AI技術がめざましく進歩している現在、機械学習という言葉を聞く機会は多いでしょう。AIや機械学習はビジネスにも広く応用されており、機械学習に関する理解は不可欠です。今回は機械学習とは何か、AIとの違いや仕組み、ビジネスにおける活用例などを解説します。
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機械学習とは、AI（Artificial Intelligence）によるデータ学習・分析技術のことです。機械学習では大量のデータを機械に学習させ、アルゴリズムによって分析させます。繰り返し学習することで、一定のルールや法則を発見できるようになり、法則に従って自動で出力を返せるようになるという仕組みです。
はじめのうちは精度が高くはないものの、学習を繰り返すうちに向上していき、需要予測や異常検知など、幅広い場面で活用できるようになります。
機械学習は、AIを支える重要な技術であり、AIという分野における1つの領域です。
機械学習と同じ文脈で語られるのが、ディープラーニング（深層学習）です。ディープラーニングは、人間の脳が自然に行うタスクを、AIに行わせるための機械学習の1つであり、人間には整理しにくいとされる画像分野や音声分野、ゲーム分野において、高い精度を発揮します。AI、機械学習、ディープラーニングの関係性は、以下のようにまとめられるでしょう。
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AI＞機械学習＞ディープラーニング |
ディープラーニングとあわせて、ニューラルネットワークについても理解しましょう。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模して作られた数理モデルです。ニューラルネットワークを何層にも積み重ねることで、学習能力やデータ分析能力が高まります。その結果、データが持つ特徴をどのように扱うべきかを、コンピューターが自身で把握できるようになるという仕組みです。
機械学習におけるアルゴリズムとは、問題を解決するための手順のことです。アルゴリズムにはさまざまな種類があり、それぞれに独自の強みがあります。
機械学習で活用される代表的なアルゴリズムは、以下のとおりです。
ここでは、それぞれのアルゴリズムについて、具体例を用いながら解説します。
決定木（けっていぎ）は、樹形図によってデータを分析する、データマイニング手法です。
たとえば、「〇〇という条件なら××を買うか買わないか」について、条件ごとの結果が大量のデータとして与えられたとします。それぞれの条件が購買行動にどのくらいの影響を及ぼしているか、という度合いを分析するのが決定木分析です。決定木を作成することで、目的変数の予測や目的変数に影響している因子の検証などが実現します。
購買情報やアンケート結果の分析など、因果関係が明確な事象の分析に活用される手法です。
ランダムフォレストは、複数の決定木を統合してデータをグルーピングするアルゴリズムです。
たとえば「Aという写真は自転車かバイクか」という質問に対して、100本のツリーでは自転車、1本のツリーではバイクという結果が出ているとします。すべてのツリーの結果を集めると、多数決でAは自転車と結論づけられます。
ランダムフォレストは決定木をもとに結果を出すため、分析結果がシンプルで客観的にわかりやすいのがメリットです。並列処理も可能であり、精度のよい結果を早く出せます。
サポートベクターマシンは、データを2つのクラスに分けた際、その境界線や超平面を決定することで分類や回帰を行うものです。サポートベクターは、2つのクラスを分ける境界線に1番近いデータのことを指します。
サポートベクターと境界線が定まることで、新たなデータに対しても境界線より上にあるか下にあるかで、どのクラスに分類されるかを簡単に予測できます。サポートベクターは、特にパターン認識性能に優れているのが特徴で、画像のパターン認識に活用されているアルゴリズムです。
機械学習には教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの学習方法があります。違いは、以下の表のとおりです。
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教師あり学習 |
教師なし学習 |
強化学習 |
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学習方法 |
例題と模範解答を与えて学習させる |
正解を与えず、自身で法則や規則を見つけさせる |
正解を与えず、結果にスコアをつけて学習させる |
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得意な分野・分析 |
