継続学習入門：忘却を防ぎ現場で学び続けるAI

継続学習入門：忘却を防ぎ現場で学び続けるAI

継続学習は、モデルが新しいデータに適応しつつ過去の知識を保つための技術です。実運用での活用法と実装上の注意点を分かりやすく解説します。

継続学習（Continual Learning）は、モデルが時間とともに変化するデータやタスクに順応し続ける手法です。継続学習は、頻繁な再学習を避けつつ、現場での学習を可能にします。

最大の課題はカタストロフィック忘却、いわゆる過去の知識が新しい学習で上書きされてしまうことです。これを放置するとモデルの長期的性能が劣化します。

代表的な対策には、正則化ベース（例：EWC）、リプレイ／リハーサル（過去データや合成データの再利用）、パラメータの分離（重要パラメータの固定）、拡張型アーキテクチャ（新しいユニットの追加）などがあります。運用ではこれらを組み合わせることが多いです。リプレイ

評価にはタスクごとの精度推移や平均精度（Average Accuracy）、忘却度（Forgetting Measure）といった指標が使われます。評価指標を事前に決め、定期的にモニタリングすることが重要です。

実運用のコツは、少量の継続的更新で性能を維持すること、監査用のデータスナップショットを残すこと、そしてモデル更新のトリガー条件を明確にすることです。実運用のしやすさを念頭に設計しましょう。

実装面では、Avalancheなどの継続学習ライブラリや、軽量なリプレイバッファ、オンライン正則化の導入が有用です。まずは小さなタスクセットで戦略を比較してから本番へ移行することを勧めます。ライブラリ

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最終更新: 2026-02-24