AIの学習手法には何がある？機械学習をビジネスに活用しよう

今や日常生活やビジネスシーンで欠かせないものになったAI技術ですが、具体的にどのような手法があるのか分からない方もいるのではないでしょうか。

そこでこの記事ではAIの学習手法について詳しく解説します。これからビジネスシーンに活用予定の方や、機械学習について学びたい方の基本情報として頭に入れておきたい知識です。

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AIの学習手法は大きく4つに分類できる

今やAIの活躍なしでは生活ができないほど世界中に浸透している、といっても過言ではありません。AIを使えばデータの分析や予測が、高速かつ正確にできるようになります。AIの学習手法として使われるのは主に4つです。それぞれがどのような手法で、どのようなシーンで利用されるのか知っておきましょう。

1.教師あり学習

機械に正解のデータを与えた上で機械に学習をさせる手法です。既知の答えを「教師データ」として利用し結果を出力させます。あらかじめ正解が分かっている分析に役立ち、正解と不正解が明確な問題解決に用いるのに向くものです。データを学習させれば、正解の分からない未知のデータも学習に基づいて予測できるようになります。

2.教師なし学習

教師あり学習とは逆に、正解のデータを与えずに機械に学習をさせる手法です。機械がアルゴリズムを介して構造や特徴を分析し、似ているグループに分類したり、人間が気付かないようなルールや傾向を見つけ出したりすることができます。

教師なし学習は正解の判断はしませんが、分析結果は教師あり学習に正解を覚えさせる際に使うデータなどに利用可能です。

3.強化学習

機械の行動ごとに報酬を決め、トライ&エラーを繰り返させる手法です。望ましい行動には大きな報酬を与え、そうでない行動には少ない報酬を与えるプログラムを組みます。そうすることで、機械はより多くの報酬がもらえるよう試行錯誤を繰り返し、得られた評価を参考にしながら最終的な結果（報酬）を最大化させるという仕組みです。

4.ディープラーニング

深層学習とも呼ばれるディープラーニングは機械学習をさらに多層構造化させたものです。膨大なデータから得られた情報をもとに最適解を出します。

ディープラーニングによって、複雑なデータの解析精度が向上したり、汎用性を高めたりすることが可能です。機械は十分なデータがあれば、人間の力なしにディープラーニングだけでタスクをこなすことができます。

教師あり学習｜7選

教師あり学習は「回帰」と「分類」を柱として複数に分けられます。既知の正しいデータを学習させた上で、新たな入力を分析する際に正しい判定を返す、というモデルが基本です。どのような分析手法があるのか確認してみましょう。

1.回帰分析

データに基づいて予測を出す最も基本的な分析手法として、回帰分析が挙げられます。回帰分析には単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析の３つの手法があり、それぞれ分析方法や活用事例などが異なるものです。

単回帰分析
重回帰分析
ロジスティック回帰分析
用途
量的データの予測
複数データをもとに数値を予測
ある事象の発生率・確率を予測
活用事例
広告宣伝費から売上を予測する
身長、腹囲、胸囲から体重を予測する
生活習慣の定量的数値から疾病発症率の相関関係を調べる
分析方法
1つの目的変数を1つの説明変数で予測
1つの目的変数を複数の説明変数で予測
複数の変数間の関連を分析し予測

2.分類

分類の目的は、データが属するクラス分けをすることです。主に2つの分類があり、割り出したいデータによって使い分けます。

「2値分類」とはデータを2つのクラスに分けて分類し予測を立てることです。たとえば「購入する」クラスと「購入しない」クラスを予測したり、合格者を決めたりする時に使われます。2クラスより多い分類は「他クラス分類」と呼ばれ、晴れ・雨・曇りなどの予測や、生徒の成績を何段階かで予測する際などに用いられるものです。

3.ランダムフォレスト

ランダムフォレストとは、決定木を複数集めて利用し多数決によって予測を立てるモデルです。複数の学習モデル（決定木）を複合し、より精度の高いモデルを使うことをアンサンブル学習といいます。分類・回帰どちらにも使用されるアルゴリズムです。

4.Elastic Net

Elastic Netは、リッジ回帰とLasso回帰両側の両側面を併せ持つアルゴリズムです。不要な特微量の蓄積を防ぎ、過学習による精度の低下を阻止する正則化の特性を持ちます。正則化を実践することで分析精度を高め、より正確な予測を立てることが可能です。

5.ディシジョンツリー

ディシジョンツリーは「決定木」とも呼ばれます。分類木と回帰木を合わせた条件分岐をツリー状にして予測を出す手法です。樹木が枝分かれするように樹形図が形成されるためこのような名称で呼ばれています。

機械学習においては、見込み客を予測するマーケティング分野や購入の意思決定、天候の統計などに利用されるツールです。

6.k 近傍法

最もシンプルなアルゴリズムともいわれ、パターン認識などに用いられます。すでに正解の答えを学習させた「教師あり学習」において、新たなデータを分析する際に、よりデータの距離が近いクラスに分類するという手法です。

