【完全版】機械学習の定義を解説！5つの手法や活用事例も分かりやすく紹介します

AI技術は日々進歩し、2045年にはAIが人間を超える時代が到来する可能性があると言われています。そして、機械学習はそんなAIを進歩させ続けている中核技術です。つまり機械学習への理解を深めることで、時代をリードした選択ができます。そこで今回は、機械学習の定義について解説します。また、機械学習の手法や活用事例についても触れていきます。

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機械学習の定義とは？

まずは、機械学習について基礎的な知識から固めていきます。定義だけでなく、なぜ重要視されているのか、なぜ成長し続けているのかも理解していきましょう。

1.機械学習の概要

機械学習は、AIの技術要素の1つです。機械に大量のデータを読み込ませて反復的に学習し、データの中に潜むパターンを見つけられます。機械学習は現在のAIの中核技術であり、後述するディープラーニングも機械学習の一部です。

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2.機械学習の重要性

機械学習が大きく注目されている理由として、「人間では実現不可能な短時間で、大量のデータから正確な結果を出力できる」ことが挙げられます。さらに、なぜ素早い結果の出力が必要かというと、ビジネスにおいて役立つからです。データはあらゆるビジネスの原動力で、他社との競争をリードできるかはデータ主体の意思決定で明暗が分かれます。

3.機械学習の成長を促す要因

機械学習の成長を促している要因は3つあると言われています。1つ目は、AI技術の進歩です。AI商品の開発は競争状態にあるため、AIの技術開発が盛んに行われています。その結果、CNNなど機械学習の手法が次々と誕生しました。2つ目は、ビッグデータの出現です。インターネットやSNSが普及し、簡単に大量のデータを集められるようになりました。3つ目は、コンピューターの処理能力の向上です。90年代に並列処理が可能なGPUや分散処理などの技術が登場しました。この技術により、コンピューターがより短い時間で大量のデータを処理することが可能になりました。

機械学習を導入することで解決できる課題

ビジネスにおいて、競合他社をリードするのに機械学習は重要です。それでは、機械学習は具体的にどんな課題を解決できるのでしょうか。

1.売り上げ

機械学習は売上の向上に役立てられます。経験や勘に頼っていた売上予測を明文化して再現性を高められるでしょう。事例として代表的なものは、タクシーの配車予測システムです。土地勘や経験に乏しい新人ドライバーでも高い精度の需要予測ができ、乗車率や売上の向上につなげています。

2.コスト

機械学習を使えば、費用や時間など発生するコストを出来る限りカットできます。特にコストカットの効果を発揮するのがコールセンターです。簡単な対応は、AIが応答するチャットボットに任せられます。チャットボットの導入は、カスタマーサポートの負荷の軽減や、人件費の削減などの効果が期待できます。

3.商品・サービスの質

AIは業務効率だけでなく、企業や製品の信頼性や安全性を高められます。がんの検出による診断支援はその代表例です。がん検出のために開発されたAIは、6mm以上の胃がんは98%の精度で検出するとのこと。AIが診断をサポートすることで、精度を担保し、医師の行う作業の工数削減や負担軽減が期待できます。

4.管理能力

AIは監視や管理の分野にも応用できます。NTT東日本は、店内のカメラから買物客の行動を観察して不審な行動を検知すると店員のアプリに通知するサービス「AIガードマン」を開発・提供。万引きによる被害を抑えられるほか、万引き犯確保にかかるコストの減少にもつながります。

5.人員不足

AIで省力化や自動化で人員不足を解消できます。スーパーなど小売の業界ではレジ打ちスタッフの不足が懸念されています。そこで、レジを自動化するために商品を自動識別するレジが開発されました。開発されたレジは、センサーや電子タグを使用せず、画像認識技術を活用して商品を自動識別します。レジの自動化は、人的コストの低減や売上向上に貢献するでしょう。

機械学習を行う5つの手法

機械学習は、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに大別できます。さらに派生して「深層強化学習」や「半教師あり学習」という手法もあります。

1.教師あり学習

教師あり学習は、学習データに正解のデータを与えて機械に学習させる手法。この手法は、正解・不正解が明確な問題の回答に向いています。教師あり学習を利用すれば、システムの不正行為の検出や、おすすめ製品のパーソナライズなどを実現できます。

2.教師なし学習

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。正解データがない代わりに、データそのものが持つ構造・特徴を分析し、グループ分けやデータの簡略化を実現します。

3.強化学習

強化学習は、一連の行動をとった結果ごとに報酬を設定し、その報酬が最大化するように機械が試行錯誤を繰り返します。試行錯誤を重ねることによって最適なタスクを実行できるようになる手法です。この学習方法は最短経路の探索やゲームの攻略に力を発揮します。車の自動制御や、プロの実力を凌ぐ囲碁や将棋のAIにはこの強化学習が使われています。

深層強化学習

深層強化学習は、強化学習とディープラーニングを組み合わせた機械学習の手法です。ディープラーニングを利用すると強化学習の一手法であるQ行動が、次の行動の方針を決定する際に最善の行動を取れるようになるため、学習時のコストや時間を多く削減できます。

半教師あり学習

半教師なし学習は、入力データが多く、一部のみ人間などの手でラベル付けされているもののことを指します。実際の機械学習の多くは半教師なし学習です。理由としては、データのラベル付けには専門家の力が必要となり、費用・時間共に膨大となるからです。

機械学習とディープラーニング・ニューラルネットワークとの違い

機械学習について調べると、ディープラーニングやニューラルネットワークなど似たような言葉が出て、混同して理解されがちです。それぞれの言葉の定義の違いについて、解説します。

