機械学習は、今日のビジネスや社会に大きな影響を及ぼしている。しかし、その定義や種類、機能については誤解が広まっていることも事実だ。本記事では、機械学習とは何か、その種類やできることについてわかりやすく解説する。機械学習の基本的な概念から具体的な応用例まで、これからのビジネスをリードするための重要な知識を得よう。
目次
機械学習とは？
機械学習は、現在さまざまな業界やビジネスで活用されている技術だ。それでもなお「機械学習の概念やその仕組みについて詳しく知らない」という方も多いかもしれない。本記事では、機械学習とは何か、基本的な概念や用語についてわかりやすく解説する。
機械学習の定義と歴史的背景
機械学習とは、簡単にいえば「コンピュータに人間が行うような学習能力を持たせる技術のこと」を指す。この技術はコンピュータが自ら学び、経験から新しい知識を得ることを可能にする。人間が学習するときと同じように、機械学習も過去のデータや経験からパターンを抽出し、それをもとに新しい判断を下す。
このようなコンピュータの学習能力は、1959年にアーサー・サミュエルが提唱した「明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野」という定義に基づいている。機械学習は、1950年代から研究されてきたが、近年のデータ量の増大や計算能力の向上により、その可能性がより広く認識されるようになった。
機械学習における重要な用語と概念
機械学習を理解するためには、いくつかの基本的な用語を理解することが重要だ。ここでは、そのなかでも特に重要な用語について説明する。機械学習のタスクを実現するための計算手順やロジックを「アルゴリズム」と呼ぶ。アルゴリズムには、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどがある。機械学習の実現手法は、主に3つだ。手法の違いについては、以降で解説していく。
機械学習の手法と用途
機械学習は、さまざまなアプローチや手法が存在し、それぞれの問題解決に効果的だ。ここでは、主な手法である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」における概要と用途、メリット・デメリットについて紹介する。
教師あり学習
先ほど触れた「教師あり学習」は、一般的な機械学習の形態で特定の入力に対する正しい出力を学習する方法だ。教師あり学習は、スパムメールのフィルタリングやクレジットカード詐欺の検出など、具体的な問題を解決するのに非常に役立つ。
教師あり学習のメリットは、学習に正解データを用いることで高い精度と速さを実現できることだ。過去データが豊富にあれば、AIはより正確に学習できる。また「誰でも簡単に取り組める」「他に比べて学習速度が速い」といった点も教師あり学習のメリットといえるだろう。
一方、教師あり学習のデメリットは、正解データがない分野や正解データの品質が低い場合には適用できないことだ。教師あり学習では、人間が正解データを作成しなければならないため、例えば新しい製品の市場分析などでは使えない。
さらに正解データの品質が悪いと、AIはそれをもとに学習するため、精度が低下する可能性もある。AIの学習には、時間がかかることが多いため、品質の悪い正解データを使ってしまうと時間と労力が無駄になりかねない。
また精度を向上させるためには、多くのデータを用意する必要があるため、教師あり学習を始めるまでに時間や労力がかかることもデメリットといえる。
教師なし学習
一方で「教師なし学習」は、明確な正解が与えられない状況で使用されるのが特徴だ。教師なし学習の機械学習モデルは、データ内の隠れたパターンや構造を見つけるために使用される。例えば、顧客のセグメント化や新しい市場トレンドの発見などに役立つ。
教師なし学習のメリットは、データに正解ラベルが付いている必要がないため、教師あり学習に比べてスタートしやすい点だ。また正解がないパターンの特定を得意とする点は、教師あり学習と比較して優れた点といえるだろう。
教師なし学習のデメリットは、正解を与えて学習できないため、結果の評価が難しいことだ。またデータの前処理やパラメータの調整が必要になる場合がある。
強化学習
「強化学習」は、ある環境のなかで目標を達成するために最適な行動を学習する方法だ。この方法の場合、AIは行動の結果として得られる報酬を最大化するように学習する。強化学習は、人間が直接教えなくても自ら試行錯誤することで最適な行動を見つけ出すことが大きな特徴といえるだろう。強化学習は、ゲームプレーやロボットの制御などに使用される。
強化学習のメリットは、一回の行動に対する評価の定義が困難な問題も取り扱うことができたり、自律的に学習できるため人間の介入が少なくて済んだりする点だ。一方デメリットは、学習に時間がかかる場合が多く、報酬設計やパラメータ調整が難しいケースがある点だ。
教師あり学習と教師なし学習の比較と適用例
教師あり学習と教師なし学習は、それぞれに異なる問題を解決するために使用される。教師あり学習は、明確な答えがあり、それを予測したい場合に最適だ。一方教師なし学習は、データ内の未知のパターンを発見したいときに有効な手法である。
機械学習の主要なアルゴリズムと用途
機械学習は、さまざまなアルゴリズムを使用して特定のタスクを実行する。ここでは、主要なアルゴリズムとその用途について解説していく。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞を模倣した機械学習の手法の一つ。複数の層から成り立ち、各層は互いに連携して働く。その結果、非常に複雑なパターンや関連性を見つけることが可能となる。ニューラルネットワークは、画像認識や音声認識など複雑な問題を解決するために広く用いられている。
ディープラーニング
ディープラーニングは、ニューラルネットワークをさらに進化させた手法で、多数の層を持つことから「深層学習」とも呼ばれる。ディープラーニングは、巨大なデータセットを扱い、非常に高い精度でタスクを実行できる手法だ。自動運転車や翻訳システムなど、高度な認識能力が求められる領域で使用される。
機械学習でできること
