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機械学習とは
機械学習とは機械であるコンピュータが自ら学習することを意味します。機械学習はAI技術の一部であり、古くから存在していたものですが、近年テクノロジーの発展により新たな勢いをみせています。
現在は人間が処理し切れない膨大なデータの分析や複雑な数値計算を自動的に超高速で繰り返し適用することが可能となりました。機械学習には基本の学習方法が3種類あり、それぞれの特徴や使用されている技法を把握することで、レベルの高い施策に取り組むことができます。
機械学習とは
機械学習とは機械であるコンピュータが自ら学習することです。AIを支える技術のひとつであり、コンピュータにデータを学習させることでデータに潜むルールやパターンを発見できます。
機械学習は人間では実現不可能である複雑で膨大なデータの分析をおこなうために活用され、AI技術の中枢ともされる重要な技術です。機械学習によるAI技術の発展は、ビジネスにおいても業務効率化や人材不足の解消、人為的なミスの削減につながるため、さまざまなサービスやプロダクトへの活用が期待されています。
機械学習の重要性
機械学習の活用により高速かつ正確な情報処理や識別をおこなうことが可能となりました。そのため、膨大なデータを扱う金融サービスや医療機関、マーケティングなど、さまざまな分野で機械学習の重要性が高まっています。
膨大なデータ分析を人力でおこなうにはオーバーワークや人為的ミスなどのリスクがあります。また、国内における人材不足や労働人口減少などの問題解決から、機械学習の活用を積極的に取り入れる業界も増加中です。
機械学習とディープラーニングの違い
ディープラーニングとは機械学習の一部であり、データの特徴を見つけ出す作業に優れた技法です。人間が見つけ出すことが困難であったデータの細部を見つけ出すことができます。
これまでの機械学習では、データ識別のポイントを人間が指示する必要がありましたが、ディープラーニングではどの箇所にポイントを絞ればいいのかを自律的に判断できます。また、ディープラーニングは画像内のモノや音声内の単語を識別する際の最先端技法であるため、多くの研究者がより複雑なタスクに活用できる方法を探っています。
機械学習の種類
機械学習の種類は大きく分けて3種類あり、次のとおりです。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
教師あり学習
教師あり学習とは、あらかじめ定められた例題と模範解答がセットされたデータをもとにコンピュータに学習させるものです。決められたルールやパターンを覚えさせたうえで、未知のデータを与えると正解を推測できるようになります。
機械学習のなかでもっとも多く採用されており、過去のデータから将来起こりそうな事象の予測が可能です。ただし、正解となるデータを大量に学習し、新しいデータにも対応することが期待される一方で、正解のデータを十分に用意しなければならない点が課題です。
教師なし学習
教師なし学習とは、教師あり学習のように例題に対する模範解答は用意されず、例題のみのデータからコンピュータ自身に学習させるものです。正解の分からないコンピュータは自分でルールやパターンを見つけ出し、同じようなタイプごとに分類できるようになります。教師なし学習は、データそのものが持っている構造や特徴の分析をおこなうため、主にグループ分けやデータを簡略化することを目的として利用します。
強化学習
強化学習とは、データに依存せずにコンピュータ自身がアルゴリズムやルールを見出し、自ら学習するものです。コンピュータが最適な解答を出した場合に報酬を与えることで継続的に最適な解答ができるようになります。
人間が介入したりプログラムしたりする必要はありません。応用範囲が広く、人間が予測困難な場合でも最良の方針を学習できるため、人間を超える力を身につけるのではないかと期待されています。
機械学習における分析技法
機械学習の基本となる3つの分析技法は次のとおりです。
- 回帰
- 分類
- クラスタリング
回帰
回帰とは、結果となる数値に対して要因となる数値がどれほど影響したかの関係性を明らかにし、未知の値を予測するものです。教師あり学習における技法のひとつであり、過去のデータを読み込ませて学習させます。
たとえば回帰は売上の数値に対して、天気や気温などのデータをもとに売上を予測する際に用いられ、無駄のない需要予測が可能です。また、降水量や株価など、連続する数値を予測する際にも役立つ分析であり、具体的な数値を予測できます。
分類
分類も教師あり学習における技法のひとつであり、グループ分けされた過去のデータに対して、未知のデータがどの分類に属するのかを予測するものです。回帰のように具体的な数値の識別はできませんが、大まかな構造を作るという役割を果たします。活用例としては迷惑メールの分類や文字認識、画像認識などが挙げられます。
クラスタリング
クラスタリングとは教師なし学習における技法のひとつであり、データを一定の基準で分け、グループ分けするものです。分類と混同されがちですが、分類は過去のデータからグループ分けをするのに対し、クラスタリングは未知のデータを自ら分析してグループ分けをします。
与えられた未知のデータの共通パターンを分析し、グループ化することで膨大なデータを簡略化することが可能です。マーケティングにおけるセグメンテーションの実施に活用されるケースが多く、顧客を属性によって細分化できるため、効果的なマーケティング戦略の考案に役立ちます。
機械学習の実用例
チャットボット
チャットボットとは自動会話プログラムを意味し、文字のやり取りや音声で会話できるAIスピーカーなどが該当します。チャットボットを利用すると顧客からの質問や問い合わせ、資料請求などを受けた際、人間の代わりにロボットが対応してくれます。よくある質問には機械学習を用いる必要はありませんが、複雑な対応には機械学習が必要であるため、活用するとさまざまな質問に対して柔軟に解答が可能です。
自動車の自動ブレーキ
機械学習は自動車の自動ブレーキにも利用されています。自動車の周囲の物体をセンサーが認識し、危険を察知した際はブレーキを自動で制御する仕組みです。
路面や車両、歩行者など、カメラに写るあらゆる物体を検出し、衝突の危険がある場合には強くブレーキをかけて事故の回避や被害を軽減できます。政府が国内で販売される乗用車の新車において、2021年11月より自動ブレーキの搭載を義務化しました。
生体認証
生体認証とは人間の身体的、または行動的特徴を用いて個人認証する仕組みです。特に身近なものとしてはスマホにおける顔認証も生体認証のひとつになります。そのほか、不正の検知やID窃盗被害にも役立つものとして注目されています。
また、音声認証ではAI技術により音声データをテキストデータに変換することが可能です。身近な音声認証としてはスマホのSiriが挙げられ、文字打ちする必要がなくコンピュータが音声を認識すると必要な情報を得ることができます。
機械学習の活用で今後期待できること
機械学習の活用によって、今後さまざまな業界における人材不足の解消や業務効率化、コストの削減を実現可能です。人力でおこなうには膨大な時間が必要であった業務を機械により短縮、またはすべてを機械に任せることで大量の人材確保が必要なくなり、人件費の削減につながります。
また、高齢化社会が問題となっている日本において、自動運転などの技術は事故を大幅に減少させることが実現可能です。現在ではまだ万能な人工知能を創出するまでに至っていないため、特定の用途に制限されていますが、AI技術は今後さらに発展を続け、広がりを見せていくと予想されます。
まとめ
機械学習とは機械であるコンピュータが自ら学習するものであり、さまざまなデータからルールやパターンを見つけ出すなど、膨大なデータを分析することが可能です。学習方法には教師あり学習や教師なし学習、強化学習と3つの種類があり、組み込まれた技法によって精度の高いモデルの構築が期待されています。
自動運転技術やロボット技術の研究開発は世界各国で積極的に進められており、これらのAI技術の中枢となっている機械学習は、今後の時代を生きるために必要不可欠なものとなるに違いありません。
