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機械学習

AIと機械学習の違いとは?機械学習の種類や活用事例を紹介

本記事では、多くの分野で活用が進むAIとその技術を支える機械学習との関係性、ディープラーニングについて詳しく解説します。機械学習の活用事例も紹介しますので、ぜひ自社業務の参考にしてください。

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AIと機械学習は何が違う?関係性について解説


AIと機械学習の相違点と関係性について、解説します。

機械学習はAIの領域のひとつ

AIは、人工的につくられた知能を実現させる取り組みやその技術、知能自体を研究する分野で、1950年代から研究され始めました。

機械学習とは、ある特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する手法です。機械学習は、AIの領域のひとつであり、広義に範囲を持つAI分野が機械学習の技術を内包しています。

機械学習はどんな技術?

機械学習は、音声や映像を始めとする大量のデータを分析する方法のひとつです。データから反復学習をして、学習結果を「法則化=モデル化」し、ある事象の特徴や傾向を捉えます。次に、法則化した特徴や傾向を「自動化」し、次回以降はその法則に則って実行できるようになります。

さらに知りたい!機械学習とディープラーニングの違い


ここからは、機械学習とディープラーニングの違いについてみていきましょう。

ディープラーニングは機械学習の一領域

ディープラーニング(深層学習)もまたAIの一部であり、機械学習の手法の一領域です。コンピューターみずからがデータを分析・予測する高度な技術です。ディープラーニングは、神経回路網が何層も重なった人間の脳の構造をモデルにしています。

ディープラーニングの得意分野

ディープラーニングが得意とするのは以下の分野です。

  • 映像の解析など画像分野
  • 音声分野
  • ゲーム分野

画像から年齢・性別の識別や、音声入力されたものを自然言語に処理し、文字に変換する別を迅速に処理できます。厳格なルールが存在するゲーム分野も、ディープラーニングが得意とするところです。

一方、現時点で苦手とする分野は、少ない学習データでの推論です。少ないデータでは、解決したい課題に対して100%の精度で処理をすることが難しいといえます。

機械学習は大きく分けて3種類


機械学習には、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの領域が存在します。ここからは、それぞれの違いや学習方法の詳しい内容を解説します。

教師あり学習

教師あり学習とは、学習データに正解を与えた状態で学習させる手法です。学習精度が高く、学習速度も速い点が特徴です。主に、迷惑メールか否かをフィルタリングする「判定」や株価の値動きといった「予測」する場面で多く活用されています。

学習データが多ければ多いほど学習精度は高くなる傾向にありますが、正解が存在しない分野には活用できず、データの質が精度に大きな影響を与えます。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解となる学習データが存在しない場合に用いる手法です。未知のパターンを見つけ出す場合に利用でき、データの傾向などを分析する際に効果を発揮します。

人間が思いもつかない新たなパターンを見つけ出せるメリットがありますが、教師あり学習に比べて、学習結果の精度が低くなる可能性を持ち合わせています。

強化学習

強化学習とは、AIが環境に対して最適な行動を学習することが目的の手法です。Googleが開発した「アルファ碁(AlphaGo)」は、ディープラーニングの手法で囲碁の学習を行い、囲碁界を制覇しました。他にもチェスや将棋をはじめとした、ゲームのAIなどで広く用いられています。

機械学習で用いられるアルゴリズム


機械学習ではアルゴリズムが用いられます。ここでは代表的な4つのアルゴリズムについて、特長を詳しく解説します。

サポートベクターマシン

サポートベクターマシン(Support Vector Machine 以下SVM)は、分類と回帰を扱う教師あり学習の一種です。特に、パターン認識性能に優れている学習モデルのひとつで、画像のパターン認識に用いられています。

SVMは、データの次元が大きくなっても識別精度に優れている点や、最適化すべきパラメータが少なく済むことがメリットと言えます。

決定木

決定木は、分類や回帰などを目的としたデータマイニング手法です。ある条件に基づいて、何らかの意思決定を助けるために用いられる木構造で、因果関係が明確な事象の場合に用いられます。主に、マーケティングや統計などの分野で活用されています。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストとは、複数の決定木を統合してクラスタリングを行うアルゴリズムです。結果の説明がしやすいうえに、早く結果が出て並列処理が可能であること、最も重要な特徴量が一目瞭然であるといったメリットがあり、優れているアルゴリズムといえます。目的に応じて、「分類木」か「回帰木」かを使い分けています。

ニューラルネットワーク

人間の脳内では、100億個以上のニューロン間で電気信号を送り、情報処理を行っています。ニューラルネットワークとは、この人間の脳と同じ脳神経網を模した数理モデルです。学習し続けることで、高度な処理や判断ができるようになります。

機械学習の活用事例


ここからは、機械学習の具体的な活用事例を3つ紹介します。

不良品の判別

画像認識による製品の不良品判別に用いられています。あらかじめ、多くの正常な製品画像を学習させ、それ以外は不良品と判別するアルゴリズムを構築します。不良品検出の自動化は、検品速度の向上や人手不足の解消などにつながります。

需要予測

小売店の仕入れ量を決定する際の需要予測に用いられています。過去の売上データなどを学習させ、商品や店舗ごとに、利益が最大になるように仕入れの発注数を自動計算します。その結果、ロスを減らし、売上アップや利益の改善につなげられます。

異常検出

教師なし学習の「外れ値検出」(anomaly detection)手法を活用して、設備などの異常検出が可能です。正常データの特徴を学習させ、正常データ以外を外れ値として検出します。外れ値=異常であると断定するものではありませんが、アラートを出すことで「異常の疑いあり」というスクリーニングが可能になります。

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まとめ

AIと機械学習の関係性から、学習方法、アルゴリズムの特徴、活用事例について解説してきました。AIの活用は、不良品検出の自動化や需要予測、異常検出など多岐にわたります。

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