自己教師あり学習とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）

自己教師あり学習とは、データの一部を隠すなどして、正解を自分で作り出しながら学ぶ方法のことです。人がラベルを付けなくても、文章の次の単語や、隠した部分を当てる問題を自動で作れます。ChatGPTなどの大規模言語モデルの学習の土台になっている考え方です。インターネット上の膨大な文章を、そのまま学習に使えるのが大きな強みです。

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）関連用語

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）に関連する単語は以下の通りです。

• 大規模言語モデル（LLM）大規模言語モデルとの関係は？→
• プレトレーニング（Pretraining）事前学習とは何をするの？→
• 対照学習似ている・違うで学ぶ方法とは？→
• 教師あり学習（Supervised Learning）人が正解を付ける学び方とは？→
• 教師なし学習（Unsupervised Learning）正解なしで学ぶ方法は？→
• 基盤モデルさまざまな仕事に使える土台とは？→

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）で知っておくと得する有益情報

生成AIが身近になった背景には、この学び方があります。ポイントを3つにまとめました。

• 正解を自動で作る文章の次の単語など、データの中から問題と答えを自動で作ります。
• ラベル付けが不要人手でのラベル付けがいらないため、とても大きなデータを学習に使えます。
• あとで調整して使う土台を作ったあとに、目的に合わせて追加の学習や調整を行います。

問題の作り方の例

自己教師あり学習の特徴はどれ？

正しいものを選んでください。

データから問題と正解を自動で作る人がすべてに正解を付ける必要があるラベルが一切ないと使えない

人手のラベルなしで、大量のデータから学べる点が最大の強みです。

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）やさしい解説

先生がいないのに、どうやって勉強するの？

穴埋め問題を自分で作って解く勉強法です。本の一部を指で隠して、「ここには何が書いてあったかな」と考え、あとで答え合わせをします。

これを大量の文章で行うと、言葉の使い方が身につきます。

ChatGPTのような生成AIは、まず大量の文章でこの学習を行い、言葉の並びのルールを身につけます。自社で使う場合は、この土台となるAIに、社内用語や過去の資料を加えて調整することで、自社向けの回答に近づけられます。

自己教師あり学習（Self-supervised Learning）についてのみんなの疑問

自己教師あり学習は、教師なし学習の一種ですか？

広い意味では、教師なし学習の仲間と整理されることがあります。人のラベルを使わない点は同じです。ただし、自分で作った正解を使って学ぶ点が違うため、別の名前で呼ばれます。

自己教師あり学習で、AIは間違いを覚えませんか？

ネット上の誤りも学んでしまう可能性があります。そのため、土台のあとに人の評価を使った調整が行われます。利用側も、答えの確認を習慣にすることが大切です。

中小企業は、自分でこの学習を行うべきですか？

土台づくりは大規模な計算が必要で、通常は不要です。公開されている学習済みのモデルを使い、自社の資料に合わせて調整する形が現実的です。

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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