機械学習モデルの必要性と種類とは？事例や選ぶ際のポイントも解説

AI技術の発展により、ビジネス領域でもAIの実装が幅広い分野で始まっています。AIの導入を検討するには機械学習などの基礎知識が不可欠ですが、聞き慣れない用語が多く、戸惑うことも多いのではないでしょうか。

この記事では、AIを構成する中核要素「機械学習モデル」を中心に解説します。代表的な活用事例と効果的なモデル選定のポイントも紹介しますので、導入に必要な知識を獲得できるでしょう。

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機械学習モデルの意味と必要性

AIを活用するには、その土台である機械学習や機械学習モデルなどの基本事項を理解する必要があります。しかし、AIの分野で登場する聞き慣れない専門用語を理解するのに苦労している方もいるでしょう。

ここでは、機械学習モデルの基本と必要な理由を詳しく解説します。

機械学習モデルとは

機械学習は、AIを構成する領域のひとつです。計算など単純な演算だけでなく、人間のように経験を通じた学習により、複雑な処理を可能にします。

機械学習モデルは、機械学習を実現するための関数です。入力したデータについて特定のパターンを認識し、結果を出力します。入力するデータには画像や音声などさまざまな種類があるため、用途に適したモデルの選択が重要です。

なぜ必要なのか

機械学習を活用することにより、大量のデータに対しても人力をはるかにしのぐ規模で、速く正確に情報を処理できます。

例えば、インターネット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みましょう。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、処理することは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。

ディープランニングは機械学習の手法のひとつ

ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる機械学習の手法のひとつで、大量のデータからAIが特定のパターンやルールを発見し、問題を解く方法を学習するモデルです。

人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した人工のニューラルネットワーク構造を持ちます。入力層と出力層の間にある中間層の数が多くなるほど、複雑な問題が解けます。

4層以上のものをディープニューラルネットワーク（DNN）と呼び、GANやRNNなどの応用モデルも登場しました。

アルゴリズムは同じものではない

機械学習モデルと同様に、入力したデータを処理するものとして「アルゴリズム」を思い浮かべる方もいるでしょう。しかし、機械学習モデルとアルゴリズムとでは明確な違いがあります。

アルゴリズムとは、問題を解くための具体的な手順や規則を定めたものです。一方、機械学習アルゴリズムは、モデルが学習するためのデータ処理方法やパラメーターの最適化方法などを記述したもので、機械学習モデルを作る具体的な手段といえます。

機械学習モデルの種類とは

AIの活用には、用途や目的に応じて適切な機械学習モデルを選ぶことが重要です。

これまでさまざまなモデルが登場し、今でも種類は増え続けていますが、どのモデルも「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3つに分類できます。それぞれの特徴を把握しましょう。

教師あり

教師あり学習は、例題と模範解答のセットでモデル学習用のデータを保有している場合に組み込む方法です。「回帰」と「分類」の2種類があります。教師ありと呼ばれる理由は、モデルが問題の解答を教えてもらって学習をするためです。

回帰は、製品の売り上げなどの連続する数値を予測する際に使います。例えば、過去の気温とアイスクリームの売り上げの関係を分析すれば、将来の売上予測に活用できるでしょう。関連データを用いて未知のデータ値を予測する「線形回帰」はその代表例です。

分類は、分析したいデータがどのグループに属するかを予測します。例えば、イヌとネコの画像を学習し、新しい画像データに映っている動物がどちらなのかを分類する例などがあります。ロジスティック回帰（複数の要因から2値の結果を予測）やサポートベクターマシン（データを2つのクラス群に分類して属性を判別するアルゴリズム）などのモデルがその一例です。

教師なし

教師なし学習は、教師ありのように学習データに正解がない場合に用いる方法です。問題と解答をセットで学習できないため、問題に対する正解が分かりません。与えられたデータの構造、規則性などを学習して解を導きます。

例えば「クラスタリング」は、データの類似性を基準にして似た要素をグループ化する手法です。保有する顧客情報から似た特徴を持つ顧客同士でグループ分けを行うため、セグメンテーションに最適です。

