機械学習でできることは？Pythonの特徴やビジネス活用の注意点

近年、人工知能（AI）が私たちの生活に密接に関わるようになってきましたが、同時に機械学習というキーワードを耳にする機会も多くなってきました。本記事では、AIにおける機械学習について解説し、機械学習でできることやPythonの特徴をわかりやすく紹介します。ぜひ一読して、自社に機械学習を活用する際の参考にしてください。

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機械学習ができることとは？

機械学習(Machine Leaning、ML)とは、膨大なデータと分析・解析ができるアルゴリズムを与えて、コンピュータがみずからルールやパターンを学習し、識別や予測を行う技術です。具体的に機械学習が行う内容を以下で詳しく説明します。

データの分類をする

分析したいデータがどのカテゴリーに当てはまるのかを分類できます。これは、「クラス分類」と呼ばれ、教師データを元に分析したいデータがどのカテゴリーに当てはまるかを学習する手法です。何の画像であるかを識別する画像分類や天候データを分類した天気予測、また受信メールが迷惑メールやスパムメールではないか等の判断を行います。

データの圧縮や可視化をする

データの圧縮や可視化をし、不必要なデータをなくし、機械学習の精度を上げられます。これを「次元削減」といい、本来あった情報量を減らし、本質的なデータ構造を表現します。これにより、不必要なデータがなくなり機械学習の精度が上がります。主に、データ量の多くなる、顔認識などの技術にも用いられています。

データをグループ化する

データを一定の規則に基づいてグループ化できます。これを「クラスタリング」といい、機械学習の教師なし学習における手法です。ひとつの大きな集合体の中で、最も類似性の高い組み合わせから順にまとめていく「階層クラスタリング」と、異なる性質が集まったデータから、類似性の高いものを探す「非階層クラスタリング」があります。

実績から予測をする

実績データを基に、新規の数値を予測できます。これは「回帰」と呼ばれ、「将来的な数値の予測」と「相関関係・因果関係について分析」を行うのが主な目的です。ある変数（y）の動きを、また別の変数（x）の動きによって予測する統計学の手法です。広告費が売上にどのような影響を及ぼしたかなど、結果につながる変数がひとつである場合は「単回帰分析」と呼びます。

ニーズを予測して推薦する

データから似た特徴のものを発見し、顧客の嗜好やニーズを予測しておすすめを表示する手法です。これは「レコメンデーション」と呼ばれ、購入履歴や類似した商品の情報を活かされていて、ECサイトには必要不可欠なシステムといえます。関連商品を推奨してついで買いを狙う「クロスセル」や、グレードの高い商品をすすめて、購入単価を上げる「アップセル」といった手法があります。

機械学習の種類は3つある

機械学習の学習方法には、主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習という3つの種類があります。

データと正解を与える「教師あり学習」

教師あり学習とは、データと正解を組み合わせて学習データとして与えたり、データだけを与えた際に高精度で正解を予測したりする方法です。事前に与えられたデータを「教師からの例題」とみなして、それをもとに学習するところから、この名がつけられています。

与えられたデータから学ぶ「教師なし学習」

教師なし学習とは、正解のないデータを与え、データの中に存在しているパターンを抽出して学習する方法です。
教師なし学習には、GAN（敵対的生成ネットワーク）やクラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析といったさまざまなアルゴリズムが存在します。教師なし学習のゴールは、データに対する理解を深めるためにデータの基本的な構造や分布をモデル化することです。

行動と報酬を与えて動かす「強化学習」

強化学習とは状況を判断して行動を起こし、行動に対する報酬を得るという処理を繰り返すことで、最終的な報酬を最大化する方法を学習する方法です。教師あり学習や教師なし学習と異なり、強化学習は静的なデータセットに依存せず、動的な環境で動作し、収集した経験から学習します。強化学習の大きな特徴は、環境とソフトウェアエージェントの間で試行錯誤のやりとりを通して学習中に経験を収集する点です。
そのため、教師あり学習や教師なし学習では必要とされる、学習前のデータ収集や前処理、ラベル付けが不要になります。つまり、適切なインセンティブがあれば、強化学習モデルは人間が監視することなく、それ自体で行動の学習を開始できます。

機械学習で使う「Python」ができること・できないこと

Pythonとは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発したプログラミング言語です。ここからは、Pythonの内容を詳しく解説します。

