機械学習モデルとアルゴリズムの違いとは？種類や事例・選定方法を解説

AIをビジネスで活用するためには、機械学習に関する用語や知識をある程度押させていく必要があります。特に用語には聞きなれないものが多く、学ぶのも大変なのではないでしょうか？

この記事ではAIを活用するための基本知識として、機械学習モデルとアルゴリズムの違いに注目し、その種類や事例・選定方法を解説します。

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機械学習モデルの意味と必要性

AIを作成するためには、AIの基本となる骨格として機械学習モデルを選定する必要があります。しかし、機械学習モデルという言葉は聞き慣れず、具体的にどういうものを想像すれば良いか悩んでしまう人も多いのではないでしょうか？

まずは機械学習モデルという言葉の意味について解説を行い、機械学習がAI作成になぜ必要なのか説明します。

機械学習モデルとは

機械学習モデルとは、与えられたタスクをこなすよう、与えられた入力データから出力を予測するための数学的なモデルです。例えば数学で習う「関数」のことをイメージすれば良いでしょう。

機械学習モデルは、基本的にはまさに入力xに対して出力yを返す関数に他なりません。例えばy=ax+bという式を思い浮かべてください。この式が機械学習モデルとすれば、aとbがパラメータで、一般的な機械学習モデルもこのようなパラメータを持っています。

パラメータを訓練データに合わせて最適化する過程を学習といいます。機械学習モデルは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のような機械学習手法によって訓練され、訓練データに基づいて最適なパラメータを決定します。

機械学習の必要性

機械学習を活用すること、大量のデータ人力に対しても、人力を遥かに凌ぐ規模で、速く正確に情報処理ができるようになります。

例えばWebを介して届く顧客それぞれのリクエストを全て手作業で処理することを想像してください。何十万・何百万という数のリクエストをそれぞれ個別に分別して処理することはもはや人の手では不可能です。

機械学習を用いてAIを構築すれば、単なる効率化にとどまらず、質的に異なる規模のビジネスが可能になります。

機械学習のモデルとアルゴリズムは同じものではない

機械学習モデルとよく混同されてしまう専門用語として「アルゴリズム」が挙げられます。AIをビジネスで活用する上では、これらの用語を適切に区別して、ビジネス課題やそれに対するソリューションに関する情報を、チームで誤解なくやり取りすることが必要です。

ここからは、機械学習に関連して用いられるアルゴリズムという用語について詳しく説明します。

アルゴリズムとは機械学習モデルを作るための手法

アルゴリズムとは、一般的には、問題を解決するための具体的な手順のことを指します。機械学習の分野では、機械学習モデルに対してデータを学習させ、精度良くタスクをこなすことができるようにパラメータを最適化する一連の手順を指します。つまりアルゴリズムとは、機械学習モデルを作るための具体的な手段・手法であると言えます。

例えるならば、機械学習モデルは設計図（もしくはひな形）、アルゴリズムは工程表（もしくは作業手順書）と捉えることもできます。

一般的な機械学習アルゴリズム一覧

機械学習モデルを学習させるための具体的な手法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別することができます。ここでは教師あり学習・教師なし学習の、代表的な機械学習アルゴリズムを紹介します。

・教師データあり学習
k近傍法, 正解ラベル付きのデータをもとに未知のデータを分類するためのアルゴリズムです。

・誤差逆伝播法, ニューラルネットワークモデルを学習させるためのアルゴリズムで、出力層に近いパラメータから順に最適化していく手法です。

・教師データなし学習
階層的クラスタリング 似たデータ同士を順に結びつけてデータを分類するアルゴリズムです。

機械学習は何ができる？モデルを活用した代表的な事例

ここまで、機械学習モデルと、モデルを学習させるためのアルゴリズムについて説明してきました。これらの用語をしっかり区別できれば、ビジネスにAIを取り入れるための準備ができたと言えるでしょう。
ここからは機械学習技術を使って実現することができる、具体的な事例について紹介します。

データ分析

機械学習を用いたデータ分析を行うことで、人の目や経験では捉えることができないような膨大な量のデータから、ビジネスに役立つパターンを発見することができます。

例えば、顧客の購買履歴データを分析して、どの商品がどのタイミングで売れやすいのかを特定することができたり、市場調査などで得られたデータを分析することで、需要の予測やマーケティング戦略の改善などに役立てたりすることができます。

予測モデル

機械学習を用いることで、過去のデータをもとに未来の状況を予測するような、いわゆる予測モデルを作成してビジネスに活用することができます。

例えば、天気に合わせた小売店舗の来店者数や売り上げ高の予測したり、過去の診断データをもとに病気にかかるリスクを予測したりするなどが挙げられます。また、保険会社では、被保険者のデータを元に将来の事故リスクを予測し、保険料を算出することができます。

自然言語処理

機械学習を活用することで、自然言語処理と呼ばれる機能を実現することができます。自然言語処理とは、人間が日常的に使う言語をコンピュータで扱える形式に変換して、コンピュータにタスクを処理させる技術です。

自然言語処理の活用例として、自動翻訳や文章の要約、質問応答システムが挙げられます。また最近では、自然言語処理を実現するための大規模言語モデルを利用した対話型AIであるChatGPTが非常に高い注目を集めています。

音声認識

音声認識とは、音声データをテキストデータに変換してコンピュータに処理をさせるための技術で、機械学習によって高度な機能が実現されています。

例えば医療現場では、手術中の医師の声をテキストに変換して、手術中の状況を記録することができます。そのほか日常の身近なところでは、持ち主の声に反応して動作をコントロールするような、スマートフォンに搭載されている音声アシスタントが良い例といえます。

