過学習とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

過学習（Overfitting）

過学習（Overfitting）とは、AIが学習用のデータを覚えすぎて、新しいデータでは外しやすくなる状態のことです。テストの過去問は満点なのに、本番で点が取れない生徒に似ています。学習用のデータでは高い精度が出ているのに、学習に使っていないデータでは精度が落ちるのが目印です。データが少ない、モデルが複雑すぎる、学習をしすぎる、といった場合に起こりやすくなります。

過学習（Overfitting）関連用語

過学習（Overfitting）に関連する単語は以下の通りです。

• 未学習（Underfitting）逆に、学びが足りない状態は？→
• 正則化（Regularization）覚えすぎを抑える方法とは？→
• 早期終了（Early Stopping）途中でやめれば防げる？→
• データ拡張（Data Augmentation）データを増やして防ぐには？→
• 交差検証（Cross-Validation）本番での強さはどう確かめる？→
• 汎化性能（Generalization Performance）初めてのデータへの強さとは？→

過学習（Overfitting）で知っておくと得する有益情報

過学習は、AI導入でよく起きる失敗のひとつです。見分け方と対策を知っておくと安心です。

• 見分けは2つの成績の差学習データと未知のデータの成績に大きな差があれば、過学習を疑います。
• データを分けて確かめるデータの一部を学習に使わず取っておき、最後のテストに使います。
• 対策はいくつもあるデータを増やす、モデルを単純にする、正則化や早期終了を使う、などがあります。

主な対策

過学習の疑いチェック

自社のAIに当てはまる項目にチェックを入れてください。

• 学習データの成績だけを見て判断している
• テスト用のデータを分けていない
• 学習データの件数が少ない
• 新しいデータで急に精度が落ちた
• モデルを複雑にしすぎた覚えがある

確認できた数 0 / 5

今のところ心配は少なそうです。続けて確認しましょう。

学習データの成績だけでなく、未知のデータの成績も見ましょう。

過学習（Overfitting）やさしい解説

テストで満点なのに、なんでダメなの？

学校の過去問を答えごと暗記した生徒を思い浮かべてください。同じ問題なら満点ですが、少し変えると解けません。

AIも同じで、覚えただけだと新しい問題に弱くなります。考え方を学ぶのが目標です。

過去の売上データだけで高い精度が出ていても、来月の予測が外れるなら過学習の疑いがあります。AIを導入するときは、学習に使っていない直近のデータで試した結果も、必ず見せてもらいましょう。

過学習（Overfitting）についてのみんなの疑問

過学習は、どうすれば気づけますか？

学習に使わないデータでの成績と比べると気づけます。学習データでは高いのに、取り分けたデータでは低い場合は要注意です。グラフにして、開き始める点を探します。

データが少ないと、必ず過学習しますか？

必ずではありませんが、起こりやすくなります。件数が少ないと、偶然の癖まで覚えてしまいがちです。モデルを単純にしたり、データ拡張を使ったりして防ぎます。

ChatGPTのような大きなAIでも、過学習は起きますか？

起こりえます。ただし対策は取られています。学習データの一部を丸ごと再現する現象も報告されました。利用側は、機密を入力しないなどの運用面の注意も必要です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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