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機械学習

機械学習における学習データの作り方とは?必要なステップを徹底解説

今や社会に広く行き渡ったAIですが、当然ながら、ただ導入すれば何でもこなしてくれる訳ではありません。AIの機能を十分に引き出すために欠かせない工程が「学習データの用意」です。その際、求められる学習データは膨大かつ良質でなくてはならず、学習データの用意は簡単ではないでしょう。そこで本記事では、機械学習の定義や学習データの作り方を解説します。また、機械学習と学習データで実現する機能についても紹介しているため、AI導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

▼更に機械学習について詳しく知るには?
【完全版】機械学習とは?解決できる課題から実例まで徹底解説

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機械学習を行うには学習データの準備が重要


機械学習の精度を高めるためには、良質な学習データの用意が必要です。学習データの作り方を解説する前に、まずは機械学習の概念や良質な学習データが重要となる理由を見ていきます。

そもそも機械学習とは

機械学習とは、蓄積されたデータに基づいて「機械(コンピュータ)」が自動的かつ反復的に学習を行い、規則性やルールを見つけ出すデータ分析方法です。学習を通して得た内容は、将来の予測や未知の事例に関する判断に活用されています。

機械学習には良質な学習データが必要

機械学習は需要予測や市場変動予測などの分野で導入が進んでおり、予測精度の高さが導入の成否を左右します。予測精度の向上には、良質かつ大量の学習データが必要です。良質な学習データとは明確で偏りのないデータのことですが、事実と反するデータでは正しい予測を行えません。
また、大量のデータが必要な理由としては、学習用データが多ければ多いほど予測精度が向上するという実験結果の存在が挙げられます。こうした理由から、機械学習における予測精度や機能の向上には、良質で大量のデータが必要とされているのです。

AIやディープラーニングとの繋がり

機械学習の類義語には、AIとディープラーニングという用語があります。AIとは「人工知能」のことで、人間の知的ふるまいの一部を模したコンピュータです。そして、このAIを実現するためのデータ分析方法のひとつに機械学習があります。人工知能は機械学習を通して自ら学び、将来の予測やデータの処理をまるで人間のように行います。
ディープラーニングは機械学習の手法のひとつで、人間の脳をモデルとしたニュートラルネットワークを多層化する技術です。この技術によって、AIにおける学習能力やデータ分析の精度は大幅に向上したと言われています。

機械学習における学習データの作り方


機械学習で最も重要なのが良質なデータですが、具体的にどのような手順で準備を行っていけばよいのでしょうか。ここでは、機械学習における学習データの作り方について、手順や各プロセスでのポイントを紹介していきます。

課題を設定する

企業で何らかの取り組みを行う際、はじめに行うのが課題や目的の明確化です。このプロセスを踏むことで、取り組みの方針や優先順位が明らかになります。
機械学習においても、プロジェクト全体を通して達成したい目的や、解決したい課題を明確にする必要があります。例えば、既存の定型業務の自動化やマーケティングにおける需要予測の精度向上が目的の一例です。AI導入や機械学習の実践自体は目的ではなく、あくまでも企業の利益や生産性を高めるための一手段である点を念頭に置くようにしてください。

学習データを収集する

機械学習の目的を明確にした後は、目的に見合った学習データを収集します。学習データの収集には、自社データや公開されているデータの利用、インターネット上でのスクレイピングといった方法があります。自社データの一例は、小売業における販売データや顧客情報製造業における品質検査の結果です。公開されているデータには、気象庁が公開している気象データや過去の市場の動向が該当します。また、インターネット上でのスクレイピングとは、インターネット上のサイトにアクセスして情報を取得する技術です。
このように、学習データの収集にはさまざまな方法があるため、機械学習の目的達成につながるような情報をリストアップしたうえでの収集がおすすめです。

学習データをクレンジングする

データのクレンジングとは、データに存在するエラーや欠損値、ノイズなどの不適切な部分を除去する前処理です。機械学習における学習データは、量の多さに加えて質の高さが重要となります。そのため、不適切な部分を取り除いて学習データの質を高めるクレンジングは、機械学習に欠かせないプロセスと言えます。学習データのクレンジングでは、判定に困るデータや誤ったラベル付け、不適切なオブジェクト設定がないかどうかをチェックするようにしてください。

