AIフレームワークとは

初期のAIフレームワークは、ニューラル・ネットワークの開発を支援する手段として、学術界や研究コミュニティーから始まりました。ディープラーニングの進化に伴い、その後のフレームワークは大規模なAIモデルや、自然言語処理（NLP）のようなより特化したユースケースに対応するようになりました。AIフレームワークは、初心者のデータサイエンティストやAI開発者、さらには機械学習の専門知識を持たない企業にも広く利用可能となり、AIをより身近なものにしました。

AIフレームワークには、機械学習パイプラインを加速・簡素化するための組み込み機能が備わっています。各フレームワークは異なりますが、一般的な要素には次のようなものがあります。

• データセットを準備、処理、読み込むためのパッケージやライブラリー

• 一般的な機械学習アルゴリズムの実装

• ファイン・チューニングやデプロイが可能な、事前構成済みかつ事前学習済みのモデル

• モデル学習とモデル評価のための手法

• アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）は、さまざまなプログラミング言語でのAI開発を支援します。

• ハイパーパラメーターとモデル性能を最適化するための拡張機能

いくつかのフレームワークでは、これらの高度な機能が提供されています。

• GPUを用いた並列コンピューティングや複数マシンにわたってモデルをトレーニングするための分散学習APIとライブラリー

• モデルのデプロイメントや監視のためのMLOpsツール

• 重みとバイアスのヒストグラム、学習曲線とモデル予測のプロット、精度や損失などのメトリクスを通じてモデルをよりよく理解するための視覚化ツール

AIシステムの基盤となるアーキテクチャーを設計することは複雑な作業になる可能性がありますが、それをゼロから構築すると、その困難さがさらに増します。AIフレームワークは、機械学習の複雑さをモジュールにカプセル化することで、基盤となる数学や統計の理解とそれをソフトウェア・コードに変換するのに費やす時間と労力を削減します。

AIフレームワークの主なメリットは次のとおりです。

• 開発コストの削減

• 標準化されたワークフロー

• より迅速な実装

AIフレームワークに組み込まれたあらかじめ定義された構成要素により、組織は初期開発コストを削減できます。AIアプリを一からコーディングすることに費やす代わりに、企業はビジネスや顧客のニーズに特化したソリューションの構築に投資できます。

フレームワークは、開発プロセスの基本的な方法論とAIツールを提供します。そのため、自動化、コンピューター・ビジョン、生成AIから自然言語理解やロボティクスまで、さまざまなAIプロジェクトにスケーラブルな標準的な機械学習ワークフローの確立に役立ちます。

AIフレームワークの包括的なソフトウェア開発環境は、開発プロセスの迅速化と効率化を支援します。また、迅速なプロトタイピングの道を開くことで、AI搭載アプリケーションのイノベーションを加速させ、市場投入までの時間を短縮することができます。

企業はさまざまな選択肢から選ぶことができるため、自社の要件やユースケースを考慮する必要があります。適切なフレームワークは、企業の短期的なニーズに応え、長期的な目標を達成し、技術的な能力に適合するものです。

AIフレームワークを選択する際に考慮すべきいくつかの要素を以下に示します。

• 使いやすさ

• 統合

• 解釈可能性と説明可能性

• オープンソースとプロプライエタリーの比較

• 効率とスケーラビリティー

事前に構築されたコンポーネントにもかかわらず、AIフレームワークには依然として学習曲線があります。企業は、さまざまなフレームワークを試して、そのユーザーフレンドリーさを評価し、明確で詳細なドキュメンテーション、チュートリアル、その他の参考情報を確認して、学習曲線をスムーズにすることをお勧めします。

AIフレームワークが組織の技術スタックと互換性があることは不可欠です。ITチームは、フレームワークがデータ・ソース、インフラストラクチャー、その他のプラットフォームとどの程度統合できるかを評価する必要があります。

医療や金融などの分野では、機械学習の成果とアウトプットを解釈し、AIモデルの背後にある意思決定を理解する能力が極めて重要です。一部のAIフレームワークには、AIの解釈可能性とAIの説明可能性のための技術が組み込まれています。

オープンソースAIフレームワークは通常、目的を問わず無料で使用できますが、多くの場合、商用フレームワークは商用利用向けにライセンスされています。オープンソースフレームワークはコスト効率が高く、より大きな制御性と透明性を提供します。一方、商用フレームワークは、専用で迅速なサポートや、より高度な機能が提供されます。

高性能と拡張性は不可欠であり、特に膨大なデータ量を扱うAIシステムやリアルタイム応答を必要とするAIシステムにとって重要です。これらのシステムは、最適化機能や分散学習機能を備えたフレームワークを利用することで恩恵を受けられます。