学習に用いるデータのパラメーター数が多過ぎると、計算に多くの時間を要し、モデルの精度に悪影響を及ぼすことがあります。主成分分析は、パラメーター数を減らして予測が可能な手法です。

強化学習

強化学習は「条件」と「結果」のセットを学習データとしてモデルに与える手法です。特定の条件での試行錯誤を繰り返し、報酬の最大化を目的に行動を学習します。

教師ありと似ていますが、特定の行動を取ったときに得られる結果をセットで考える点が異なります。強化学習は、人間が成功と失敗を繰り返しながら学習する方法に近い手法といえるでしょう。

最初はモデルの精度が低くても、経験を重ねるごとに精度が向上し、複雑な問題にも対処できるようになります。車の自動運転やロボットの自動制御など、複雑な条件下でも最適な行動が求められる用途で活用します。

半教師あり学習

教師ありと教師なしを組み合わせ、教師ありのデメリットを補う学習法が「半教師あり学習」です。

教師ありでは、モデルの学習用に例題と解答をセットで提供しなければなりません。入力データに大量の関連情報（メタデータ）を含めなければならず、この作業に多くの時間がかかります。

半教師あり学習では、少量の教師ありメタデータから学習でき、正解なしのデータからも追加で学習可能です。そのため、教師ありに比べて効率的に学習を進められます。

機械学習モデルを作成する流れ

高精度のモデルを作るには、質の良いデータをなるべく多く集めることが重要です。機械学習を導入する目的を明確にすると、効率的なデータ収集に役立ちます。

収集したデータは、そのままではモデルの学習に使えません。データセットの中に存在する欠陥値や学習に不必要なデータを削除します。そして大量に集めたデータに対して「アノテーション」と呼ばれるタグ付け作業を行います。

データの準備が整ったら、次は機械学習モデルの構築です。目的に応じて最適なモデルを選択します。モデルは予測に関するさまざまなパラメーターの調整を自ら行うため、あらかじめ誤差の許容値などを指定しましょう。

モデルの精度が十分だと判断できても、状況が変化する環境では新たなデータセットを用いて学習を繰り返し、精度を維持することが必要です。

機械学習モデルを活用した代表的な事例

機械学習モデルは、さまざまな場面や目的で活用できます。AIを使ってビジネスの成長につなげたいと思っても、具体的な導入イメージができない方もいるでしょう。

ここでは、機械学習モデルの代表的な活用事例を6つ紹介します。幅広い領域で機械学習モデルが普及していることを実感できるでしょう。

データ分析

市場でどのような変化が起きているかを迅速に把握することは、企業が競争力を獲得するのに重要です。大量の市場データを機械学習によって分析すれば、人間が認識できないようなパターンも発見できます。

特定層の特徴的な購買行動や潜在的な顧客ニーズを捉えられれば、効果的なマーケティング活動につなげられます。過去の取引データと関連情報を分析することで売り上げに影響する要因を特定でき、売り上げ向上に生かせるでしょう。

予測モデル

過去の取引情報に加え、顧客データや天候などの関連データを利用して高精度の予測モデルを構築すれば、企業の成長につながるでしょう。予測モデルとして利用可能なアルゴリズムには、線形モデル（直線を引いて数値を予測・分類）や決定木（ツリー形式でデータを分析）などがあり、ディープラーニングが最適な事例もあります。

例えば、小売店における季節性商品の需要予測は、在庫の最適化と利益の最大化に役立ちます。また、患者の過去の診断結果から疾患リスクを予測すれば、予防措置を取れるでしょう。

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ーで扱える形式に変換して、コンピューターでタスクを処理する技術です。

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「ChatGPT」が注目を集めています。

音声認識

音声認識は、音声データなどの音源を認識してデータ化し、テキストとして出力する技術です。

スマートフォンなどの文字入力に音声入力を使う方もいるでしょう。手が離せないときでも、端末に話しかけるだけで指示内容を聞き取り文字にする、プログラムを起動するなどの操作が可能です。

