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機械学習は、近年注目を集めているAI（人工知能）に関係する技術です。しかし、機械学習がどのようなものか、何に使われているのか詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。
この記事では、機械学習の概要、ディープラーニングとの違いや学習の実例を解説します。最後まで読めば、機械学習の手法やアルゴリズムが理解できるため、ビジネスへの導入に役立つでしょう。
機械学習とは？
機械学習とは、データ分析に使う手法です。日常生活やビジネスに大きな影響を与えているAI（人工知能）を実現するためには、機械学習が欠かせません。
ここでは、機械学習とは何か、機械学習の重要性や効果的に行うタイミング、使うプログラミング言語を解説します。
AI技術のひとつ
機械学習は、AI技術に必要な要素のひとつです。コンピューター（機械）が膨大な数のデータを学習し、そのデータの法則やパターンを見つけます。学習した結果から正確な予測・判断ができることから、重要な役割を果たします。
機械学習はデータから直接的に情報を学習するため、人間がアルゴリズムをプログラミングする必要はありません。また、利用できるデータ数が多いほど性能は向上します。
機械学習の重要性
大量のデータを人力だけで処理するには、膨大な時間と手間がかかります。短時間で大量のデータを分析し、正確な結果を導き出す機械学習は、作業時間の短縮と人員コストの削減に効果があります。また、いち早く正確な法則・パターンを察知するためミスの心配もありません。
機械学習が特に効果を発揮するのは、経験や勘に頼っている業務です。データから予測することで属人化の解消も期待できます。リスク回避だけでなく、生産性向上や収益増大も期待できるでしょう。
いつ行うのが効果的なのか
機械学習によるデータ分析は、人力では難しい複雑なタスクや課題がある場合に効果的です。例えば、人間の感情や解釈によって異なる顔認識や音声認識、手書きの決め事などは、機械学習の処理で正確に解析できます。
他には、対象のルールが変化する場合や、大量のデータが必要な場合などにも最適です。
プログラミング言語「Python」
Pythonは、機械学習で使われるプログラミング言語のひとつです。
比較的簡単な文法でプログラムを書けることや、専門性のあるライブラリが豊富なこと、使い勝手の良さなどが特徴です。InstagramやYouTubeなど、さまざまなウェブアプリケーションの開発に用いられています。
また、Pythonはプログラムの書きやすさと読みやすさを重視して作られています。初心者が導入しやすいことも魅力のひとつです。
機械学習の手法一覧
機械学習には複数の学習方法があり、どのようなデータを分析し、何を導き出すかによって用いる手法が変わります。
ここでは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層強化学習」「半教師なし学習」の5種類の学習方法と、手法の違いを解説します。
1.教師あり学習
教師あり学習は、正確な出力データをあらかじめインプットし、入力データに基づいた答えを正しく出力する学習方法です。正解を導き出すデータを学習すれば、新しい入力データにも対応できます。
データを出力する際には、出力データを基に識別する「分類」と、連続する数値を予測する「回帰」の手法を用います。
2.教師なし学習
教師なし学習は、正確な出力データをインプットせずに学習する方法です。正解データがないため、データそのものが持つ構造とデータ間の類似度などを分析し、パターンを抽出・識別します。
教師あり学習に比べ結果の精度は高くありませんが、データに含まれる情報が明確でない場合にも探索できる方法です。代表的な手法には「クラスタリング」があります。
3.強化学習
強化学習も教師なし学習と同様に、正解データをインプットせずシステム自身が試行錯誤しながら学習する方法です。システムには「エージェント」と「環境」の要素があり、環境はエージェントの行動により報酬を設定します。
エージェントは多くの報酬が得られる方法を考えて学習するため、継続的に最適な出力が可能です。
4.深層強化学習
