表面の下にあるもの：AIに「聞き分ける」力を教える

海面の深く下で、自律型潜水艦が周囲をスキャンしています。
鋭いソナー音が反響し、戻ってくるのは映像ではなく、データの流れです。

このシステムは重大な判断を迫られます。
それは無害な岩なのか？それとも忘れられた戦争の遺物である海中機雷なのか？
ひとつの誤った判断が、壊滅的な結果を招くかもしれません。

これはSFではない ― 現実の機械学習課題

今回のテーマでは、AIがソナーデータだけを使って違いを学習する方法を探ります。

データ：音響のフィンガープリント

画像やテキストとは異なり、このデータセットは人間が直感的に理解できる形ではありません。
208個のソナー信号が含まれており、それぞれが60個の数値特徴量で表現されています。
これらは異なる周波数における反射強度の測定値です。

各信号を、独自の**「音響コード（acoustic chord）」**と考えてみてください。
岩と地雷では、コード（音の響き）がわずかに異なるのです。
AIの仕事は、それを区別することです。

例：

信号: [0.0349, 0.0455, 0.0507, … 0.0069] → ラベル: Mine (M)
信号: [0.0200, 0.0371, 0.0428, … 0.0032] → ラベル: Rock (R)

暗い部屋で手を叩いたとき、壁が近いのかカーテンなのかを音で判断できるように、
ソナーの反響も「聞く耳」があれば多くの手がかりを与えてくれます。

データセット: Sonar.csv

データから判断へ：プロジェクトのワークフロー

ステップ1 – セットアップ

Pythonの pandas（データ処理）や scikit-learn（機械学習）ライブラリを使ってソナーデータを読み込みます。

ステップ2 – データの分割（黄金ルール）

208個の信号を 90%を訓練用、10%をテスト用 に分けます。
未知のデータでテストすることで、モデルが単なる記憶ではなく理解しているかを確認します。

ステップ3 – モデルの選択

まずは古典的な二値分類アルゴリズムである ロジスティック回帰（Logistic Regression） を使用します。
簡単に言えば、「岩」と「地雷」を分ける最適な境界線を引こうとするモデルです。

ステップ4 – モデルの学習

モデルは訓練データから学び、60個の入力特徴量の中に潜む危険の兆候を見つけ出すために内部の重みを調整します。

結果：成功、しかし課題もあり

訓練精度: 83.4%
テスト精度: 76.2%

比較的小規模で抽象的なデータセットでも、シンプルなモデルが有意な違いを学習できることを示しています。

しかし、明確にしておきましょう：

76%の精度では実際の機雷検出には不十分です。
海洋環境は雑音が多く、予測不可能です。
ロジスティック回帰は直線的な境界しか扱えないという制限があります。

実際の応用には、ニューラルネットワークのような高度なモデルや、より大規模なデータが必要となります。

なぜ海の外でも重要なのか

このプロジェクトの真の価値は、機雷検出そのものではなく、
AIの基礎である**分類（Classification）**を学べる点にあります。

この仕組みは、多くの実社会の応用にも共通しています：

医療 – 腫瘍が良性か悪性かを分類
銀行業 – 不正取引の検出
メール – スパムと通常メールの仕分け
環境モニタリング – 動物の鳴き声や地質イベントの検出

異なる分野でも、共通のプロセスはひとつ。
**「ノイズの中から隠れた信号を見つける」**ということです。

まとめ

このプロジェクトは、巨大な言語モデルがなくてもAIが有用であることを思い出させてくれます。
時には、シンプルでも適切に訓練されたアルゴリズムが、重大な問題を解決できるのです。

岩と地雷を見分けることも、腫瘍と嚢胞を見分けることも、
その根底にある原理は同じです。

行動への呼びかけ

興味があるなら、ぜひ自分で Sonar Classification Notebook を動かしてみてください。
異なるアルゴリズムを試して、76%の精度を超えられるか挑戦してみましょう。

ソナークラス分類ノートブック: Sonar Notebook

非技術分野の方へ：
あなたの領域にも、「岩と地雷」のようにAIが分類すべきデータが潜んでいるかもしれません。

— SHR

AIはどのようにして「岩」と「地雷」の違いを“聞き分ける”のか