AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

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本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

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プログラム

本セミナーでは、AI/機械学習プロジェクトを停滞させる3大要因「計算速度 (GPU/Python) 」「データ不足」「モデル選定の誤り」を徹底解剖します。「なぜ学習が終わらないのか?」「データが少ない中でどう精度を出すか?」「自作モデルとLLMの使い分けはどうすべきか?」といった現場の切実な疑問に対し、具体的な回避策と判断基準を提示します。

  1. なぜAIプロジェクトは「重く」なるのか
    1. AI開発のライフサイクルとボトルネックの正体
    2. 「とりあえず回す」から「設計して回す」へのマインドセット転換
  2. 【実行環境編】GPUの真実とPythonの限界
    1. なぜGPUが必要なのか
      • 並列演算の仕組みとVRAM容量の重要性
    2. 「遅い」の正体
      • CPU-GPU間のデータ転送ボトルネック (PCIe帯域)
    3. Python特有のオーバーヘッドと、ライブラリ (PyTorch/TensorFlow) による回避
    4. 混合精度演算 (Mixed Precision) や分散学習の考え方
  3. 【データ戦略編】量と質のトレードオフ
    1. データ量の正義
      • スケーリング則 (Scaling Laws) の基本
    2. 少量データでの戦い方
      • Data Augmentation (データ拡張)
      • 画像・テキストでの手法
    3. 転移学習 (Transfer Learning)
      • 既存の知能を「借りる」技術
    4. 「回らない」を防ぐデータパイプライン
      • 前処理の効率化
  4. 【モデル選定編】自作AI vs 基盤モデル+プロンプト
    1. 徹底比較表: 開発コスト、推論速度、カスタマイズ性の違い
    2. 自作モデル (Scratch/Fine-tuning) の出番
      • 特定ドメインへの深い特化
      • エッジデバイス動作
      • 機密データの処理
    3. 基盤モデル (LLM等) +プロンプトの出番
      • 汎用タスク
      • プロトタイプの高速作成
      • RAG (検索拡張生成) の活用
    4. 適用範囲の判断基準
      • 「精度・コスト・速度」の三角形で考える

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