データレイク編 第9章 / 全11章
AI・機械学習への活用とは
Machine Learning ・ RAG
貯めたデータが「予測」に変わるベテラン店長の勘。何年分もの売れ行きを見てきたから、明日の仕入れ量がわかる。それをデータから機械に学ばせる。
図とさわれるデモで確かめる →
ポイント
- 過去のデータからパターンを学び、需要予測や異常検知を行う
- データが多く、きれいなほど、予測の精度が上がる
- 社内文書を生成AIに読ませて答えさせる（RAG）にも、整ったデータが欠かせない
名前の由来
machine機械learning学習
人がルールを書く代わりに、機械がデータからルールを学ぶこと。
仕事の現場では
需要予測で仕入れの過不足を減らす、設備の故障を事前に察知する、問い合わせを自動で分類する――データ基盤を作っておくと、こうしたAI活用にすぐ進めます。
くわしく（正確な話）
- 学習に使う入力の項目を特徴量という（曜日・気温・キャンペーンの有無など）。
- 学習用とテスト用にデータを分け、未知のデータで当たるかを確かめる。
- 学習済みのモデルを業務で使えるようにすることをデプロイという。
- 代表的なサービスは Azure Machine Learning・Vertex AI・Amazon SageMaker。
この章の用語（意味と語源）
- 機械学習 Machine Learning
データからパターンを学び、予測や分類をする技術。
覚えておく：需要予測 / 異常検知 / 分類
語源machine（機械）+ learning（学習）。
- 特徴量 Feature
予測の手がかりにする項目（曜日・気温・キャンペーンの有無など）。
語源英語 feature（特徴・顔立ち）。ラテン語 factura（作られたもの）から。
- モデル / デプロイ Model / Deploy
学習によってできあがった「予測の仕組み」／それを業務で使える場所に置くこと。
語源model（模型・型）。deploy は「軍隊を配置する」から「展開する」の意味に。
- RAG ラグ
社内資料などを検索してから、生成AIに答えさせる仕組み。
覚えておく：検索 → 生成
語源Retrieval-Augmented Generation（取ってきた情報で強化した生成）の頭文字。retrieve は「猟犬が獲物を取ってくる」が元の意味。
- 異常検知 Anomaly Detection
いつもと違う動き（故障の前ぶれ、不正利用など）を見つけること。
語源anomaly はギリシャ語 anōmalos（でこぼこの・不規則な）から。
- 生成AI Generative AI
文章や画像などを新しく作り出すAI。
語源generate（生み出す）。