この他にも、

・議事録を自動作成して電子ファイルを作成する
・医師が患者と話す内容から自動でカルテを作成する
・リアルタイムで外国語を翻訳する

といった応用例があります。

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です。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、セキュリティー監視などの分野で利用が進んでいます。

例えば、自動車ではカメラが検知した信号や標識を機械学習によって認識し、適切な行動を起こします。医療では、MRI検査やCT検査でスキャンした画像を解析して病変部位を検出し、疾患の早期発見・診断支援が可能です。

顔認証（認識）機能

機械学習を用いた顔認証（認識）技術は、セキュリティー、マーケティング、ロボティクスなどの分野で活用しています。

例えば、スマートフォンの顔認証機能では登録した顔データを元に顔を検出し、本人認証を行います。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が可能です。

ロボティクスへの応用では、機械学習によって顔認証機能を実装し、ロボットと人間のコミュニケーションを可能にします。

機械学習モデル選定のポイント

AIの導入でビジネスの成長につなげるには、最適なモデル選定が重要です。しかし、数ある機械学習モデルの中から自社の目的に適したモデルを選ぶには専門知識と経験が必要なため、慣れない方にとっては困難な作業でしょう。

ここでは、モデル選定の際に注目するポイントを4つ紹介します。

精度の高さと必要性

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と分類などのタスクをこなせるかという点です。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、それにより運用コストが上昇する可能性には注意が必要です。

計算にかかる時間

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ひとつです。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るでしょう。

例えば、車の自動運転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の選択が必要です。

結果の分かりやすさ

ビジネス上の決定や問題解決をする上でも、人間が理解しやすい形で結果を表すことが機械学習モデル選定のポイントです。

例えば、マーケティング分析では精度の高さだけでなく、結果の分かりやすさも必要です。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します。

人間が分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を集め、広く研究が進んでいます。

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。ビジネス上の問題を解決するには、データの特徴を適切に捉える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（データを追加・再学習することで自ら精度を上げていくモデ）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、目的を明確にすることが重要です。

ノーコード予測AIを活用したTRYETING『UMWELT』を導入しよう！

機械学習を業務に導入するには、TRYETINGの『UMWELT』がおすすめです。豊富な機械学習モデルを搭載し、さまざまな目的に対応します。

また、ノーコードで操作できるため、複雑なデータ処理を行わずに業務の自動化や効率化を実現可能です。ここでは、UMWELTの特徴と活用事例を紹介します。

業務に必要なモデルを豊富に搭載

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。

例えば、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、自動シフト作成などに活用できます。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も可能です。

UMWELTは、これらの機能でさまざまな業務の効率化や精度向上に貢献します。

業務効率化に成功したビジネス事例

東海地区を中心にラーメンと甘党の店「スガキヤ」を展開するスガキコシステムズ株式会社様では、現場の作業工数削減や食品ロスの削減を目的にAIの活用を目指し、UMWELTを導入しています。

新たにデータを収集して予測を行うには、多額の費用と工数がかかります。しかし、既存の社内データを用いて実施したUMWELTの店舗売上予測により、低コストながら人間の予測と同等以上の予測精度を得ました。

今後はPOSデータを活用した品目ごとの予測を計画しており、食品ロスの低減に向けて取り組む予定です。

（参考：『【スガキコシステムズ様】UMWELT活用事例｜現場の工数削減とフードロス削減に向け予測AIを導入｜TRYETING』）

まとめ

機械学習は、AIの活用には欠かせない要素です。目的を達成するためには最適な機械学習モデルの選択が鍵であり、それには各モデルの特徴を理解する必要があります。データの収集や加工などの作業を含めると、導入には時間と工数がかかるでしょう。

UMWELTは、ノーコードでAIを活用できる便利なプラットフォームです。豊富な機械学習モデルを搭載し、さまざまな目的に応じたモデルを選択できます。データ処理や加工を自動化し、操作の省力化も可能です。

AIの活用をお考えの企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。

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