公開日:2023年12月13日

更新日:2024年1月30日

機械学習とは、大量のデータをもとにコンピューターが自動で反復学習を行うアルゴリズムのことを指します。AI(人工知能)を支える技術の1つとして、近年注目を集めています。今回は、機械学習の種類と仕組み、機械学習でできることや活用例についてわかりやすく解説していきます。

ジールでは、データプラットフォームの構築からBI・AIによるデータ可視化・予測、さらにはDX⼈材育成まで、総合的なDX推進事業を展開。これまで1000社以上の企業様のDX化を支援させていただいておりますので、ぜひお気軽にお問合せ下さい。

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機械学習とは?

機械学習とは、大量のデータを読み込むことでコンピューター自らがルールやパターンを学習する技術のことを指します。

簡単にいうと、人間の学習能力をコンピューターで実現させるような仕組みです。人は、過去の経験に基づいてものごとを判断します。それと同じように、大量のデータをコンピューターに読み込ませることで、自動で反復学習が行えるようになります。

機械学習ではまず、ものごとの特徴や傾向を反復学習し、その結果を「法則化」、続いて法則化した特徴や傾向を「自動化」します。これが機械学習の仕組みです。

機械学習とAIの関係

機械学習は、AI(人工知能)と混同されることもありますが、その関係を正しく理解しておく必要があります。

AI(人工知能)とは、人間の知能をコンピューターで人工的に再現しようとする取り組みや技術全般を指し、機械学習はAIの中に含まれるカテゴリのひとつです。

AIの中でも機械学習では、ある特定の事象についてデータを解析し、その結果を学習することで予測や判断を行います。

機械学習で使われるプログラミング言語Python

機械学習で用いられるプログラミング言語に「Python」があります。ほかにもJava、C++、Cなど代表的なプログラミング言語はいくつかありますが、中でもPythonは機械学習において多く用いられています。

Pythonが機械学習に多く用いられる理由としては、ライブラリーやフレームワークの豊富さ、成功事例が多く信頼性が高い、プログラムルールや文法がシンプルといった点が挙げられます。

機械学習とディープラーニング(深層学習)の違い

AIを理解する上では、機械学習と「ディープラーニング(深層学習)」の違いを押さえておく必要があります。

ディープラーニングは機械学習の一種であり、より正確にいうなら、機械学習を発展させたものであると理解しておくとよいでしょう。

ディープラーニングでは、ニューラルネットワークという人間の脳にある神経回路と同様の働きをする仕組みを使って、コンピューターが人間の手を借りずに予測や判断を行えるようにします。人間が、データの特徴を教えずとも自動的に学習できるのが、ディープラーニングの強みです。

機械学習の種類

機械学習の手法は、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に大きく分類されます。それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。

教師あり学習

「教師あり学習」は、正解となるデータをあらかじめ読み込ませ、そのデータ間の関係を認知させる学習方法です。あらかじめ正解データを与えることで、ある入力を受けたときに正しい出力ができるようになります。

教師あり学習の代表的な活用事例として「識別」や「回帰」があります。識別は、正解のデータを教え、与えられたデータがどこに分類されるものなのかを認識できるようになります。回帰は、連続するデータを数値として学習することで、将来の予測を立てられるようにするものです。

教師なし学習

「教師なし学習」は、大量のデータを学習させ、パターンや構造を推測させるアルゴリズムです。教師あり学習が正解データをもとに学習を行うのに対して、教師なし学習では一連の学習データから「正解かどうかを判断」できるようにする手法だといえるでしょう。

代表的な教師なし学習には「クラスタリング」があります。クラスタリングは、似た特徴を有するものをカテゴリ別に分類してグループ化するタスクです。たとえば、大量の画像データの中から性別を判別して男女に振り分けるなどの処理ができるようになります。

強化学習

強化学習は、出力される結果を「報酬」として返し、最大の「報酬」を生み出すようアルゴリズムを最適化する手法です。教師なし学習と同様に正解のデータは与えられませんが、設定された成果を最大化するようAI自身が学習、試行を繰り返すという点において違いがあります。

たとえば、株式の取引で利益を最大化するためにはどのように売買すればよいか、ゲームのプレイにおいてどのルートを選べば最短でクリアできるかなどが強化学習の活用例です。

機械学習でできることの例

機械学習の技術は、ビジネスのさまざまなシーンで活用されています。ここでは、機械学習で行うことができる具体的な事例を5つ紹介します。

需要・売り上げ予測

教師あり学習で行えるものに「回帰分析」があります。回帰分析とは、数値を予測する学習方法です。あらかじめ与えられた正解の数値をもとに、今後の数値を予測し算出します。

