機械学習の活用事例9選｜どのような先端技術に活用されているのか？

機械学習とは人工知能（AI）の要素技術であり、機械自らが膨大なデータから学習を行い、ルールやパターンを見つけだす手法です。この技術はすでにあらゆる業界・分野で活用されており、我々は気付かない内にその恩恵を受けながら生活しています。そこで本記事では、機械学習がどんなモノに、どのように活用されているか解説していきます。

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機械学習の活用が企業で進んでいる

昨今、機械学習の活用が企業ではますます盛んになっています。これにはどのような理由が考えられるのでしょうか。まずは、機械学習の概要と機械学習の活用が進む背景、主な学習方法について見ていきましょう。

機械学習とは

機械学習とはデータを分析する方法のひとつで、データから機械が自動で「学習」し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法です。機械学習はAIを支える技術でもあります。AIとは人工知能と呼ばれていて、人間の脳のようにみずから学習するコンピューターシステムやその研究のことを指します。
また、機械学習とともに耳にすることの多いディープラーニング（深層学習）は、機械学習法のひとつです。ディープラーニングは人間の脳の構造（ニューラルネットワーク）をモデルにしていて、データのなかに隠された特徴を認識し、より正確で素早い判断が可能です。

機械学習が広がっている背景

超高齢化社会の到来により、今後ますます労働人口の減少が加速化していくことが予想されています。そのような中、効率的なイノベーションが求められています。
また、ここ数十年の間、進展がなかった人工知能の研究が近年になって急速に発展した最大の要因こそ、まさにこの機械学習法といえます。インターネットとハードウェアの発達とともに、コンピューターが音声や映像をはじめとする大量のデータを分析できるようになりました。そのおかげで科学や医学、金融、翻訳など、多種多様な分野において活用されています。

機械学習は学習方法で分類される

機械学習は学習方法により、「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。教師あり学習は、機械にあらかじめ正解となるラベル付き訓練データを与え、その特徴を学習させて判定する方法です。一方、教師なし学習は、学習データに正解を与えない状態で学習させる手法です。強化学習は、システムが自ら収集した経験によって学習を行い、最適な答えへと導いていく学習手法です。他にも、「深層強化学習」や「半教師あり学習」が手法としてよく挙げられます。

機械学習の活用事例：教師あり学習

教師あり学習とは、前述したように正解となるデータをあらかじめ学習データとして入力する手法です。ここからは、実際に活用されている3つの具体例を紹介します。

需要予測

まず、最初に紹介する事例は需要予測です。需要予測とは、過去のデータ・トレンド・市場動向などを分析して、将来のニーズを予測することです。長年、人の勘に頼っていた予測を機械学習が予測を行うことで、多くのメリットが考えられます。
例えば、飲食業においては来店予測を行うことで適正な従業員のシフト調整をでき、人件費コストの改善が見込めます。小売業・製造業では、欠品防止で販売機会を逃さずに済むとともに、在庫管理の適正化の両立が実現できます。また、最適な発注量が自動生成されることで、発注業務担当者の負担軽減にもつながります。

不正検知

不正検知とは、クレジットカードの不正利用防止の手段のひとつです。不正な手口が巧妙化している昨今、不正利用を未然に防ぐことが必要不可欠です。そこで、過去の不正パターンをあらかじめ学習させておき、顧客がクレジットカード決済時に不正検知を実施します。この決済情報をもとにした不正利用の検知を行うことで、不正取引の早期発見ができるようになります。

故障診断

過去の修理実績データをもとに学習させることで、故障の症状に適した部品を選択する故障診断が行えます。製造業においては製造・販売のみならず、製品修理も重要な要素です。機械学習を活用して故障診断を行うことで、修理サービス全体の業務効率化、サービス品質向上による顧客満足度アップ、属人化の解消に効果があると言えます。

機械学習の活用事例：教師なし学習

続いて、正解となるデータを与えずに、抽出した特徴のパターンから類似したグループを見つけ出す、教師なし学習の実践例を紹介します。

マーケティング

マーケティングにおいては、ビッグデータの分析技術を活用することで、予測もしなかったところから価値のある情報を得られます。例えば、アメリカのウォルマートで物品販売量と顧客の購買情報に関するデータを収集・分析した結果、おむつと同時に一番多く購入される商品がビールであることが判明したのです。こうした法則性・関連性を見つけだせるのは、機械学習ならではと言えます。

レコメンデーション

レコメンデーションとは、顧客におすすめ情報を提供するサービスのことです。ECサイトでは、過去の販売データ・購入履歴を基に、自動でその顧客に合ったおすすめ商品やサービスが表示されます。企業にとっては顧客の購買意欲がアップし、販売増のきっかけにつながります。顧客にとっては、「おすすめしてもらえてよかった」と満足感を得られる可能性があります。

画像認識

教師あり学習の画像認識では、事前に分類基準をラベル付けする必要がありました。東芝は、教師なし学習で複雑な画像であっても、その特徴を学習して画像認識できるAIを開発しました。これにより、製造業の外観検査において、類似した画像を自動で分類し、不良検知の分析にかかる時間の短縮に貢献できるようになったのです。

機械学習の活用事例：強化学習

強化学習は、教師あり・教師なし学習のようにデータを基にした学習は行いません。環境に対して行動を最適化することを目標する強化学習と、相性が良いのはどのような事例なのでしょうか。

自動運転

強化学習アルゴリズムの活用で、自動運転が実現できます。自動運転では0から5までレベル分けがされていて、2022年現在で実用化されているのはレベル3のある一定の条件下における自動運転です。未来を描いた映画のなかで度々登場する、全く人が関与しない完全なる無人自動車はまだ実現できていませんが、今後の技術開発が期待されるところです。

ゲーム

ゲームの世界におけるAIといえば、「AlphaGo」が有名ですが、2017年にはさらに改良を加えて囲碁・チェス・将棋すべてにおいて、世界最強ソフトを押さえて一位を獲得しました。強化学習を用いることで、複雑なゲームプレイにも対応できるようになります。

エレベータの制御

エレベーターの制御もまた、強化学習を活用しています。複数のエレベーターが設置されたタワーマンションやオフィスビルでは、曜日や朝夕の混雑する通勤時間帯など、日々の運行データを基に学習することで、エレベーター制御の最適化が実現されます。その結果、ユーザーのエレベーター待ち時間を短縮でき、輸送効率の向上を期待できます。

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まとめ

機械学習の手法及び具体的な活用事例を紹介してきました。それぞれの機械学習の手法が得意とする事例を理解することで、AI活用の幅が広がるはずです。貴社ビジネスにおいてもAIを活用したいご担当者の方は、ぜひUMWELTをご活用ください。

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