分類・認識・回帰 |
クラスタリング |
幅広く応用できる |
ここでは、機械学習における3つの学習方法について詳しく見ていきましょう。
教師あり学習は、例題と模範解答を与えて学習させる方法です。データをもとに、ニューラルネットワークが出力結果の正否を判断します。過去のデータから今後の数値を予測する回帰分析や、データを自動で分類する分類分析などに活用される学習方法です。
教師あり学習を実施するためには、大量のデータが必要です。学習していない事象が現れた際、例題と解答の傾向からある程度予測して判断することは可能ですが、人間が知識を与えられないような未知の事象には対応できません。人間が教えられる範囲は超越できない、という限界があります。
教師なし学習は、模範解答がないデータを与え、AIが特徴量から法則や規則を自身で学習する方法です。データ間の類似性を判定してグルーピングするクラスタリングに活用されます。一方、正解のデータが与えられないため、分類分析や回帰分析には対応できません。
教師あり学習のように、大量のデータを必要としないのが特徴です。人間では想定できなかった分類方法を発見する可能性もあります。しかし、学習精度がコンピューターに大きく依存し、正しく学習できる環境がなければ分析精度を担保できないのが難点です。
強化学習は、AIが自ら試行錯誤し、適切な行動や評価を見つけ出す学習法です。模範解答を与えない、という点では教師なし学習と共通しています。
強化学習では、AIが何らかの判断をするごとに、行動に対して評価するのが特徴です。AIはその評価を参考に、試行錯誤を繰り返します。行動を繰り返すうちにデータが蓄積され、精度が高まっていく仕組みです。
強化学習が活用されたAI技術の代表例としては、コンピューター囲碁プログラムである「Alpha Go」が挙げられます。
強化学習は応用範囲が広く、さまざまな分野への活用が期待されている学習方法です。
AIや機械学習は、日常生活のあらゆる場所に活用されており、技術がめざましく進化しています。最近注目されているのは、質問に対してオリジナルテキストを生成して回答してくれる「ChatGPT」です。Web検索やオフィス業務などのあり方を変える存在として、話題を呼んでいます。
トレンドについていくためには、AIや機械学習がどのような場面で使われているのかを理解しましょう。ここでは、ビジネスにおけるAI、機械学習の活用例を3つ紹介します。
ビジネスにおけるAIや機械学習の代表的な活用例といえば、商品やサービスの需要予測です。膨大な情報を瞬時に処理できるAIは、市場データや過去の売上データなどから規則性や相関関係を見つけ、それらをもとに将来的な売上や需要を予測できます。
精度の高い需要予測によって発注量を適切に把握でき、在庫ロスの防止や受発注業務の効率化が実現するのが特長です。
製造業では、不良品の判別や異常検知において、AIや機械学習が活用されています。正常な製品の画像を学習させ、それ以外を不良品と判別するアルゴリズムを構築することで、自動で不良品を判別可能です。
さらに、外れ値検出の手法を活用して生産設備の正常な稼働状況を学習させれば、異常が発生した際も自動で検知してくれます。
不良品判別や異常検知を目視で行うと、判別に時間がかかったり、常に人を配置したりしなければなりません。AIでこれらの作業を自動化することで、検品速度の向上や人件費削減につながります。
AIや機械学習の活用を大きく期待されているのが、自動運転技術です。自動運転を実現するためには、道路の形状や交通ルール、シチュエーションなどに応じた適切な動きをAIが学習する必要があります。
自動運転を実用化するためには、画像分析や音声認識、危険判断や予測など、AI技術をフルで活用しなければなりません。
さらに、カスタマーセンターにおける業務自動化にもAIの導入が進んでいます。通話記録を自動でテキスト化できたり、クレーム対応を自動化できたりするのが魅力です。AIによる自動化が進めば、オペレーターの負担軽減やサービスの品質向上が見込まれます。
機械学習は、AIによるデータ学習・分析技術であり、AIを支える重要な技術です。機械学習にはさまざまなアルゴリズムが活用されており、学習方法にも種類があります。AIや機械学習は、需要予測や不良品判別など、ビジネスで広く活躍しているのがポイントです。今後も、業務がますます自動化されることが期待されます。
昨今のビジネストレンドに追いつくためには、機械学習をはじめとするAI関連の技術や、概念を正しく理解することが大切です。この記事を参考に、機械学習やAIについて理解を深めてみてください。
機械学習やIT技術を用いてビジネスを加速させるためには、専門人材の確保が必要です。専門人材不足に悩んでいる方は、お気軽にお問い合わせください。