深層強化学習は「ディープラーニング」と、強化学習の一手法「Q学習」を組み合わせたものです。ディープラーニングを利用すると、Q学習が次の行動方針を決定する際に最善の行動を取れるようになります。
一般的な強化学習では学習コストが膨大になりますが、深層強化学習はその課題を克服し、学習時のコストと時間を削減します。
5.半教師なし学習
半教師なし学習は、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置する手法です。一部のデータを人間の手でラベル付けし、残りのラベルがないデータをシステム自身が学習します。
データのラベル付けには専門家が必要になる場合もあり、高額な費用や時間がかかります。ラベルを付与した一部のデータでパターンや類似性を学習し、残りはラベルのないデータで学習する半教師なし学習は、効率の良い方法です。
機械学習と似ている用語との違いを解説
機械学習には多くの学習方法とアルゴリズムがあり、似ている用語も複数あります。言葉だけでなく手法が似ているものもあるため、その違いを把握することが大切です。ここでは、機械学習に似ている用語の意味と機械学習との違いを解説します。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳にある多数の神経細胞（ニューロン）を模した数理モデルです。神経細胞は、電気信号を送ることにより情報を処理しています。この動きをまねたものが、ニューラルネットワークです。
機械学習のアルゴリズムのひとつでもあり、画像認識や音声認識、自動翻訳などの技術で使われています。
ディープラーニング
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを構成する3つの層「入力層・中間層・出力層」のうち、中間層を深くした機械学習の手法です。
ニューラルネットワークより表現・学習能力を高めたモデルであり、より複雑な関数表現や問題解決ができる可能性を秘めています。
統計学
統計学は、データの法則やパターンが確率的に正しいかを判断するものです。データから法則やパターンを見つける点では機械学習と変わりませんが、分析の目的は異なります。
機械学習は予測を目的に分析する一方で、統計学はデータの説明が目的です。そのため、統計学に用いるアルゴリズムは直感的に理解できる説明変数で構成したモデルが多くなります。
機械学習のアルゴリズム
機械学習のデータ分析に必要なのが「アルゴリズム」です。アルゴリズムは問題を解決するための手順や計算方法で、5つのカテゴリーに分けられます。ここでは、カテゴリー別に機械学習に用いられるアルゴリズムを紹介します。
1.分類
分類は、教師あり学習のひとつです。分析したいデータが属するカテゴリーやクラスなどを判定する手法で、あらかじめデータに付けたラベルで学習し、情報を分類・予測します。分類に使用するアルゴリズムには、以下の種類があります。
・ランダムフォレスト
分析したデータを基に複数の樹形図を作成し、分岐を繰り返した結果を出力する方法。
・ロジスティック回帰
確率の測定や予測など、0~1の範囲に限定した目的変数に用いる方法。
・サポートベクターマシン
データ分布を複数のクラスへ明確に分けるため、境界線を引く手法。
2.回帰
回帰は、値を予測する手法です。実績データを分析して予測に役立てるために用います。回帰に使用するアルゴリズムは、以下の通りです。
・線形回帰
散らばったデータの分布を1本の直線で表現する手法。
・サポートベクターマシン
必要なデータのみを利用して予測結果を導き出す方法。分類の際とは計算方法が異なる。
・サポートベクター回帰
重みと誤差の最小化でデータを学習する手法。
・Elastic Net
不要な特徴を削る「ラッソ回帰」と、過学習を防ぐ「リッジ回帰」を合成し、予測性能を高めた手法。
3.クラスタリング
クラスタリングは「分類」の延長線上にある技法です。似ているデータを機能やカテゴリーに分けて集める点は共通していますが、クラスタリングは教師なし学習に当てはまります。
・階層クラスター分析
似ているサンプルのグルーピングを樹形図ができるまで繰り返し、階層構造を作る手法。対象の少ないデータで実行できる。
・非階層クラスター分析
母集団の中で近いデータをまとめて、関数が最適となるグループに分ける手法。大量のデータ処理に最適。
4.次元領域
