AIの転移学習って何？メリットとデメリットを解説

2025.03.23

監修者

竹村直浩

＜経営管理のプロ・数多の組織経営＞
会計事務所経験からキャリアをスタート。
約30年間にわたりデータベースマーケティング、起業のみらずBPO業務および新規事業の立案に従事。
現在は、自らが代表を務める会社の経営の傍ら、経営管理および新規事業立案等の業務委託を請け負う

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近年、人工知能（AI）の開発効率を劇的に高める手法として「転移学習」が注目を集めています。従来の学習方法とは異なり、既存の学習済みモデルを再利用できる点が大きな特徴です。本記事では、転移学習とは何か、その仕組みや導入によるメリット・デメリットを分かりやすく解説します。

転移学習とは？

転移学習とは、ある領域で学習済みのAIモデルを、別のタスクに応用する機械学習手法のことです。従来の機械学習では、毎回ゼロからデータを集めてモデルを訓練する必要がありましたが、転移学習を活用すれば、既存の学習結果を流用し、新たな問題に対して短時間・低コストで対応できます。

たとえば、画像認識で大量の動物画像を学習したAIモデルを応用し、医療分野のレントゲン画像診断に利用するなどが可能です。

転移学習は、主に以下のような流れで行われます。

ステップ	内容
1. 事前学習	大規模な汎用データセット（例：ImageNet）でモデルを学習させる
2. モデルの再利用	学習済みモデルの一部（特徴抽出層など）を新しいタスクに流用
3. 再学習（ファインチューニング）	新しいタスク用のデータで調整を加えて最適化する

この手法により、膨大なデータと計算資源を必要とするAI開発を大幅に効率化できます。

転移学習には、以下のような多くの利点があります。

メリット	説明
学習時間の短縮	既存モデルの再利用により、新規学習に必要な時間が大幅に削減される
少量データでも学習可能	学習済みモデルの応用により、少ないデータでも高精度な予測が可能
高性能モデルの構築が容易	大手が公開する学習済みモデル（BERT、ResNetなど）を活用できる
開発コストの削減	計算資源や人件費を大幅に抑えられ、実装ハードルが下がる
汎用性の高い応用が可能	医療、製造、農業、物流などさまざまな業界で再利用できる

特にスタートアップや中小企業など、AI開発のリソースが限られている組織にとっては、非常に有効な選択肢となります。

一方で、転移学習にも以下のようなデメリットや注意点があります。

デメリット・リスク	説明
元の学習データに依存しすぎる	元のモデルが偏ったデータで学習されている場合、その偏りが引き継がれる
完全な精度は保証されない	汎用モデルでは対応しきれない専門的なタスクも存在する
調整が難しいケースがある	ファインチューニングには専門知識が求められ、適切な設定が必要
商用利用におけるライセンス問題	モデルや学習データのライセンスに注意しなければならない

これらの点を理解したうえで、活用方法を検討することが重要です。

現在、転移学習はさまざまな業界で導入が進んでいます。

活用分野	利用例
医療	レントゲン画像、CTスキャンの異常検知
製造業	製品検査、異常検知、設備の予防保全
小売・物流	商品分類、需要予測、倉庫の最適化
農業	作物の病害判別、収穫量の予測
自然言語処理	BERTやGPTを活用した文章分類、チャットボット構築

このように、業種を問わず柔軟に適応できるのが、転移学習の大きな強みです。