機械学習とは？今から押さえておきたいAIとの関係や活用事例を紹介

AI技術は規模、業種を問わず、これまで数多くの企業で利用されています。AI技術というと、「機械学習」を思い浮かべられる方も多いのではないでしょうか。では、機械学習とは具体的にどのようなものなのでしょうか？本記事では、機械学習の基本的な仕組みや活用事例などを紹介していきます。

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機械学習とは何か？

機械学習とは、AIの1つの要素技術であり、コンピューターに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。

機械学習は、AIやディープラーニングとどんな関係がある？

AIという概念の中に機械学習という技術があり、さらに機械学習の中には、ニューラルネットワークの手法の1つとしてディープラーニングが存在しています。ディープラーニングはニューラルネットワークを多層に渡って拡張し、学習能力を高める機械学習の1つであり、AIを構成する手法として様々な場面で用いられています。

機械学習には3つの学習機能がある

機械学習には、大きく3つの種類に分けられます。そこで、機械学習のそれぞれの手法について紹介していきます。

教師あり学習

教師あり学習とは、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

強化学習

強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。

機械学習の代表的タスク

次に、機械学習の各手法における代表的なタスクについて紹介していきます。

分類

分類は教師あり学習の1種であり、離散的な値を予測します。分類は、データのタグ付け、カテゴリー化などに広く使われています。分類が用いられるタスクの例は以下の通りです。

• スパムメールかどうかの判別
• 腫瘍が癌かどうかを判別する医療画像診断
• 文書内容のジャンル判定
• 工業生産された部品の異常検知

二項分類

機械学習における二項分類は、データを2つのカテゴリーに分ける基本的な分類タスクです。一般的な適用例には、メールがスパムか非スパムかを判断する場合があります。このとき、メールはスパムまたは非スパムの2つのカテゴリに分けられます。

しかし、二項分類はこれだけではありません。金融業界ではクレジットカードの不正利用検出、医療分野では病気の有無判断、マーケティングでは顧客の購買可能性予測など、様々な分野で活用されています。

二項分類はどのような仕組みになっているのでしょうか。メールのスパム判定を例に説明すると、メールがスパムかどうかを予測する際、機械学習アルゴリズムはメールの内容、送信日時、送信者の情報など、多くの変数を分析します。この分析により、各メールを正確にスパムと非スパムのカテゴリに振り分けることができます。このプロセスは、機械がデータから学習し、より正確な予測を実現する基本的な仕組みです。

二項分類は機械学習の基本的な手法であり、ビジネスや日常生活における多くの課題解決に貢献しています。そのシンプルさと強力な予測能力から、初心者や非エンジニアも基本的な仕組みを学ぶことが推奨されています。

多クラス分類

今日私たちが利用する多くのサービスでは、AIの力が欠かせません。特にレコメンドシステムや検索エンジンでは、AIによる多クラス分類技術が鍵を握っています。この技術により、AIは様々なデータを複数のカテゴリに分類し、ユーザーに最適な情報や商品を提案できます。

では、多クラス分類とは具体的にどのようなものでしょうか。

多クラス分類は、AIがデータを3つ以上のカテゴリに分けるタスクを指します。具体的な適用例として、写真の中の動物が犬、猫、馬のどれであるかを識別する状況などが挙げられます。

この識別プロセスにはニューラルネットワークが中心的な役割を果たします。ニューラルネットワークは、画像やテキストなどの複雑なデータを分析し、正確にクラス分類する能力を持っています。

多クラス分類の優れた例として、Yahooなどの大手企業が提供するサービスが挙げられます。これらの企業は、ユーザーの好みや行動履歴を分析し、個々に合わせたコンテンツや商品をレコメンドする技術を日々進化させています。AIが多クラス分類を用いて膨大な情報の中から最も適切なものを選び出し、それをユーザーに提供することで、サービスの質と利便性が大きく向上しています。

このテクノロジーの背景には、深い数学的知識と高度なプログラミング技術がありますが、その学習は機械学習に興味のある初心者や非エンジニアにとっても始めやすくなっています。多クラス分類の基本から、具体的な活用例に至るまで、この分野を深く探求することで、AIの可能性をさらに広げることができます。

