AIモデル開発時に避けるべき5つのウェブデータ落とし穴

本記事では、AIのためのウェブデータ収集時に避けるべき主な落とし穴について簡潔に議論し、それらを克服する方法を概説します。

データバイアス

データバイアスとは、AIモデルの訓練に使用されるウェブデータが、予測対象となる現実世界の人口やシナリオを代表していない場合に発生し、偏った結果や不公平な結果を招く現象です。これは、特定のグループや特徴が過大または過小評価されるサンプリングバイアス、過去の偏見や不平等を反映する歴史的バイアス、様々なウェブサイトからのデータ収集における誤りや不一致に起因する測定バイアス、そして先入観を支持するデータを選択する確認バイアスによって引き起こされる可能性があります。

解決策

データバイアスに対処するには、多様なウェブソースからデータを収集し、バイアスを補正するための堅牢な前処理を適用し、データの正確性を確保するための徹底的な検証を行う。既存のバイアスを強化しないよう、体系的な収集手法を採用する。

事例：2018年、Amazonの採用AIが女性に対してバイアスを持っていることが発覚した。このAIは10年間に提出された履歴書で訓練されており、その大半が男性のものだった。その結果、モデルは男性候補者を優先するよう学習し、「女性」という言葉が含まれる履歴書や女子大学の卒業生を評価を下げるようになった。

Bright Dataのプレミアムプロキシサービスは、あらゆる場所の実際のユーザーIPを使用することで堅牢なソリューションを提供し、アクセシビリティとカバレッジを確保します。これにより、世界中で多様なデータを収集でき、AIモデル内のバイアスを克服できます。プレミアムプロキシを活用することで、データサイエンティストは幅広い地域や人口統計から情報を収集でき、サンプリングバイアスのリスクを大幅に低減できます。

データの多様性の不足

データ多様性の不足とは、実世界での使用時に遭遇する可能性のあるシナリオ、入力、バリエーションの全範囲をデータがカバーしていない状態を指します。原因としては、データソースの制限、均質なデータへの依存、ニッチなユースケースへの焦点化などが挙げられます。AIモデルは様々なシナリオや条件を理解するために多様なデータを必要とします。均質なデータセットは、モデルの汎化能力や多様な実世界状況での良好なパフォーマンスを制限する可能性があります。

解決策

データ多様性の不足に対処するには、多様なウェブデータソリューションを活用することが重要です。これには、幅広い入力値を確保するため、複数かつ多様なウェブサイトからデータを収集することが含まれます。堅牢なデータ前処理技術を導入することで、収集データの品質と有用性を向上させられます。包括的なメタデータを収集することで文脈を維持し、徹底したデータ検証プロセスによりデータの完全性を保つことが可能です。

例：金融会社がApple Card申請者の与信限度額を決定するAIモデルを開発する場合、トレーニングデータセットが特定の人口統計や地理的領域のデータで占められていると、多様な背景を持つ申請者の与信限度額を正確に予測できず、偏った不公平な与信評価につながる可能性があります。

Bright DataのカスタムスクレイパーAPIは、データ多様性の不足という課題に対処する効果的な手段を提供します。これらのカスタマイズ可能なスクレイパーは、あらゆるウェブサイトからオンデマンドで新鮮なデータをスクレイピング・検証でき、極めて特化したデータへの即時アクセスを実現します。カスタムスクレイパーAPIを活用することで、AIモデルはインターネット上の多様な複数ソースから継続的に更新され、包括的なデータセットが構築されます。これにより現実世界の幅広いシナリオを網羅し、モデルの汎化能力が強化され、多様な条件下での優れた性能が実現します。

過学習と過少学習

過学習は、モデルが複雑すぎて訓練データに過度に適合し、新規データへの汎化に失敗する現象です。過少学習は、モデルが単純すぎてデータの根本的なパターンを捉えられない場合に発生します。開発中に情報が意図せずモデルに組み込まれるとデータリークが発生し、過度に楽観的な性能評価につながります。AIモデルは交差検証では良好な性能を示すように見えても、リーク情報への依存により実世界での適用に失敗する可能性があります。

解決策

AIモデルの過学習と過少学習に対処するには、複数のソースや地域から多様なウェブデータを活用する。これによりバランスの取れた代表的なデータセットが作成され、特定のパターンへの過学習リスクや重要な変動を見逃す過少学習リスクが低減される。多様なウェブスクレイピングデータを用いた交差検証などの手法で堅牢なモデルを構築し、データリーク防止のため厳密な前処理を確実に行う。