学習データを統合する

機械学習で利用する学習データは、自社システムや外部SNSなど幅広いソースに存在します。このような差異をサイロと呼びますが、学習データの前処理ではサイロを除去したうえで、データ同士を関連付けて統合する必要があるのです。一種類のデータだけではなく、複数のデータ同士を組み合わせて機械学習を実施することで、予測や業務自動化の精度は高まります。

学習データを変換する

収集した学習データは、必要に応じて特定のフォーマットに変換する必要があります。例えば、データの整合性を保ちながら冗長性を排除する正規化、特定の分野にとどまらず幅広い分野にデータを応用できるようにする汎化が挙げられます。
ここまではデータの収集や前処理を解説してきましたが、これらの手順が機械学習全体のおよそ7割を占めると言われており、大変重要なプロセスです。一方、これらプロセスをAIが自動的に行うようになれば、機械学習の効率を大幅に向上できると期待されます。

学習データの水増しを行う

学習データの水増しとは、学習用のデータをさまざまな方法で変換し、データの総量を増やすプロセスです。例えば画像データの場合、データを回転したり拡大したり、あるいは上下左右へ微かに移動させたりといった処理を加えます。このプロセスを踏めば、もともとのデータ量が少なくても学習精度を向上できるのです。

機械学習と学習データでできること

機械学習の応用で、将来の予測や定型業務の自動化が実現すると説明してきましたが、ここでは機械学習の機能を詳しくみていきます。

音声認識

音声認識とは、音声データを分析して内容を把握し、自然言語処理や自動応答を行う機能です。例えば、コールセンターへの顧客からの問い合わせ音声に基づいてAIが内容を認識し、適切な顧客データやQ&Aを自動的にディスプレイに表示する活用事例があります。また、Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」をはじめとした音声認識システムも好例です。これらのシステムは、スマートフォンに向かって話しかけるとAIが自動で応答し、適切な回答や提案を行う機能を有しています。
音声認識機能は、大量のデータを収集しやすいという点で機械学習における人気の分野となっています。

需要予測

需要予測とは、マーケットにおける自社の製品やサービスの需要について、短期的および中長期的な変動予測を行う機能です。需要予測は仕入れや生産、設備投資などの重要な計画策定に大きく関わります。そのため、機械学習による需要予測を取り入れて、マーケティングに活用している企業が多く存在します。
例えば、タクシーの乗車記録を分析して利用客が多い場所を特定する取り組みや、寿司の販売データを活用して商品の廃棄率を下げる取り組みが挙げられます。

レコメンデーション

レコメンデーションとは、顧客の購買データやサイトの閲覧履歴を分析して、顧客の趣味嗜好に合った商品を自動的に提案する機能です。ECサイト上での「こちらの商品もおすすめです」という表示も、レコメンデーションの一種です。レコメンデーションの導入で、顧客単価やリピート率の向上が期待されます。

画像認識

画像認識では、動画や写真などの画像データを分析して、写っている物体の検出や認識を行います。活用事例としては、入退場システムにおける顔認証や駐車場内の空き台数検出、AIカメラに搭載された不審者検出システムが挙げられます。

画像生成

画像生成は、画像や映像を自動的に加工および生成する機能です。ディープラーニングの実践において、大量のデータを収集する手順として活用されています。
例えば、医療分野におけるがん研究では、コンピュータに学習させるためのがん細胞の画像データが大量に必要となります。そこで、画像生成の技術を活用して、サンプル画像に類似した画像データを大量に生成し、学習データとして使用できるようにするのです。

ノーコードAIツール「UMWELT」で機械学習を導入しよう

TRYETINGの「UMWELT」は、プログラミング不要でAIを構築できるノーコードクラウドAIツールです。特別なスキルを必要としないため、誰でも簡単に需要予測や生産管理など、自社に応じたAI機能を作成できます。また、機械学習のプロセスの内、7割を占めるデータの収集・前処理を自動かつ効率的に行うため、作業時間の大幅短縮が実現します。導入フェーズに至っても、従来比で4分の1の導入期間と10分の1のコストに抑えられている点が強みの一つです。

まとめ

AIのデータ分析方法である機械学習は、昨今のビジネスシーンにおいてさまざまな用途で活用が進んでいます。しかし、機械学習を成功させるためには良質なデータが大量に必要であるため、多くの手間と時間がかかってしまいます。この問題を解決するのが、ノーコードAIツールであるUMWELTです。UMWELTであれば、良質なデータを短時間で大量に用意できるうえに、低コストかつ短期間でのAI導入が実現します。機械学習やAIの導入を検討している方は、ぜひ一度弊社までお問い合わせください。

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