回帰

機械学習における回帰は、教師あり学習の1種であり、連続的な値を予測します。回帰が用いられるタスクの例は主に以下の通りで、用途は多岐に渡ります。

• 売上予測
• 需要予測
• 来店者の予測
• 温度予測
• 機器の故障までの時間

クラスタリング

クラスタリングは教師なし学習の1種であり、その中でも一般的な学習手法です。クラスタリングとは、ある特徴量空間上のデータを複数のクラスに分類する手法です。クラスタリングの分析が利用されるシーンの例は以下の通りとなります。

• 個人属性による顧客の分類
• 文書のカテゴリ分類
• 画像分類

機械学習で使用される代表的なアルゴリズム

機械学習について、これまで多くのアルゴリズムが開発されてきました。その中でも、主要なアルゴリズムについて紹介していきます。

k最近傍法

k近傍法とは、分類タスクにおいて予測したいデータに特徴が近いk個のデータの属するクラスから、データのクラスを決定するアルゴリズムです。ただし、k近傍法ではすべての要素までの距離を計算する必要があるため、データが大きくなるほど膨大な数の計算が必要となり、データ量が制限されてしまうなどの欠点があります。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、複数の異なる分類木でそれぞれクラスを予測させ、多数決でどのクラスへ分類するかを決定していくアルゴリズムです。人間があらかじめ決定しなければならないパラメータが少ないため、扱いが容易であるというメリットがあります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンから着想を得た数理モデルであるニューロンを組み合わせて層状のネットワークにしたモデルです。この技術は機械学習の分野における重要な概念であり、複雑な問題を解決するために広範囲に応用されています。ニューラルネットワークの根底にある概念は、多数の層にわたって入力から出力を生成することにより、データ間の複雑な非線形関係を学習することです。

ニューラルネットワークは主に三種類の学習方法、すなわち教師あり学習、教師なし学習、そして強化学習によって構成されています。教師あり学習では入力データとそれに対応する正解ラベルがモデルに提供され、ネットワークはこの情報を用いてデータ間の関係性を学習します。一方、教師なし学習ではラベルなしデータが用いられ、ネットワークはデータのパターンや構造を自律的に把握しようとします。そして、強化学習は特定の目標を最大化するための行動を学習する方法です。

ニューラルネットワークの応用例としては画像認識、音声認識、自然言語処理などが挙げられます。これらの分野ではニューラルネットワークが複雑なパターンを認識し、解釈する能力を活かして高度なタスクの実行に貢献しています。特にディープラーニングとして知られるニューラルネットワークの一種は、その多層構造によって非常に精密なパターンや関連性を捉えることが可能で、AI技術の進歩を牽引しています。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）とは、2つのクラスを特徴量空間上で分離する線形関数（超平面）を求めるアルゴリズムです。アルゴリズムです。少ないデータ量でも正しく分離しやすいというメリットがあります。

機械学習をビジネスに応用した事例

機械学習は様々なビジネスシーンで実際に使われています。この章では、機械学習の活用事例についてご紹介します。

来客分析

コンビニやスーパーをはじめとして、店舗の来客分析には機械学習が活用されています。主な活用事例は、顧客導線をもとにした店内のレイアウトの検討や、顧客データの分析などです。機械学習を用いることで、より効率的な店舗運営の実現が可能となっています。

需要予測

機械学習を活用することで、アパレルなどの購入データなどをもとに流行予測が可能となり、より効率的な店舗運営を実現しています。

チャットボット・自動化コールセンター

チャットボットや、コールセンターの自動化にも機械学習は使用されています。主な事例として、NTTドコモが開発した『Repl-AI』が挙げられます。同アプリは、問い合わせに対応するチャットボットであり、ユーザーからの問い合わせを仕分けし、オペレーターへの引き渡すか、直接回答を行います。コールセンターでは、機械学習の音声認識技術を活用することにより、電話の自動応対が実現し、同時に多くの顧客対応を可能にしています。

書類の電子化

機械学習の画像認識を活用することで、紙書類の自動電子化が実現しました。手書き文字を画像認識で電子化することにより、社員の業務の負担軽減、データへのアクセスの容易性の向上など、様々な面で効率化することができるようになりました。

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まとめ

データの爆発的増加に伴い、AI技術が注目されています。様々な企業において、業務効率化の必要性が謳われていますが、その一助として機械学習の活用が有効です。ぜひUMWELTで機械学習を導入し、業務の効率化に役立ててみてはいかがでしょうか。