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機械学習

機械学習の回帰モデルとは?できることや活用ポイントを解説

教師あり学習の手法である回帰モデルは、マーケティングリサーチなど多くの企業の現場で活用されています。この記事では、回帰モデルで実現できることを学びたい企業様に向けて、具体例や活用シーンをご紹介していきます。

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機械学習の回帰モデルとは?


機械学習について学ぶ際に、さまざまな専門用語に触れる機会があります。特に、回帰モデルは、機械学習の分類のひとつという重要な意味合いを持つ用語です。まずは、機械学習やモデルの定義を改めて確認したうえで、回帰モデルや分類モデルといった用語を解説していきます。

機械学習とは

機械学習とは、過去の事例やデータを反復的に学習するなかで、何らかの規則性やルールを見つけ出すデータ分析手法です。また、人間の知的ふるまいの一部を模倣したコンピュータであるAIを実現するための手法のひとつとされています。機械学習では、学習で得た規則性を未知や将来の事例に当てはめて、予測や推論を行います。ビジネスシーンにおいては、定型業務の自動化や需要予測、音声や画像データの認識・識別といった役割で活用されています。

機械学習は手法に応じて、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されます。教師あり学習とは、正しいデータをコンピュータに学習させて、入力したデータに対する正しい出力を行う手法です。一方、教師なし学習では正しいデータの設定はなされないため、大量のデータを通じてコンピュータ自身がデータの特徴を学習します。強化学習とは、スコア化した出力結果の数値が最も高くなるようにコンピュータが判断していく学習手法です。他にも、深層学習と強化学習を組み合わせた深層強化学習、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法である深層強化学習が機械学習手法としてよく挙げられます。

そもそもモデルとは

機械学習におけるモデルとは、入力データに対する結果を出力する仕組みです。入力データを分析して、何らかの評価基準に基づき評価・判定を行います。機械学習の一連のプロセスは「入力→モデル→出力」です。モデルにはいくつかの種類があり、データの特性や機械学習の目的に応じて使い分けられます。なかでも、回帰モデルと分類モデルのふたつが頻繁に使用されます。

回帰モデルとは

回帰モデルは、何らかの値を予測する用途で使われる、教師あり学習の手法です。回帰モデルでは、連続する値を入力し、将来や未知の事例についての予測を行います。

分類モデルとは

分類モデルとは、いくつかの選択肢から最適なものを選ぶ目的や、項目をカテゴリ分けする目的で使われる手法です。分類モデルでは、離散値と呼ばれる非連続の値を入力して、分類を行います。

機械学習の回帰モデルを活用した分析とは


回帰モデルでは、出力したい値yを目的変数、これを予測するための値xを説明変数と呼びます。この説明変数の数によって、単回帰分析と重回帰分析のいずれかに分類されます。それでは、これらの分析手法には具体的にどのような特徴があるのか、詳しく見ていきます。

単回帰分析

単回帰分析とは、説明変数yがひとつの値に定まる回帰モデルです。式で表すとy=ax+bとなり、グラフでは線形を取ります。また、線形のグラフになる特徴から、線形単回帰分析とも呼ばれます。単回帰分析だけでは、原因と結果との間に存在する因果関係を特定できませんが、推論の手がかりとなります。

ビジネスシーンでの活用例は、「住居の広さ」という説明変数を用いて「家賃の高さ」という目的変数を推論するケースです。単回帰分析のメリットは、散布図に散りばめられた値を線形のグラフに変換して可視化できる点にあります。

重回帰分析

重回帰分析では、説明変数がひとつではなく複数存在します。そのため、単回帰分析のように線形のグラフやy=ax+bで目的変数を説明できませんが、より高度な推論や分析が可能です。

ビジネスシーンの活用例としては、「家賃の高さ」という目的変数を「住居の広さ」「築年数」「駅からの距離」など複数の説明変数で推論するケースが挙げられます。重回帰分析のメリットは、目的変数に大きな影響を与えそうな説明変数をふるいにかけられる点です。
回帰モデルは、機械学習のなかでも、特に予測の役割を持つ手法として、あらゆるビジネスシーンで活用が広がっています。ここでは、機械学習の回帰モデルで具体的にどのような内容を実現できるのかを詳しく見ていきます。