画像認識

画像認識は、画像から特定のパターンを検出する技術のことを指します。特に機械学習を用いた画像認識は、自動車やロボットなどの自律的なシステム、医療画像の診断、セキュリティ監視などの分野で利用されています。

例えば、自動車の場合、カメラによって検知された信号や標識を機械学習によって認識し、適切な行動を起こすことができます。また、医療画像の診断では、MRIやCTスキャン画像を解析して病変部位を検出し、疾患の早期発見や診断を支援することができます。

顔認証機能

機械学習を用いた顔認証技術は、セキュリティ、マーケティング、ロボティクスなどの分野で活用されています。

例えば、スマートフォンの顔認証機能では、登録された顔データを元に顔を検出し、本人認証を行っています。また、ビジネスでは、顧客の顔情報を利用して、年齢や性別、表情などを分析し、商品開発やマーケティング戦略の改善に役立てることができます。ロボティクスへの応用では、機械学習によって顔認識機能を実装し、ロボットと人間のコミュニケーションを可能にすることができます。

選び方はどうすれば良いの？機械学習モデル選定のポイント

機械学習技術を用いてAIを作成することで、多様なビジネスに活用できることがわかったことと思います。

しかし、いざ利用したいと思っても、機械学習モデルには非常に多くの種類があり、今もなお研究・開発によって増え続けていると言っても過言ではありません。そこでここからは、機械学習モデル選定のポイントについて解説します。

正確性

機械学習モデルの選択において最も重要なポイントは、そのモデルがどれだけ正確な予測・分類などのタスクをこなすことができるかという点です。例えば、医療診断においては高い正確性が求められるため、精度の高いモデルを選択する必要があります。

しかし、精度が高いモデルは、より複雑で学習にも予測にも時間がかかることが多く、それによって運用コストが上昇する可能性があることには注意が必要です。

計算時間

計算時間は、機械学習モデルの選択において重要な要素の一つです。大量のデータを処理する場合や、リアルタイムでの処理が必要な場合は、計算時間を短縮できるモデルであることが必須要件となります。

例えば、自動運転車などセンサーデータをリアルタイムで処理する必要がある場合には、高精度かつ処理が高速な機械学習モデルを選択する必要があります。

人間が分かりやすい

機械学習モデルの結果を人間が理解しやすい形で表現できることは、ビジネス上の決定や問題解決のために重要で、機械学習モデル選定のポイントに挙げられます。

例えば、マーケティング分析では、精度が高いだけではなく結果を人間が理解しやすいことも必要とされます。そのため、線形モデルなどの単純で解釈しやすいモデルを選択することが多いです。

人間がわかりやすい機械学習モデルは、説明可能AI（explainable AI: XAI）と呼ばれる分野で注目され広く研究されています。

入力データの活用目的

機械学習モデルを選ぶ上では、入力データの利用目的を明確にすることがポイントです。例えば、ビジネス上の問題を解決するためには、データの特徴を捉えるための適切なモデルを選択する必要があります。

例えば、スパムメールの自動フィルタリングなど、自然言語処理もタスクによっては、ニューラルネットワークモデルではなく、ベイズモデルが適している場合があります。そのため、入力データをどう活用したいのか、その目的を明確にすることが重要です。

トライエッティングのノーコード予測AI「UMWELT」を活用した事例

機械学習モデルには様々なものがあり、ビジネスタスクに応じて使い分ける必要があります。しかし、使い分けるためには多くの事例は技術的な内容など、高い専門性を要求さえるため、活用する際のハードルとなっています。

そこでノーコードAIツールであるUMWELTを活用することで、機械学習モデル活用のためのハードルを下げることができます。

「UMWELT」は業務に必要な豊富なモデルとアルゴリズムを搭載

UMWELTは、業務に必要な豊富なモデルやアルゴリズムを搭載しているため、ビジネスタスクに応じた使い分けが簡単です。

たとえば、データクレンジング、PRA（リスク評価）、販売予測を行い、需要予測、スタッフの勤務に対する自動シフト作成などを実現することができます。また、日本語文章要約や画像文字抽出にも対応しており、自然言語処理や画像処理にも強みを持っています。

これらの機能により、UMWELTは様々な業務の効率化や精度向上に貢献することができます。

「UMWELT」で業務の効率化に成功したビジネス事例

UMWELTを導入したことで業務の効率化に成功した事例がいくつもあります。

例えば株式会社ASNOVAでは、機材センターの在庫管理に課題があり、業務負担の偏りや属人化が起きていました。そこで、過去の入出庫データからAIによる需要予測が可能な「UMWELT」を導入し、全国19拠点でレンタル機材の適正在庫管理を実現しました。これにより失注を減らし、稼働率の大幅な向上を実現することができました。

まとめ

AIをビジネスに取り入れるためには、機械学習モデルやアルゴリズムなど、多くの専門知識が必要です。そのため、必要最低限の知識でも導入できるようなツールをうまく活用することが重要です。
UMWELTは機械学習モデルやアルゴリズムの詳細を理解する必要なく、必要最低限の知識で効率的にAIを活用することができます。
また、UMWELTは多くの利用実績をもとにしたサポート体制も充実しており、導入後のトラブルや不具合に対しても迅速かつ適切に対応してくれますので、ぜひ導入をご検討ください。