目次
この記事でわかること
この記事では、AIを導入する際に必ず検討すべき コスト・精度・データの3つの観点について解説します。 AI-900試験では「どのAIを選ぶか」よりも、 AI導入時に何を考慮すべきかが問われる問題が多く出題されます。 本記事を読むことで、試験対策だけでなく、 実務でAIを検討する際の基本的な判断軸も身につきます。
なぜAI導入には事前検討が必要なのか
AIは魔法の技術ではありません。 適切な目的・データ・コスト設計がなければ、 期待した成果が出ない、もしくは運用できないケースが多くあります。
そのため、AI導入時には以下の観点を必ず考慮します。
- どれくらいコストがかかるのか
- どの程度の精度が必要なのか
- AIに学習させるデータは十分か
① コスト：AIは「作って終わり」ではない
AI導入にかかる主なコスト
- クラウド利用料（API呼び出し、推論回数）
- 学習・再学習の計算コスト
- データ準備・前処理の工数
- 運用・監視コスト
Azure AIにおける考え方（AI-900）
Azure AI Servicesは従量課金制が基本です。 利用回数が増えるほどコストも増加します。
試験でのポイント
「小規模に始めたい」「PoCを行いたい」といった文脈では、 事前にコストを見積もる必要があることが正解になります。
② 精度：100%正しいAIは存在しない
AIの精度とは
AIの精度とは、モデルがどれだけ正しく予測・判断できるかを示す指標です。
重要な考え方
精度は目的によって「十分な値」が変わるという点が重要です。
具体例
- レコメンド：多少外れても問題になりにくい
- 医療・不正検知：わずかなミスが致命的
AI-900試験ポイント
「高精度である必要があるか？」 「多少の誤りは許容できるか？」 という視点が問われます。
③ データ：AIの性能はデータで決まる
AIにおけるデータの重要性
AIはデータから学習します。 データの質と量が、AIの性能を左右します。
考慮すべきデータの観点
- 十分な量があるか
- 偏り（バイアス）がないか
- 最新のデータか
- 正しくラベル付けされているか
データが不足している場合
AI-900では、以下のような選択肢が示されます。
- 事前構築済みモデル（Azure AI Services）を使う
- データ収集から始める
3つのポイントをまとめて整理
| 観点 | 考慮内容 | AI-900でのキーワード |
|---|---|---|
| コスト | 従量課金・運用費 | PoC / 小規模開始 |
| 精度 | 目的に応じた許容範囲 | 業務要件 |
| データ | 量・質・バイアス | 学習データ |
AI-900でよくある設問パターン
問題例：
「十分な学習データが用意できない場合、最も適切な選択はどれか？」
正解の考え方：
事前構築済みのAzure AI Servicesを利用する
まとめ
- AI導入ではコスト・精度・データを必ず検討する
- AIは万能ではなく、目的に合った設計が重要
- AI-900では「判断基準」を理解しているかが問われる
これらの考え方を理解していれば、 AI-900試験における「AI導入判断」の問題は確実に得点できます。