MLとは？Machine Learning：機械学習についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 11月 18, 2024

ビジネスの世界では、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が不可欠となり、その中核技術としてAIや機械学習への注目が急速に高まっています。しかし、「AIと機械学習の違いがよくわからない」「具体的に何ができて、自社のビジネスにどう活かせるのかイメージが湧かない」といった声も少なくありません。この記事では、機械学習の基本的な概念から、AIとの関係性、具体的な活用例、そしてその仕組みについて、初心者にも分かりやすく丁寧に解説します。

機械学習とは

機械学習（Machine Learning、ML）とは、コンピューターが大量のデータを分析し、そのデータに潜むパターンやルールを自動的に学習する技術や手法のことを指します。この学習能力により、人間が明示的にプログラムを組むことなく、未知のデータに対する予測や分類、判断を行うことが可能になります。

従来の手法では、人間が「もしAならばB」というようなルールをすべて定義する必要がありましたが、機械学習では、データの中からコンピューター自身がそのルールを見つけ出します。これにより、複雑で膨大なデータの中からでも、人間では見つけ出すことが困難なインサイトを発見し、様々なタスクを自動化することが期待されています。

AI（人工知能）と機械学習（ML）の違い

AI（Artificial Intelligence、人工知能）と機械学習（ML）は、しばしば混同されがちな言葉ですが、その関係性を理解することが重要です。AIは、「人間の知的振る舞いの一部をソフトウェアで人工的に再現したもの」という非常に広範な概念を指します。一方で、機械学習は、そのAIを実現するための一つの具体的な技術・アプローチです。

例えるなら、AIが「乗り物」という大きなカテゴリだとすれば、機械学習は「エンジン」のような、その中核をなす要素技術の一つと考えることができます。AIという広い領域の中には、機械学習の他に、ルールベースで動作する古典的なAIなども含まれます。しかし、近年のAI技術の目覚ましい発展は、この機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術の進化によって牽引されています。

機械学習でできること

機械学習は、その学習方法によって大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類され、それぞれが得意なことや用途が異なります。ここでは、ビジネスシーンで実際に活用されている代表的な例を紹介します。

将来の数値の予測
- 過去の売上データや天候、Webサイトのアクセス数などを分析し、将来の需要や売上を予測します。これにより、在庫の最適化や人員配置の計画、マーケティング予算の策定などを、勘や経験だけに頼らずデータに基づいて行うことが可能となります。
画像の認識・分類
- 画像に写っているものが何かを識別する技術です。工場の生産ラインにおける製品の検品作業で、不良品を自動で検出したり、店舗のカメラ映像から顧客の年齢層や性別を推定し、マーケティングに活用したりする事例があります。
音声の認識
- 人間が話す言葉をテキストデータに変換する技術で、スマートスピーカーや会議の議事録作成ツールなどに応用されています。コールセンターでの問い合わせ内容を自動でテキスト化し、分析することで、顧客満足度の向上や業務効率化を支援します。
自然言語処理
- 文章の意味を解析し、分類や要約、翻訳などを行う技術です。迷惑メールのフィルタリングや、顧客からの問い合わせメールの内容に応じて担当部署へ自動で振り分けるといった活用が進んでいます。
異常の検知
- クレジットカードの不正利用や、工場の生産設備の故障予知など、通常とは異なるパターンをデータの中から発見します。これにより、セキュリティの強化や、生産ラインの安定稼働に貢献することが期待されます。

機械学習の仕組み

機械学習のプロジェクトは、一般的に以下のステップで進められます。それぞれの段階で適切な処理を行うことが、精度の高いモデルを構築する上で重要となります。

データ収集・準備
- 予測や分類の元となる大量のデータを集め、学習しやすいように形式を整える段階です。例えば、売上予測であれば過去の売上、価格、プロモーション履歴などのデータがこれにあたります。このデータの質と量が、最終的なモデルの精度を大きく左右するため、非常に重要な工程となります。
モデル学習
- 準備したデータをアルゴリズムに入力し、コンピューターにデータ内のパターンを学習させる段階です。この学習プロセスを通じて、特定の入力に対して適切な出力を返す「予測モデル」を構築することが期待されます。
評価・改善
- 構築したモデルが、学習に使用していない未知のデータに対してどれくらいの精度で予測できるかを評価します。この評価結果に基づき、データの種類を増やしたり、アルゴリズムを変更したりといった改善を繰り返し、実用的なレベルのモデルを目指すことが可能となります。

まとめ

本記事では、機械学習の基本的な概念から、AIとの違い、そして具体的な活用例やその仕組みについて解説しました。機械学習は、データをパターンとして学習し、予測や分類を行うことで、これまで人間が行っていた作業の自動化や、データに基づいた高精度な意思決定を可能にする強力な技術です。

これらの仕組みは、クラウドコンピューティングの発展によって、多くの企業が手軽に利用できるようになりました。膨大なデータを保管し、高速な計算処理能力をオンデマンドで利用できるクラウド環境は、機械学習をビジネスに活用する上で不可欠な基盤と言えるでしょう。

まずは自社のどのような業務にデータを活用できるかを考えるところから、DX推進の一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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