例：ECプラットフォームがAIモデルで商品推薦を行う場合、過学習モデルは過去の購入履歴に基づくニッチ商品のみを提案し、異なるユーザー層への新規商品推薦に失敗する。逆に過少学習モデルは、個々の嗜好に応えない汎用的な商品ばかりを推薦する可能性がある。

Bright Dataのデータセットは理想的な解決策です。これらのデータセットは即時利用が可能です。検証済み、パース済み、クリーンなデータが提供されるため、AIモデルはバランスの取れた代表的なウェブデータで訓練されます。これにより、特定のパターンへの過学習や重要なバリエーションの欠落による過少学習のリスクが低減されます。検証済みデータセットを使用することで、データサイエンティストは時間を節約し、モデルの信頼性と一貫性を確保でき、モデル性能の向上につながります。

データの質の低さ

堅牢なモデルを訓練するには、データの質と量が極めて重要です。データ量が不足すると、モデルが本質的なパターンではなくノイズを捕捉する過学習を引き起こす可能性があります。一方、質の悪いデータ（ノイズが多い、不完全、誤ったラベル付けなど）はモデル性能を低下させます。

エラーが多く、一貫性がなく、または不適切にラベル付けされたトレーニングデータでAIモデルを訓練すると、その性能は大きく影響を受けます。質の悪いトレーニングデータは、信頼性が低く不正確なAIモデルを生み出します。

解決策

AIモデル訓練用に収集したウェブデータは、徹底的にクリーニングと検証を行う。ノイズの多いデータ、不完全なデータ、誤ってラベル付けされたデータをフィルタリングする厳格な前処理技術を導入する。データの正確性と関連性を維持するため、多様なソースからのデータを定期的に更新し相互検証する。高品質なウェブデータに注力することで、AIモデルの信頼性と性能を大幅に向上させられる。

事例：2016年、マイクロソフトはTwitter上で「Tay」というAIチャットボットを公開した。Tayはユーザーとの対話を通じて学習するように設計されていた。しかし公開直後、ユーザーから大量の攻撃的・不適切なコンテンツを学習させられた結果、人種差別的・性差別的・扇動的なツイートを投稿し始めた。マイクロソフトは公開から24時間以内にTayのサービスを停止せざるを得ませんでした。この事例は、低品質でフィルタリングされていないデータがAIシステムの失敗を招くことを示しています。

Bright Dataは「検証済みデータセット」により、データ品質の低さという課題に対処します。これらのデータセットは徹底的にクリーニングと検証が行われ、パースでクリーンかつ信頼性の高いデータを提供し、即時利用が可能です。検証済みデータセットを利用することで、データサイエンティストはデータクリーニングにかかる時間と煩わしさを削減でき、特徴量エンジニアリングやモデルトレーニングに集中できます。高品質で検証済みのデータはAIモデルの信頼性と性能を向上させ、正確で関連性の高い情報に基づいてトレーニングされることを保証します。

データドリフト

時間の経過とともに、AIモデルが遭遇する実世界のデータは、トレーニングに使用されたデータから変化またはドリフトする可能性があります。データドリフトを無視すると、モデルの有効性が低下したり、時代遅れになったりする恐れがあります。実世界の環境は動的であるため、入力データの統計的特性は時間とともに変化する可能性があり、これはデータドリフトとして知られています。新しいデータでモデルを継続的に更新・再トレーニングしない場合、モデルが時代遅れになる可能性があります。

解決策

現在の入力データを過去のデータと比較し、データドリフトを定期的に監視する。多様なウェブソースからの継続的なデータ収集を実施し、最新のトレンドやパターンを捕捉する。更新されたデータでモデルを定期的に再学習させ、変化する環境下でも精度と関連性を維持する。

例：小売企業がパンデミック前の購買パターンに基づく在庫管理AIモデルを使用している場合、パンデミック後の消費者行動の変化を無視すると、特定商品の過剰在庫や不足在庫が発生し、売上損失やコスト増加を招く可能性がある。

Bright Dataのプロキシと自動化されたWeb Unlockerは、継続的なデータ収集を実現します。これにより包括的なWebデータ収集が可能となり、安定したデータ配信が保証されます。データセットを最新データで定期的に更新することで、データサイエンティストはモデルを再トレーニングし、変化する環境下でも精度と関連性を維持できます。Bright Dataのソリューションは、AIモデルに最新のデータトレンドとパターンを継続的に供給し、データドリフトの影響を軽減し、長期にわたるモデル性能を維持します。