【第20話】AIが迷わず学ぶために必要な「次元削減」とは何かをやさしく解説

情報が多すぎるとAIは困る？次元削減の考え方

データの世界では、「たくさんの情報があること」が必ずしも良いとは限りません。たとえば、ある商品の売れ行きを予測したいとき、天気や曜日、広告の有無、地域、過去の売上など、さまざまな要素を集めて分析することが考えられます。一見すると「情報は多いほど正確に予測できそう」と思うかもしれません。

けれど実際には、あまりに多くの項目を一度に扱おうとすると、AIが混乱してしまったり、大事なパターンを見つけにくくなることがあります。必要以上に複雑になることで、本来注目すべき特徴が埋もれてしまうのです。

こうした「情報過多」の状態を整理し、本当に大切な部分だけを残してシンプルにする技術が「次元削減（じげんさくげん）」です。少し難しそうな言葉ですが、その役割は意外と身近で、人間の判断にも通じる考え方です。

“次元”って何？AIが学びやすくなる仕組み

次元削減とは、一言でいうと「たくさんの特徴を持つデータから、大事な特徴だけを選び出して、それより少ない数で表現し直すこと」です。

ここでいう“次元”とは、データが持っている要素や観点の数のこと。たとえば、人の顔写真をAIで分析する場合、その画像は何千ものピクセル（画素）から成り立っています。それぞれのピクセルがひとつの“次元”だと考えると、そのままでは非常に高次元なデータになります。

こうした高次元データは処理に時間がかかるだけでなく、「ノイズ」と呼ばれる余計な情報も含みやすくなります。そこで登場するのが次元削減という技術です。

有名な手法としては「PCA（主成分分析）」や「t-SNE（ティー・スニ―）」などがあります。それぞれ仕組みは異なりますが、「データの中から重要な構造だけを取り出して圧縮する」という目的は共通しています。

地図や自己PRにも似ている？身近なたとえで理解する

イメージとしては、大きな地図を折りたたんでポケットサイズにするようなものです。地図全体を見ることはできなくても、自分が今どこにいて、どこへ向かえばいいかさえわかれば十分ですよね。同じように、AIも必要な情報だけに絞ることで、より効率よく学習したり予測したりできるようになります。

もうひとつ身近なたとえとして、「自己PR」を考えてみましょう。就職活動などで自分について伝える場面では、自分の経験やスキルを全部書き出すよりも、「これだけは伝えたい」というポイントに絞ったほうが相手には伝わりやすいですよね。それと同じように、AIにも「どんな特徴が本当に大切なのか」を見極めてあげることで、本来持っている力を発揮しやすくなるわけです。

ただし、この技術にも注意点があります。次元削減によって、本当は重要だった情報まで失われてしまう可能性もゼロではありません。また、人間には理解しづらい形でデータが変換されてしまうこともあり、「どうしてこの結果になったのか」が説明しづらくなるケースもあります。

この問題は、「Explainable AI（説明可能なAI）」という分野とも深く関係しています。AIがどんな理由でその判断や予測をしたのか、人間にもわかるようにする工夫ですね。今後ますます重要になっていくテーマです。

“選ぶ力”として知っておきたい次元削減

それでも、高次元データとうまく付き合っていくためには、この“整理整頓”とも言える考え方は欠かせません。特に最近では画像や音声など、多くの情報を含むデータを扱う機会が増えているため、次元削減という技術はいっそう重要になっています。

データ分析というと難しく感じるかもしれません。でも、その根底には「本当に大切なものだけを見る」というシンプルで人間らしい姿勢があります。そして、それこそが私たち自身の日常にも通じる知恵なのではないでしょうか。

何かを選び取るという行為には勇気がいります。でも、それによって見えてくるものもある——そんな静かな力強さを、この技術から感じ取っていただけたなら嬉しく思います。