1.ディープラーニングの概要

ディープラーニングは、機械学習の手法の1つです。ディープラーニングは特徴量をAIが自動的に発見できるところが注目されています。特徴量とは、対象の特徴が数値化されたものです。特徴量設定が自動化されたおかげで、人間が見つけられない特徴をディープラーニングで学習できるようになりました。

2.ニューラルネットワークの概要

ニューラルネットワークは、人間の脳の動きをコンピューター上で模した数理モデルです。人間の脳のように、相互に接続する複数ノードからなる多層で構築されています。そして、ニューラルネットワークを構築するアルゴリズムとして、ディープラーニングが主に使用されています。

機械学習で用いられるアルゴリズム

機械学習ではアルゴリズムを使ってデータを分析します。アルゴリズムとは、「問題を解決するための手順や計算方法」を指す言葉です。今回は代表的なアルゴリズムを10個紹介します。

1.決定木・ランダムフォレスト

決定木とは、データから”木”構造の予測モデルを作るアルゴリズムです。決定木では、上からデータを分割していき、データを各クラスに分類していきます。しかし、他の機械学習の手法に比べ分類精度が低いです。
そして、決定木から派生したランダムフォレストは、決定木を多く作り、多数決を取って結果を出力する手法です。複数の決定木の結果を用いて多数決を取ることで、精度の低い決定木があっても全体の精度を維持できます。

2.二アレストネイバー法

ニアレストネイバー法は、画像処理で用いられる手法で、画像の回転・拡大・変形を行うときの画素補間法の1つです。元データにない色のピクセルは生成せず、求めたい画素に最も近いピクセルで画像補完を行います。画像の輪郭がギザギザになりますが、線画画像の拡大・縮小などに効果的です。

3.ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の動きをコンピューター上で模した数理モデル。入力層、隠れ層、出力層から構成されています。仕組みとしては、データ入力を入力層から開始し、そこから値を隠れ層に渡します。そして、隠れ層が出力層に値を送ることで最終結果の算出が可能です。ニューラルネットワークは、データから学習できるという特徴から、パターン認識、データ分類、未来の予測に活用されています。

4.サポートベクターマシン（SVM）

教師なし学習の手法で、分析と回帰の両方を扱えますが、主に分類のタスクを解くモデルです。サポートベクターマシンの特徴は、マージン最大化。境界に近いデータの距離が最大になるように境界線を引く方法です。SVMは未知のデータに対しても高い精度で予測ができるのが強みです。

5.ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は分類問題を解くモデルです。複数の変数から、ある事象が発生する確率を予測します。事象の発生率を予測するのが得意なことから、ロジスティック回帰は未知の病気を発見したり、気象観測データから土砂災害発生予測したりと活躍しています。

6.ナイーブベイズ分類器

ナイーブベイズは、分類問題を解くためのモデルで、確率論の定理であるベイズの定理を基にしています。計算量が少なく処理が高速であるため、大規模データにも対応できます。ナイーブベイズの活用例は、テキスト分類や、メールのスパム・非スパム判定などです。

7.マルコフ連鎖

マルコフ連鎖は、現在の状態から、未来の状態を確率的に決定させる手法です。マルコフ連鎖が最も広く用いられているのは、多重積分の数値的な計算です。一様分布や正規分布とは異なる確率分布で、乱数を生成できるというメリットもあります。

8.アダブースト

アダブーストは、弱い識別器を組み合わせて、強い識別器を作成するアルゴリズムです。識別器とは、文字通りデータを識別するためのシステムです。アダブーストでは前の弱学習器の誤分類に応じてデータの重みを調整し、次の弱学習器を生成します。

9.k近傍法

k近傍法はパターン認識でよく使われ、特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法です。機械学習アルゴリズムの中でも、最も単純とされている、既に答えがわかっている問題を教師あり学習していく手法で、遅延学習として分類されています。

10.k平均法

k平均法はクラスタリングという、データを性質の近い分類同士でグループ分けする手法です。教師なし学習に分類され、クラスタリングの最も簡単な手法の一つとされています。k平均法を用いて行われるクラスタ分析は、ビッグデータを分析するときに頻繁に用いられる最も重要な手法です。

機械学習が用いられている事例

アルゴリズムを紹介しただけでは、実際に機械学習がどのようにビジネスで役立っているかわかりづらいと思います。機械学習を用いた導入事例を見て、機械学習の理解を深めましょう。

1.タクシーの配車予測

タクシー業界では、配車予測がドライバーごとの土地勘や経験に依存していました。そこで、AI技術による予測モデルを活用することで、新人でも高い精度で配車予測ができるようになりました。タクシーの乗車率を向上させ、売上を伸ばしたほか、利用者の満足度向上にもつながりました。

2.生産量・生育の予測

農作物の生育データやハウス内の環境データ、気象データなどのデータを基に、AIが収穫量や収穫時期を予測します。AIの予測から、品質や収穫量を担保するための施策を考える材料にできるのです。また、作物の価格や需要の予測、作物の廃棄量削減などの効果も期待されています。

3.店舗来客の分析

店舗にAIカメラを設置し、顧客の動線分析や属性分析ができるようになりました。今まで取得できていなかったリアル店舗でのデータが可視化され、数値ベースで仮説や効果検証が行えます。事実に基づいた分析により、商品配置などの改善施策の成功率が高まり、売上を着実に伸ばせます。

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まとめ

機械学習は、これからのビジネスでデータに基づいた素早い意思決定を行うために必要不可欠となる技術です。AIの導入の早さが業界をリードするか否かの決め手となるでしょう。手軽にAI導入を進められるTRYETINGのUMWELTを、AI導入ツールの選択肢として考えてみてはいかがでしょうか。

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