機械学習における回帰とは？種類や機械学習の概要を紹介

機械学習は、近年大きな注目を集めている「AI」や「人工知能」、「ディープラーニング」といった分野と非常に深い関わりがあります。これらの最新技術は、どれもシステムを用いることでこれまで以上に効率的な業務や社会を実現することを目的としていますが、その仕組みには複雑な考え方も多く含まれています。この記事では、機械学習において欠かせない考え方となる「回帰」について解説します。

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機械学習における回帰とは

回帰という言葉は、統計学を学んだことがない方にとっては、あまり馴染みのあるものではないでしょう。回帰は機械学習を活用する上で必要な知識になります、まずはこの言葉の意味を理解することで、機械学習についても段階的に学んでいきましょう。以下では、回帰の概要を解説していきます。

機械学習とは

機械学習は、音声や映像を始めとする大量のデータを分析する方法のひとつです。データから反復学習をして、学習結果を「法則化＝モデル化」し、ある事象の特徴や傾向を捉えます。次に、法則化した特徴や傾向を「自動化」し、次回以降はその法則に則って実行できるようになります。

回帰とは

回帰は機械学習モデルの一般的なタイプの 1 つです。連続する入力値に対する次の値を予測することを指し、結果に対する原因を推測するために、例えば宣伝広告費と来店者数の関係を数字に直して分析する際などに活用できます。原因となる説明変数が一つの場合には単回帰分析、複数になると重回帰分析などと呼び分けます。

分類との違い

回帰とよく混同されるものに「分類」があります。分類は回帰と同じように次の値を予測できるモデルですが、分析できるデータの性質が異なります。例えば、回帰分析で顧客の過去の購買行動を分析すると、その顧客が新商品を「何回購入するか」を予測できます。一方、分類の場合は購買行動データから顧客が新商品を「気に入るかどうか」の二択で予測できます。

回帰分析の種類

未来の需要などを予測する際に用いられるのが回帰分析（regression analysis）です。これを用いれば将来の需要だけでなく、売上高やビジネスの展望も予測できるようになります。ここからは、そんな回帰分析の種類を二つ解説します。

単回帰分析

回帰分析法は、結果となる数値と要因となる数値の関係を調べ、それぞれの関係性を明らかにしていく手法です。要因となる数値を「説明変数」と呼び、結果になる数値は「被説明変数」と表しますが「説明変数」が1つの分析モデルは「単回帰分析」と呼ばれます。例えば、単回帰分析モデルは身長のデータから体重を求めることが可能になります。

重回帰分析

先に述べた「説明変数」が複数のものを「重回帰分析」と呼びます。身長の例で言えば、重回帰分析は体重のデータを求めるために身長や腹囲、胸囲などのデータを必要とします。この方法は単回帰分析を拡張したものだと捉えていただいて問題ありません。重回帰分析は複数の変数を取り込んで複雑な要素を処理できる、理想的なモデルですが、構築するために必要となるコストも大きくなります。

回帰分析がビジネスに与えること

データ分析は豊富な情報から新しい価値を創出できる技術ですが、これをビジネスに生かすことでどのようなことが可能になるのでしょうか。以下では回帰分析がビジネスにもたらす変化を解説します。

マーケティング

マーケティングによく用いられるのがロジスティック回帰分析です。ロジスティック回帰は分類問題を解くモデルで、入力が与えられた時にその入力がどのクラスに分類されるか・どれくらいの確率で分類されるかを出力します。実際に活用例としては、生活習慣の定量的な数値から疾病発症率の相関関係を調べることで潜在的な病気を予測するシステムなどが挙げられます。

データサイエンティスト

データ分析を活用し、科学的な見地から意思決定をサポートする専門職を「データサイエンティスト」と呼びます。このような人材はまだ多くの企業が確保できていない状況にあり、多くの企業でデータサイエンスを専門に行う人材は不足しています。このような専門性を持った人材を確保すること、あるいは育成することは将来的に自社のビジネスに大きな効果をもたらすはずです。

回帰分析の注意点

回帰分析を効率よく利活用するためにも、事前に抑えておきたいポイントを把握しておきましょう。データ分析基盤を実際に構築する際に、とくに陥りがちな問題を回避するためのポイントを紹介します

専門的な知識が求められる

これは回帰分析に限ったことではありませんが、データ分析には専門的な知識が求められます。データ分析基盤の構築・運用には、高い専門性が欠かせません。そのため、専門スキルを持った一部のデータエンジニアだけが利用するといった形で属人化してしまいがちです。属人化した状態のままだと、担当者の退職や異動にともなう引き継ぎがうまくいかず、データ分析の継続が困難になる可能性が高くなります。

ヒューマンエラーが起こりやすい

機械分析では、膨大なデータを機械が処理することで人力では不可能な規模の予測などが可能になりますが、実際に使用するデータの分別は人が判断する必要があります。検証段階で解析しにくいデータが含まれていると、システムの精度が低くなる可能性があり、余計なデータが含まれていると精度低下の原因にもなります。そのため、使用しないデータはその都度排除するなどの処理が欠かせませんが、この工程はどうしても人力で行う必要があるため、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。

データの質に左右される

ビッグデータは多種多様なデータ群であるため、そもそも目的にそぐわないデータが含まれていたり、誤表記や重複、欠損などがあることは避けられません。そこで、データを解析前に目的に合わせて標準化＝クレンジングする必要があります。こうした前処理に手を抜くと、誤った解析結果を招きかねません。

機械学習によるデータ分析が得意なTRYETINGの「UMWELT」

ここまで記事をお読み頂いた企業担当者様の中には、社内の現場でもデータ解析をしてみたいと思った方もいるはずです。データ解析のツールの1つとしておすすめなツールが、TRYETINGが開発・提供するノーコードAIクラウドUMWELTです。

豊富な機能を搭載

UMWELTは多数の機械学習アルゴリズムを搭載しており、それらを自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。 まるでレゴブロックのように機能を組み合わせるだけでデータ分析構築をAIによって作成できるため、難しい知識は不要です。

コストと時間を節約可能

UMWELTはRPA（Robotic Process Automation、ロボットで定型業務を自動化する技術）でデータを取得し自動機械学習を行い、データを出力します。これにより、人間では考慮しきれない、数十年分・数万品番の過去販売データから高精度の分析を実現します。セットアップされたアルゴリズムを組み合わせることで、業界最低水準のコンパクトな費用で利用することができ、既存システムには手を加えないため、煩わしい社内調整のコストも最小限です。

AI人材も育成できる

UMWELTなら、AI人材の育成も可能です。導入後はTRYETINGのコンサルタントが伴走サポートを行うため、データ分析基盤やプログラミングの知識がない方でも安心して利用できます。オプションでトレーニングメニューも提供しているため、担当のスタッフはAIの知識と経験を積むことができます。

まとめ

DX推進が叫ばれる昨今、回帰分析をはじめとしたデータ分析の必要性を痛感している企業は少なくありません。一方で、「自社に有益なAIを導入したいが、何から始めたらよいかわからない」「専門的な知識がなく、困っている」という方も多いかと思います。UMWELTであれば、短期間かつ低コストで社内へのAI導入が実現可能ですので、ぜひ一度弊社までお問い合わせください。

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