機械学習は、その手法やアルゴリズムにより、さまざまなタスクを実行できる。ここでは、機械学習の主なアルゴリズムの概要とともに、どういったことができるのか見ていこう。
回帰
回帰は、一連の数値データから特定の値を予測するための手法だ。例えば、過去の気象データから未来の天気を予測したり、不動産の特性からその価格を予測したりする。
回帰のメリットは、連続的な値を予測する際に有効で、データの傾向や相関関係を明らかにすることができる点だ。一方デメリットは、「データにノイズや外れ値が多い」「非線形な関係がある」といった場合に精度が低下する可能性があったり、予測値が実際の範囲を超えたりする点である。
分類
分類は、与えられたデータを特定のカテゴリに分けるための手法だ。分類は、メールがスパムか否かを判断したり、画像が猫か犬かを判断したりする際に使用される。
分類のメリットは、データを明確なグループに分けることで、データの特徴やパターンを把握することができる点だ。また多くの分類アルゴリズムが存在し、それぞれに適したものを選択できる点もメリットといえるだろう。
一方でカテゴリ数が多かったりカテゴリ間の境界があいまいだったりする場合に精度が低下する可能性がある点はデメリットだ。またデータの偏りや不均衡にも影響されやすいこともデメリットとして挙げられる。
次元削減
次元削減は、大量のデータを扱いやすくするための手法だ。次元削減は、不要な情報を削除し、データの重要な特徴を保持することで、データをよりシンプルにする。
次元削減のメリットは、「データ量や計算量を減らすことで処理速度やメモリ使用量を改善できる」「データの可視化や解釈性を向上させられる」という点だ。一方で「データの情報量や精度を低下させる可能性がある」「方法やパラメータの選択によってはデータの特徴を捉えられないこともある」といった点はデメリットとなる。
クラスタリング
クラスタリングは、似た特性を持つデータを同じグループにまとめるための手法だ。この手法は、顧客のセグメンテーションやデータの異常検出に使用される。
クラスタリングのメリットは、「データにラベルがなくてもグループ化できる」「データの構造や傾向を発見できる」といった点だ。一方で「クラスタ数や距離尺度などのパラメータの選択に依存してしまう」「クラスタ間の境界が明確でなかったりノイズが多かったりする場合に精度が低下する可能性がある」といった点はデメリットとなる。
レコメンデーション
レコメンデーション（推奨システム）は、ユーザーの過去の行動や好みをもとに、彼らに最適な製品やサービスを提案するための手法だ。レコメンデーションは、オンラインショッピングサイトや映画のストリーミングサービスなどで一般的に使用されている。
レコメンデーションのメリットは、「ユーザーの満足度やロイヤルティを高められる」「売上や利益を増加させられる」といった点だ。逆に「ユーザー数やアイテム数が少なかったり新規ユーザー・アイテムに対応したりする場合に困難がある」「個人情報やプライバシーに関する問題の考慮が必要」といった点はデメリットとなる。
自然言語処理
自然言語処理は、人間の言語をコンピュータが理解し処理する技術だ。検索エンジンやチャットボット、機械翻訳などに使われる。
自然言語処理のメリットは、「人間とコンピュータのコミュニケーションを円滑にできる」「大量のテキストデータから有用な情報を抽出したり生成したりできる」といった点だ。一方デメリットは、「言語の多様性やあいまいさに対応することが難しいこと」が挙げられる。また単なる意味のみでなく、文章の裏にある文化や背景知識などのコンテキストを考慮することも必要だ。
異常検知
異常検知とは、大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検出する技術だ。異常行動検知、クレジットカードの不正使用検知、システムの故障予知などのアプリケーションに使用されている。
異常検知のメリットは、「データから異常な状態や問題を早期発見できる」「人が認識できない微細な変化や前兆も検出できる」といった点だ。一方で「異常の定義や基準が明確でない場合やデータが不十分や不均質な場合に精度が低下する」といった点はデメリットとなる。また異常の原因や意味を解釈することが難しい場合もある。
具体例から見る機械学習のやり方
ここからは、機械学習を利用した具体例を紹介する。
AIによる魚雌雄自動判別ソリューションの創出
宮城県仙台市の東杜シーテック株式会社では、AI（機械学習による画像認識）を用いて、魚の雌雄を自動で判別するソリューションを開発した。このソリューションでは、超音波を使って魚の腹部画像を取得し、白子・魚卵の画像や特徴を学習したAIが自動で雌雄を判別する。
このソリューションによって、魚を傷つけることなく、誰でも雌雄を判別できるようになり、宮城県における漁業の効率化に寄与した。
AIチャットボットを活用した地域観光案内
東京都ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社は、機械学習を活用したAI観光チャットボット「Jorge」を開発した。このシステムは、北海道くしろエリアなどの地域観光案内に使われている。チャットボットに話しかけることでAIは学習を深めていき、観光情報の精度を上げていく仕組みだ。
機械学習の将来とその影響
機械学習は、その可能性と応用範囲が広がるにつれて、私たちの生活とビジネスに大きな影響を及ぼしている。例えば、自動運転車や医療診断、金融サービスなど多くの分野で活用が進んでいるのが現状だ。
また機械学習は、ビジネスにおける意思決定や戦略策定において、ますます重要な役割を果たしている。データ駆動型の意思決定は、企業が競争優位を維持し、より効率的で効果的な結果を達成するために不可欠だ。
しかし便利さの裏には、いくつかの課題もある。例えば、プライバシーの保護や偏見の排除などだ。これについては、機械学習が社会に及ぼす影響を適切に管理するための新しい規制やガイドラインが必要となるだろう。
このように機械学習は、社会生活とビジネスに深い影響を及ぼしている。その概念を理解し、どのようにしてそれを適切に活用するかを学ぶことは、現代の経営者にとって、避けては通れない重要なスキルになりつつあるといえるだろう。