次元領域は、特徴量が不必要に多くなった場合にデータの次元を減らすために用いる手法です。データの次元を減らすことで、精度の悪化を防げます。使用するアルゴリズムには、以下の種類があります。
・データの圧縮
データの情報量を保ちつつデータ量を圧縮する手法。データを完全に再現する「可逆圧縮」とデータ欠損が発生する「非可逆圧縮」がある。
・主成分分析（PCA）
データ欠損を抑えながら、多次元のデータを圧縮して表現する手法。
5.異常検知
異常検知は、機械の故障やデータの外れ値を検知・推測する手法です。異常検知に含まれるアルゴリズムは、以下の通りです。
・k近傍法
データ間の距離を利用して分類し、異常を検知する手法。パターン認識によく使われる。
・主成分分析
外れ値を完全に消失しない程度に他のデータ値に近似し、外れ値をなくす手法。
・One Class SVM
識別境界を設定して通常値と外れ値を識別し、外れ値を検知するための手法。サポートベクターマシン（SVM）の手法を応用したアルゴリズム。
機械学習を導入するメリット
機械学習を導入すれば、ビジネスにおけるさまざまな課題の解決が可能です。業務の効率化や無駄なコストの削減などに役立つことから、活用する企業も増えています。ここでは、機械学習の導入により得られるメリット、導入事例を紹介します。
売り上げの向上
機械学習は売り上げの向上に役立ちます。機械学習を導入すれば、これまで経験や勘に頼っていた売上予測の理論化が可能です。
具体的な事例として、タクシーの配車予測システムが挙げられます。高い精度の需要予測ができるため、乗車率や売り上げの向上につながります。株式会社NTTドコモの実証実験では、4か月の間の平均売り上げが1人1日当たり1,409円アップしました。
コストの削減
ビジネスでの機械学習の利用は、コストカットにも貢献します。カスタマーサポートの現場ではチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせは人間の代わりにAIが担当します。業務上の負荷軽減や、人件費削減なども期待できるでしょう。
品質の向上
機械学習の導入は、効率だけでなく品質における信頼確保にも役立ちます。例えば、凸版印刷株式会社とみずほ銀行は、それぞれの企業基準に合わせて文章の校閲・校正を可能にする「AI校閲・校正支援システム」を開発しました。
このシステムにより、確認する人の負担軽減とヒューマンエラーによる見落としの減少を実現しています。
管理能力の向上
機械学習は、監視・管理の分野にも転用できます。東日本電信電話株式会社は、店内カメラで買物客の行動を観察し、不審な行動を検知すると店員のアプリケーションに通知するサービス「AIガードマン」を開発しました。
この技術は、万引き被害を抑えられる他、万引き犯の確保にかかるコストも削減します。
人員不足の解消
機械学習を導入すると、人員不足の悩みも解決します。キユーピー株式会社の工場では、2019年より原料の不良を検査する機械の運用を始めました。この機械の導入により、業務の熟練度による精度のばらつきや、作業上の高い負荷を解消しました。
機械学習が用いられている実例
AI技術の発達により、ビジネスにおける利便性が格段に向上しました。さまざまな企業が機械学習を用いたシステムやツールを導入し、作業の時間短縮や人材にかかるコストの削減を実現しています。
ここでは、機械学習が用いられているAI技術の実例を紹介します。
1.チャットボット
チャットボットは、人に代わって顧客からの問い合わせや注文に対応するシステムです。よくある質問への対応は機械学習がなくても作れますが、複雑な注文に対応するには機械学習が必要です。
2.スパム検知
スパム検知の機械学習は、身近なところで活躍しています。メールソフトの迷惑メールフォルダがそのひとつです。迷惑メールによく使われる単語を機械学習によって学び、受信したメールがスパムメールかどうかを判断します。
3.商品レコメンド
顧客の購入履歴や商品の閲覧情報を参考に、顧客の特徴と商品選択の傾向を機械学習で見つけ出します。
4.ドキュメント化・データ入力
機械学習は、手書きの文書を正確に文字として認識する技術にも使えます。郵便はがきを仕分ける機械や、タッチスクリーンの文字認識に用いられています。
5.異常検知
製造工場の現場でも、製造ラインの異常や不良品を発見するために機械学習が用いられています。さまざまなデータの読み込みを通じて、異常値の発見に役立てています。