Pythonとはどのようなプログラムなのか

プログラミング言語には、JavaやC/C ++など代表的なものがいくつかありますが、なかでもPythonは、人気の高いプログラミング言語のひとつです。その理由として、人工知能開発に適した言語であり、プログラムのルールや文法がシンプルで、ライブラリが豊富である点があげられます。

Pythonエンジニアとして転職を検討されている方は活学ITメディアの記事も参考にしてみてください。

Pythonができること

機械学習や深層学習が可能です。ほかにも、Webサイト作成やブロックチェーン開発、データ分析、ゲーム制作などPythonができることは多岐にわたります。

Pythonができないこと

汎用性の高いPythonですが、スマホアプリやデスクトップ系アプリの開発はできません。また、高速処理が必要な開発の現場においては、あえてPythonを採用しない分野もあります。

機械学習を導入！ビジネスでの3つの活用事例

実際に機械学習を導入し、ビジネスに活用できる事例を3つ紹介します。

需要予測による在庫回転数の改善

発注数の需要を予測すると、在庫回転数の改善につながります。たとえば、卸売業において⽇々の商品発注数の決定は、事業に直結する業務となっている⼀⽅で、その決定⽅法は簡素かつ属⼈的なものになりがちです。この業務を⾃動化しつつ、在庫数の精度向上を図ると、在庫回転数の改善を見込めます。

シフト自動作成による作業時間の短縮

シフト自動作成ツールを用いると、スムーズにシフトを作成でき、作業時間を短縮できます。時間や休日などの労働基準法に対応していて、社内規則やコンプライアンスに沿った自動作成ができるため、ミスのないシフト作成が可能です。

シミュレーションによる開発期間・コストの低減

数値や画像、文字情報など大量に蓄積したデータを解析すると、製品開発の期間やコスト低減が実現できます。例えば、製品開発の方向性を絞り込んだり、新薬開発にかかる期間を大幅に短縮することが可能になります。

機械学習をビジネスに活用する際の注意点

機械学習をビジネスに活用することでできることが多くありますが、注意すべき点もあります。ここからは、機械学習をビジネスで活用する際の3つの注意点を説明します。

機械学習が本当に適した方法か

ビジネスにAIを導入する際に、機械学習が必ずしも最適な方法とは限らないのも事実です。データを活用する方法には、機械学習だけではなく、統計分析やデータマイニング、シミュレーションといった他の手段も存在します。機械学習よりも適した方法がある場合は、その方法を選択するといった検討も重要です。

機械学習について理解できているか

機械学習の精度は高いですが、あくまでもデータを基に予測結果を出します。そのため、結果が必ず予測通りになるとは限らない点に注意しておく必要があります。こうした間違いが起こる可能性を認識した上でビジネスへの活用をおすすめします。

十分な学習データが用意できるか

問題設定によって変わるため一概には言えませんが、高精度な機械学習を構築するためには、十分な学習データが必要になります。したがって、手元にあるデータが機械学習のために十分なデータ量なのかを確認する必要があるでしょう。

簡単な入力で自動機械学習ができる「UMWELT」

自社のビジネスに機械学習を活用したいとお考えの方は、簡単な入力で自動機械学習ができる「UMWELT」の導入をおすすめします。UMWELTは、常時100種類ほどのアルゴリズムを装備していて、ドラッグ&ドロップで選択、組み合わせるだけでAI構築が実現できます。新たにデータサイエンティストを採⽤する必要もありません。

まとめ

機械学習は、コンピューターがみずからルールやパターンを学習し、そこに潜むパターンや法則を見つけ出す技術です。データの分類や圧縮・可視化、グループ化、ニーズを予測するなどその活用方法は多岐にわたります。機械学習を自社のビジネスに取り入れることで、業務の効率化や競争優位性の確立が期待できます。一方で、自社に機械学習を効果的に活用するには、学習方法やPythonなどの専門知識が必要となるのも事実です。UMWELTであれば、プログラミング未経験でも安心して、導入・利用できるようにシステムが構築されています。また、クラウドを活用しているため、導入コストは業界最低水準のコンパクトな費用設計で、経費の面も心配ありません。弊社のコンサルタントが導⼊前はもちろん、導入後も手厚くサポートしますので、ぜひUMWELTの導入を検討してみてください。