MENU CLOSE

CONTACT TRY TRYETING

COLUMN コラム

機械学習

機械学習とは何?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の技術は規模、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。そんなAIの構築には機械学習が必要不可欠です。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、学習方法、活用事例などを紹介していきます。

▼更にAIについて詳しく知るには?
AI(人工知能)とは?導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介
article-banner-umwelt

機械学習とは何か?


機械学習とは、コンピュータ自身が経験やデータをもとに学習を行い、その結果を用いて自動的にタスクをこなして学んでいく技術です。機械学習は、学習用データが増えるほど賢くなり、より高いパフォーマンスを発揮することができます。

機械学習とAI・ディープラーニングの関連性


AIという概念の中には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アルゴリズムの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結合し、学習能力を高める機械学習の1つであり、AIを構成するアルゴリズムとして最も数多く用いられています。

機械学習には3つの学習機能がある


機械学習には、主に3つの種類があります。そこで次からは、機械学習の学習機能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アルゴリズムです。教師あり学習の代表的なタスクには、既存のデータをもとに、あらかじめ設定したいくつかのクラスに分類する識別と、連続する値を予測する際に使用する回帰があります。

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。大量のデータを与えることにより、アルゴリズムがそのデータを探索し、データの構造、パターンなどを抽出しながら分類していきます。代表的なタスクには、似た特徴を有するものを同じグループに分けるクラスタリングがあります。

強化学習

強化学習は、教師なし学習と同じく「正解」データは与えられないものの、システムが試行錯誤しながらデータの出力を価値づけし、その価値を最大化するべく最適なシステム制御を実現する手法です。

機械学習の代表的タスク


機械学習を効果的に利用するには、目的にあった方法を選ぶ必要があります。そこで、次に機械学習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、離散的な応答を予測します。分類が得意とする分析、予測は以下の通りです。主にデータのタグ付け、カテゴリー化などに広く使われています。

  • スパムメール
  • 腫瘍が癌かどうかを判別する医療画像診断
  • 音声認識
  • 信用評価

回帰

機械学習における回帰手法は、教師あり学習の1種であり、連続的な応答を予測します。回帰で分析、判断できるタスク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
  • 来店者予測
  • 経済分析
  • 温度予測
  • 機器の故障までの時間
  • 電気負荷予測やアルゴリズム取引等

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、その中でも最も一般的な学習手法。主に、探索的データ分析によって隠れたパターンなどを発見する際に使われることが多いです。クラスタリングの分析に利用されるシーンは以下の通りとなります。

  • 遺伝子配列解析
  • 市場調査
  • 物体認識

機械学習で使用される代表的なアルゴリズム


機械学習を効率よく動かすために、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最近傍法とは、求めたい要素に1番近い既存データが属する集団に分類していくアルゴリズムです。ただし、k最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とは、決定木のアルゴリズムにランダム性を持たせる手法です。データの一部をランダムに間引き、その一部だけで決定木を複数作る判別。または線の引き方にランダム性を持たせて、決定木を複数作る判別があります。

サポートベクターマシン

サポートベクターマシンとは、2つのグループ間の最も距離の離れた箇所を最大マージンとし、中央に識別の線を引いて分別させるアルゴリズムです。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは複数の「パーセプトロン」から構成されており、入力層と出力層の他に隠れ層を持たせることにより、複雑な分析を得意とします。現在では、機械学習で最も多く利用されている手法です。

機械学習が可能にしたAIを活用したビジネス


機械学習を可能としたAIは、さまざまなビジネスシーンで実際に使われています。そこで、次に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AIによる機械学習が活用されています。主な活用事例は、顧客導線を基に店内のレイアウト検討、年齢、性別、購入商品など多角的なデータから顧客データの分析などです。機械学習を用いることで、より生産性の高い店舗運営の実現を可能としています。

需要予測

機械学習を活用することで、アパレルなどの流通データなどを基に流行予測が可能となり、より適切な店舗運営を実現します。さらに、近年では人工知能(AI)を活用した商品発注も実現しており、店舗全体の生産性向上に役立っています。

チャットボット・自動化コールセンター

チャットサービスで用いられる日常会話をインターフェースとしたプログラムであるチャットボットや、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。主な使用事例では、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し、または直接回答で業務を行います。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、一度にたくさんの顧客対応を可能としています。

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、社員の業務負荷軽減、紙や印刷費などのコスト削減など、様々な業務を効率化することができるようになりました。

「UMWELT」の機械学習でよりスマートなビジネスを!

AIの構築には、機械学習やディープランニングをする必要があります。ただし、機械学習によるディープランニングにはプログラミングの知識や技術者の存在が不可欠となります。そこで、プログラミング未経験者、または知識が技術がなくてもAIアシスタントの導入が可能なUMWELTがオススメです。UMWELTは、まるでレゴブロックのように機能を組み合わせるだけで、プログラミング未経験者でも簡単に機械学習、ディープランニングが行えます。UMWELT内には、常時100種類ものアルゴリズムが搭載されており、自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。

また、UMWELTにはAI構築に必要な機能が幅広く用意されており、AI導入時の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能が搭載されています。そのため、誰でも簡単にAIアシスタントを導入できます。さらに、企業ごとに異なるデータフォーマットをUMWELTが「標準化」していくことで、あなたの会社だけの活用方法を簡単に作り出すことができます。また、UMWELTの導入には業界最高のコストパフォーマンスを誇り、費用の面も安心です。

まとめ

近年では、ビッグデータの増加に伴いAIの技術が注目されています。現在さまざまな企業において、業務効率化に役立っているAIですが、それには機械学習によるディープラーニングが必要不可欠です。しかしそんな機械学習の活用には数学の知識や、プログラミング技術が求められます。そこで、プログラミング未経験者でも安心して利用できるのがUMWELTです。

AIを誰でも簡単に導入、利用できるようにシステムが構築されているため、プログラミングの知識のない方でも機械学習によるディープランニングを行うことができます。さらに、導入後はコンサルが手厚くサポートするため、利用に困った時も安心です。UMWELTで機械学習を導入し、業務の効率化に役立てましょう。

UMWELTのサービスページをチェックする(下記画像をクリック)

WRITING BY

TRYETING

公式

TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。