6.自動発注
機械学習によって学習した売り上げや客数のデータを基に、売り上げを予測します。コンビニや製造の現場では、売り上げに応じた発注を自動で行うシステムを活用しています。
7.スコアリング
企業の信用度を格付けする場合や、顧客の価値をスコアリングする場合にも機械学習が活躍します。スコアリングに用いられる指標は複数あるため、データが膨大です。膨大なデータを処理する場面で、機械学習の真価を発揮するでしょう。
8.画像・音声認識
機械学習を用いた画像認識は、カメラの顔認識や画像検索に応用できます。音声認識は声をテキストデータに変換でき、録音するだけで議事録が取れるアプリケーションの開発も進んでいます。
9.医療診断
病院には、レントゲン画像やCT画像、カルテなど多くのデータがそろっています。これらを機械学習に学ばせることで、がんの予測や病名の特定、最適な治療方針を決められるようになります。
10.需要予測
過去の売り上げや当時の天候データを分析し、無駄のない需要予測ができます。過不足を減らせる他、人間が需要予測をする手間やコストも削減できます。
11.OCR
OCRは、文書をスキャンしてデジタルデータ化するシステムです。OCRに機械学習を取り入れると、手書きの文字に対応するなど読み取りの精度が高まります。
12.調査・分析
機械学習の技術は行政でも活用が進んでいます。従来、世論調査は電話や対面でのヒアリングが中心でした。しかし、最近ではSNS上でデータ分析が可能なため、選挙結果の効果予測などに用いられています。
機械学習の今後
機械学習は、精度の改善を進めることで、より高度で複雑なタスクへの適用が可能です。医療分野においては、画像認識を利用した医療診断や遺伝子解析の進歩が期待できます。個別治療や病気の早期予測なども実現するでしょう。
物流業界や製造業では、ロボティクスと組み合わせることで自動化が進み、プロセスの最適化や予知保全ができます。自動発注や異常検知などの活用により、さらなる効率化も期待できるでしょう。
機械学習が普及するにつれて、プライバシーの保護や倫理的問題などへの対策も必要です。ガイドラインの整備や規制などが進めば、より適用できる範囲が広がり、専門的な分野での応用も進みます。
機械学習の導入にはTRYETINGの『UMWELT』が最適！
業務に機械学習を取り入れるのであれば、TRIETINGのAI予測ツール『UMWELT』がおすすめです。UMWELTは、ビジネスにおける需要予測や在庫管理、自動発注などの機能により業務の効率化を支えます。
ここでは、UMWELTの特長と実際の導入事例を紹介します。
プログラミング知識がなくても導入できる
機械学習の手法やアルゴリズムは難しいもの、と思う方は多いのではないでしょうか。UMWELTは、高度なプログラミング知識やAIの知識がなくてもAIを導入できます。
常時100種類ほどのアルゴリズムを装備しているため、機械学習の他にも、安全在庫計算やデータクレンジング、売上金額予測などのモデル構築が可能です。AI導入に関する教育コストも最小限に抑えられます。
また、UMWELTはAI専用サーバーを必要としません。既存システムのままAI化できるため、導入期間が短いことも魅力です。
導入事例
キング醸造株式会社様は『日の出みりん』『日の出料理酒』などを製造・販売しています。UMWELTを導入した目的は、出荷予測のばらつきをまとめ、在庫過多や欠品の発生をなくすための正確な予測値の算出です。
UMWELTで効果を検証した結果、予測値の精度が高いことが分かり本導入しています。今後は、より詳細なデータを使ってさらなる精度の向上を図ります。
（参考：『【キング醸造様】UMWELT活用事例｜調味料の需要予測を短期間で実現｜TRYETING』）
まとめ
機械学習は、教師あり学習や教師なし学習などのさまざまな手法を使い、データの法則やパターンを分析する方法です。AIの実現に重要な役割を果たす技術でもあるため、さらに多くのタスクを適用すればビジネスに大きな影響を与えるでしょう。
機械学習の導入には、TRYETINGのUMWELTが最適です。UMWELTは数多くのアルゴリズムと機能を搭載したAI予測ツールです。機械学習によるデータ分析により、業務を効率化できます。
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