需要・売り上げ予測は、回帰分析の代表的な活用事例です。過去の売上推移や顧客情報を正解データとして学習させ、今後の需要や売り上げ傾向の予測モデルをつくりだします。

将来の売り上げ予測が立てば、無駄な仕入れを回避でき、商品の廃棄を最小限にできるなどさまざまなメリットにつながるでしょう。

不正・スパムの検知

読み込んだ大量のデータの中から、通常とは異なるものを検出する手法を「異常検知」といいます。大量のデータの中から特徴や法則性を見つけ出すデータマイニングという技術を使い、他のデータと照合して一致しないものを識別するのが異常検知の仕組みです。

たとえば、送られてきたスパムメールを自動で迷惑フォルダに振り分ける機能や、クレジットカードの不正利用を防止する技術などに用いられています。

レコメンド

生活でも身近になったレコメンド機能は、教師なし学習のクラスタリングを活用したもので、ECサイトなどのおすすめ表示で主に使用されています。

レコメンドでは、WebページやECサイトの閲覧履歴や購買履歴から学習し、ユーザーに合わせた商品やサービスをおすすめとして表示させます。

クラスタリングでは、まず顧客のグループ分けが行われます。そして、同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合、同じグループに属する別の顧客にも同じ商品をおすすめ表示させるというのがレコメンドの仕組みです。

画像認識

画像認識とは、コンピューターが読み込んだ画像に何が映っているのかを判断・分析する技術です。画像認識は、物体識別や物体検出、セグメンテーションや姿勢推定などさまざまなアルゴリズムが使われています。

スマートフォンなどカメラの顔認識機能、人物ごとに写真をグループ分けする機能などが代表的な活用事例です。製造業では不良品検知にも用いられており、人手不足の解消にも役立っています。

自動運転

自動運転は、機械学習によって事故を起こさない運転を実現させる技術です。障害物をどう避けるか、周囲とどのくらい距離を取ればぶつからないのか、どのタイミングで減速すればよいかなどカメラの映像をディープラーニングで判断して走行します。

また、カーナビのGPS機能に強化学習を搭載することで、目的地までの最短ルートを計算したり、混雑を回避するための最適なルートをリアルタイムで算出したりすることもできるようになります。

機械学習の活用例

機械学習にはさまざまな活用方法があります。ここでは、具体的な機械学習の活用例をご紹介します。

活用例:コロナ渦の日本の外食産業の売り上げ予測

機械学習は、未来予測モデルの作成にも活用が期待されています。 実際に2022年に行われた「SASハッカソン」というSAS (Statistical Analysis System)のプラットフォームを用いて、ビジネスの現場で発生する課題の解決アイディアを競うイベントでは、「コロナ禍の日本の外食産業の売上予測」が成果物として提出されています。

この事例では、CO-ODE(コ・オード:国や自治体が公開しているデータを使いやすく加工して提供するサービス)の外食産業のデータをSAS Viyaにインポートして使用。

コロナがなかった世界の業績をコロナ発生以前の業績から推測できると仮定して抽出したデータを学習元にして、コロナが発生しなかった場合の経済予測モデルが作成されました。

このように機械学習は、起こりうる未来の予想や今とは違った状況での未来予測モデルの作成に活用できます。

「活用例:コロナ渦の日本の外食産業の売り上げ予測」の詳細はこちら

データ分析の高度化を実現する「CO-ODE」の詳細はこちら

機械学習を活用したジールのサービス

ジールでは、機械学習について長らく培ってきたノウハウを結集して、さまざまなサービスを展開しています。

小売業向けSAS Viyaテンプレート「需要予報」

ジールの小売業向けSAS Viyaテンプレート「需要予報」は、データに基づく意思決定をサポートするための分析プラットフォームです。コストを抑えたCloudサービスが最短3日で導入でき、お客様自身のデータとオープンデータの両方から価値ある分析結果を得られます。テンプレートを活用して即時に市場の需要予測を行い、事業戦略を加速させるのに役立ちます。

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機械学習は社会・ビジネスの可能性を広げる技術

機械学習は、AIを理解する上で欠かせいない技術領域のひとつです。AIを最も広い概念とすると、その中に内包されているのが機械学習で、さらに機械学習のカテゴリのひとつとしてディープラーニングがあります。

機械学習は、今回紹介したようにさまざまなビジネスで活用されており、人々の生活を便利にしている技術です。今後もその重要性はいっそう高まっていくでしょう。機械学習を活用したDXの実現は、ぜひジールにご相談ください。

ジールでは、データプラットフォームの構築からBI・AIによるデータ可視化・予測、さらにはDX⼈材育成まで、総合的なDX推進事業を展開。これまで1000社以上の企業様のDX化を支援させていただきました。

BI領域で30年以上業界をリードしてきた経験や知⾒、国内外のデータプラットフォーム製品群の数多くのエキスパートを抱える専門性と技術力と共に、マルチクラウド・マルチベンダーとして多彩なソリューションを提供。お客様にとって最適なデータ活用環境の実現をサポートしています。

さらに、近年さらなる発展をとげるAI領域も強みとしています。最先端テクノロジーによる高精度の予測、ビッグデータ分析やSNS分析など、お客様のデータ活用の高度化を支援いたします。

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