

AIの学習の話を調べていたはずなのに、いつの間にか自分の学び方のことを考えていました。

丸暗記になっていないか。前に学んだことを、ちゃんと次に持っていけているか。

返ってきたのは、自分への問いでした。

あとがき

ここまで読んでくださり、ありがとうございます。

過学習と転移学習について記事にしてみましたが、ひとつずつにすればよかったと後悔してます。覚えらんねーです！w

次からはひとつずつにしよう…なるべく…

よければご活用ください〜。

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