特定カテゴリに特化した専用のAIを作ることは可能です。クローリングしたデータを使い、以下のようなアプローチを取ることで実現できます。
1. AIの種類と用途を決める
まず、どのようなAIを作りたいのかを明確にする必要があります。例えば：
- 質問応答AI（例：「信長の野望 Online」の情報に特化したチャットボット）
- 推薦システム（例：英傑の組み合わせや装備の最適解を提案）
- データ解析AI（例：プレイヤーの行動傾向や経済分析）
2. クローリングデータの整理
取得したデータを以下の手順で整理します：
- データのクリーニング
- 重複データの削除
- 不要なHTMLタグやノイズの除去
- 文章の正規化（表記ゆれの統一など）
- データの構造化
- JSONやSQLデータベースに整理して、検索しやすくする
- カテゴリやタグを付与する（例：「装備」「スキル」「英傑」など）
3. 機械学習モデルの選定
用途によって適したモデルが変わります。
- 質問応答AI
- OpenAIのAPIや、カスタムBERTモデルを活用
- データを学習させたRAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築
- 推薦システム
- 協調フィルタリングやコンテンツベース推薦
- プレイヤーの過去データを学習
- データ解析AI
- クラスタリングやディープラーニングを使って、プレイヤーの行動分析を行う
4. AIの学習とチューニング
データを使って学習を行い、以下の方法で精度を向上させます：
- Fine-tuning（転移学習）
- 既存の大規模モデル（BERT, GPT）に自サイトのデータを学習させる
- ルールベースの補完
- 特定のカテゴリにはルールを適用（例：因縁の組み合わせを固定ルールで処理）
- ユーザーフィードバックの活用
- ユーザーが「この回答が正しい」「この提案が適切」と評価できる機能を追加し、改善する
5. システムの実装と運用
- API化：AIをサイトやDiscord、LINE Botなどに統合
- 定期更新：新たなデータを定期的に学習させる
- 負荷対策：サーバーの負荷を考慮してキャッシュやレスポンスを最適化
実現可能性
可能。ただし、次の点を考慮する必要がある。
- データの質と量：学習用データが十分であるか
- 技術選定：既存のAIを利用するか、ゼロから構築するか
- コスト：クラウドGPUの使用、API利用料
- 法律・規約：データのクローリングが問題ないか（利用規約に違反しないか）