マーケティング

マーケティングとは、「企業がどのような価値を提供すれば市場および顧客個々人のニーズを満たせるか」を見つけ出す仕組みです。一般的には、マーケティングリサーチや広告宣伝、データ分析といった方法でマーケティングが行われています。

マーケティング分野で機械学習の回帰モデルを活用する場合、顧客情報や過去の購買データ、市場の変動データをコンピュータが自動的に学習して、売上拡大につながり得る要因を洗い出します。そして、今後の需要変動予測や、企業が何らかのアクションを起こした際の顧客の購買行動の変化予測を行います。

マーケティングにおけるリサーチやデータ分析は既に多くの企業が取り入れていますが、この作業を機械学習に置き換えると、より多くのデータを迅速に分析できるようになります。また、人間が行うよりも高精度な分析が可能になり、マーケティングの効果アップや業務効率化につながります。

医療予測

機械学習の回帰モデルは、ビジネスシーンだけではなく、医療現場でも活用が進んでいます。例えば、患者の発病予防や投薬効果のシミュレーションなどの目的で導入されています。具体的には、患者の検査結果の画像を分析して、疾患の可能性が高い病気を予測したり、特定の治療や投薬による患者への効果を予測したりといった活用例です。また、患者の健康診断結果や過去の医療費情報を基に、次年の医療費予測が可能です。

機械学習の回帰モデルを医療予測に活用すると、重篤疾患にかかる患者の減少や医薬品の適正使用促進、医療スタッフの業務効率化などのさまざまなメリットがあります。

機器の異常検知

各種工場や生産ラインでは、さまざまな設備や機器が稼働しています。こうした機器は何らかの理由で異常な動きをしてしまう時があるため、それを検知するためのシステムが生産ラインに設置されています。

機械学習の回帰モデルでは、正常な機器の状態を定義したうえで、異常な状態の機器が出す波形との差を学習します。その結果、機器の異常検知を自動的に行えるようになり、生産性や業務効率の向上につながるのです。

機械学習の回帰モデルの活用ポイント

機械学習の回帰モデルを活用することで、業務効率化や売上拡大などのメリットを期待できますが、成果を上げるために、気をつけるべきポイントがあります。機械学習の回帰モデルを活用する際には、具体的にどのようなポイントに注意していく必要があるのでしょうか。

過学習に注意する

過学習とは、機械学習の回帰モデルにおける学習データに対して過度に適合することで、データが本来示唆する傾向からかけ離れてしまう現象です。例えば、回帰モデルで使用される学習データには外れ値やノイズ、偏りが存在しますが、これらの値をすべて通ると複雑に折れ曲がったグラフが出来上がります。

過学習が起こってしまうと、データ全体がどのような意味合いや傾向を持つのかを把握できなくなるため、将来や未知の事例に関する予測が不可能になるのです。過学習を避ける方法としては、できる限り学習データを増やすことやモデルが複雑化した際に、ペナルティを与えることがあげられます。

ブラックボックス問題に気を付ける

ブラックボックス問題とは、AIが行った機械学習の結果について、その結果にたどり着いた理由や背景がわからなくなる現象です。例えば、医療現場で疾患の予測や判断を行う際にブラックボックス問題が起こってしまうと、なぜその病名を導き出したのかを患者に説明できない事態になってしまいます。

ブラックボックス問題の回避策としては、たとえば画像認識を行う場合に画像の一部分のみを認識処理させる作業を繰り返し、画像全体を認識処理した際の結果との差異を比較する方法があります。この作業によって、判断に用いたデータのなかでも特にどの部分にAIが注目したのかがわかるようになるのです。

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まとめ

DXが急速に進む昨今のビジネスシーンでは、機械学習やAIの導入が企業の急務となっています。AI導入には機械学習に関する高度な知識が必要で、人材育成コストが課題です。TRYETINGの「UMWELT」「HRBEST」であれば、専門知識不要で誰でも簡単にAIを構築できます。AI導入を検討している方は、ぜひTRYETINGまで気軽にお問い合わせください。

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