7.パーセプトロン

機械学習を行う上で、最も基本的なアルゴリズムとなるのがパーセプトロンです。1958年に発表された機械学習の元祖ともいえるもので、ディープラーニングの基礎となっています。

構造はシンプルで、複数の形式ニューロンをネットワーク状に接続し、入力した複数のデータを重要度によって数値化し計算して2値を返すものです。

教師なし学習｜5選

正解となるデータを用いることをしない教師なし学習は、人間が気付かない未知のパターンを見つけ出すことも得意です。基本的にはデータの分類やクラス分けが主で、何らかの法則やパターンを抽出する目的で利用されます。どのような種類があるのか確認してみましょう。

1.クラスタリング

クラスタリングとは、データを何らかの規則に従ってグループ分けしていく手法です。クラスタ分析やクラスタ解析とも呼ばれ、ラベル付けされていないデータの中からパターンや特徴を見つけ出しグルーピングします。

・階層クラスタリング
似ている、もしくは似ていないデータをひとつずつ分析・仕分けしていき、最終的に多重階層的に系統樹形樹を作るものです。樹形図は視認性がよくデータの特徴が把握しやすくなります。

・非階層クラスタリング
階層を形成せず、データをグループごとに分けていく手法です。あらかじめ要素を指定したクラスタを決めてデータを分割していきます。計算数が階層クラスタリングよりも少ないためビッグデータの分析にも利用可能です。

2.K-means

教師なし学習の代表的なアルゴリズムで、実装が比較的容易で実行速度が速い点が特徴です。K平均法とも呼ばれます。

あらかじめデータをK個のクラスタに分け、平均値を用いてデータを分類していく手法です。指定したクラスタと同数の「重心(平均)」を適当に指定し、その重心を基準として一番距離の近いデータに分類されます。

3.主成分分析

多数のデータを要約し、少数のグループに分ける手法です。ある変数から新たに主成分(合成変数)を導き出し、データが持つ特徴を損なうことなく誰が見ても分かりやすい1個~3個程度のデータに要約し可視化します。画像認識にも利用される分析法です。

4.トピックモデル

文書や画像、データなどを分析し、構成する主なトピックを抽出するアルゴリズムです。何らかのトピックに基づき作成されたものである、という仮定をもとに単語の出現頻度や文章の傾向を読み取り分析します。SNSや口コミ、アンケートの自由記述などの文字列から頻出語や特徴・相関関係を割り出すなど、テキストマイニングに応用されるものです。

5.アソシエーション分析

膨大なデータの中から特徴やパターンを見つけ出し「もし~ならば~」という「if/than」を定義します。購買予測などに用いられ、マーケティングのデータ分析によく使われる手法です。これを購入したらこれも買うだろう、という法則を見つけ出し、どのような購買層がどういったシーンで購入するのかなど複雑な分析も可能です。

ディープラーニング｜2選

人間の神経回路と似た構造をしているディープラーニングは、今後人間の判断力や思考力を超えていくだろうといわれています。思考と創造を続ける人工知能は、インターネット関連サービス関連や投資分析への活用、医療への応用などさまざまなシーンで今後の活躍が期待されているものです。

1.ディープニューラルネットワーク

ニュートラルネットワークをベースとして作られたディープラーニング（深層学習）のひとつで、略してDDNとも呼ばれます。

従来のニュートラルネットワークでは難しかった多重層化を、4層以上の深い構造で分析することを可能にした手法です。多層化したことによって、よりデータ精度が高くなり複雑な問題にも対応できるようになりました。

2.LSTM

LSTM（Long short-term memory：長期記憶と短期記憶）はRNN（Recurrent Neural Network：再帰型ネットワーク）の拡張という位置づけです。RNNとは時系列のパターンを認識する再帰型ニューラルネットワークであり、自己再帰構造により古い情報も新しい情報も加味した解析が可能となりました。

LSTMはRNNの弱みである長期依存性を解決するために中間層に記憶層を設け、長期的なデータを取り扱えるようにしたものです。

機械学習をビジネスに活用するならAIツールの導入がおすすめ

ビジネスの現場において、AI環境を構築するには専門知識や高等スキルが必要になります。人材育成にかかるコストや時間、長期的なフォローアップなどを考えると導入までの道のりは長いものになるでしょう。専門性の高さから、属人的になってしまう現場も少なくありません。

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データクレンジング：データを洗い出しミスや欠落箇所を探す
データ統合・変換：複数のソースからデータを統合・変換する、既存ツールから変換も可能
需要予測：過去のデータやパターンから見込める需要を予測する
安全在庫計算：在庫の過不足問題を解消し在庫管理が適正化する
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まとめ

AIの手法にはさまざまなアルゴリズムがあり、企業によって必要なツールは変わります。一部業務のAI化が実現するだけでも企業にとっては大きな利益になるでしょう。

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