AIの進歩にともない、フレームワークは改良され続けています。すべてのフレームワークを紹介することはできませんが、ここでは、最新かつ人気のあるAIフレームワークの一部を示します。

• Hugging Face社

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face社は、NLPに特化したTransformerモデルのライブラリーと活発なオープンソース・コミュニティーで知られる企業です。同社のModel Hubは、数多くの事前学習済みAIモデルを共有・利用できるプラットフォームとして機能しています。Hugging Face社には、データセット処理やモデル評価のためのライブラリーに加え、モデル提供のためのツールも含まれています。

IBM® Watson Studioは、データサイエンティスト、開発者、アナリストがAIモデルを構築、実行、管理するのを支援します。以下の機能が含まれています。

• NLPモデルのライブラリー

• 視覚化ツール

• 意思決定に使用できる最適化モデル

• データ準備、モデル開発、特徴量エンジニアリング、およびハイパーパラメーター最適化を自動化するAutoAI

• 機械学習モデルをデプロイおよび監視するためのMLOpsツール

• AIガバナンス・ツール

Kerasは「機械ではなく人間のために設計されたディープラーニングAPI」を標榜しています。初心者から専門家まで、誰でもモデル開発をできるだけ簡単に行えることを目指しています。

同社のハイレベルAPIはPythonで記述されており、TensorFlowやPyTorchなどの他のフレームワーク上で動作します。このコアAPIには、モデルの作成、トレーニング、評価を行うための組み込みメソッドが備わっています。Kerasは転移学習、ファイン・チューニング、分散学習にも対応しています。

Kerasエコシステムのその他のメンバーには、事前学習済みモデルのライブラリーであるKerasHub、ハイパーパラメーター・最適化フレームワークのKerasTuner、レコメンデーション・エンジン構築用のKeras Recommendersライブラリーがあります。

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション、チャットボットやAIエージェントの作成に使用できるオープンソースのフレームワークです。モジュール式アーキテクチャーを採用しており、各モジュールはLLMの操作に必要な複雑な概念と手順をカプセル化する抽象化を表しています。これらのモジュール・コンポーネントを連結してAIアプリケーションを作成できます。LangSmithプラットフォームでは、デバッグ、テスト、パフォーマンス監視が可能です。

PyTorchは、AIフレームワーク分野のパイオニアです。このオープンソースのディープラーニング・フレームワークは、Torchの機械学習ライブラリーと、Pythonベースの高レベルAPIを融合させています。単純な線形回帰アルゴリズムから複雑な畳み込みニューラル・ネットワークまで、幅広いニューラル・ネットワーク・アーキテクチャーに対応できる柔軟性を示しています。

このフレームワークは、ディープラーニング・モデルを動的計算グラフとして表現することで知られており、開発、デバッグ、トレーニングの過程でモデル全体をリセットすることなくコードを修正できる柔軟性をAI開発者に提供します。PyTorchには、コア機能を補完するための豊富なライブラリー・ツールのエコシステムもあります。

Scikit-learnは、データサイエンスおよび機械学習向けの最も初期のオープンソース・ツールキットのひとつです。これは、数値計算向けのPythonライブラリーNumPy、科学計算向けのSciPy、可視化向けのMatplotlibの上に構築されています。Scikit-learnには、教師あり学習および教師なし学習の両方に対応した多様なアルゴリズム、モデル選択・評価用の関数、データセット変換モジュール、データセット読み込みユーティリティー、予測データ分析用のツールが揃っています。

TensorFlowは、もう一つのオープンソースAIフレームワークの先駆者です。TensorFlowはデータをテンソルと呼ばれる多次元配列として扱い、ニューラルネットワーク内の演算間でデータの流れをマッピングする計算グラフを構築します。また、計算グラフを作成せずに演算を即座に実行するイーガー実行にも対応しています。

Google社が生み出したTensorFlowは、機械学習モデルの構築・展開のためのデータセット、モデル、ツール、ライブラリー、拡張機能からなる堅牢なエコシステムを提供しており、推奨エンジンを作成する専用のフルスタック・パッケージも備えています。また、活発なコミュニティーによるサポートや、機械学習に関する豊富な教育リソースも提供されています。

さらに、このオープンソース・フレームワークは、機械学習パイプラインの各フェーズに責任あるAIの実践を組み込むための一連のリソースも共有しています。これには、データセットに潜在的なバイアスがないかを検査するツール、フェデレーテッド・ラーニングのようなプライバシー保護技術、公平性などのメトリクスを評価するライブラリーが含まれます。