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機械学習とは？ITに詳しくない人向けに簡単にわかりやすく解説！
機械学習は、最近注目を集めている分野の一つです。ITに詳しくない人にとっては、専門用語や技術的な言葉が多く、理解することが難しいかもしれません。
しかし、機械学習は中小企業にとっても多くのメリットをもたらします。業務プロセスの最適化や業務の自動化により、コスト削減や生産性向上につながります。また、予測モデルの作成により、ビジネス戦略の最適化が可能になります。
この記事では、機械学習とは何か、どのように機能するのか、そして日常生活でどのように活用されているのかについて、できるだけ簡単にわかりやすく解説します。
機械学習とは？
「機械学習」とは、機械（コンピューター）が自分で学習することで、データからパターンを発見し、予測モデルを作成する技術です。機械学習は簡単に言うと、コンピュータが自らデータを分析し、新しい知識を獲得することができる仕組みで、統計学や最適化理論を組み合わせたAI（人工知能）技術の一種です。
つまり、人間がデータを解析して、ルールやパターンを見つけ出し、それをコンピュータにプログラミングするのではなく、コンピュータに自ら学習させることで、より高度な予測や意思決定を行うことができます。
機械学習の例
例えば、写真に写っている物体を認識するアプリを作る場合、機械学習を使うことで、アプリに何が写っているかを自動で判断することができます。最初はアプリに「これはリンゴです」と教えてあげます。そして、たくさんのリンゴの写真をアプリに見せると、アプリは自分でリンゴを認識する方法を学ぶことができます。それが機械学習です。
機械学習は、人間が大量のデータを分析するのにかかる時間や手間を減らすことができます。また、自分で学ぶ力を持っているため、人間が見落としがちなパターンを見つけることもできます。そのため、機械学習は、医療や交通など、私たちの生活に欠かせない分野でも活用されています。
機械学習のメリット
機械学習は、高い精度で予測・分析ができるためさまざまなビジネスにおいてメリットがあります。具体的には、以下のような点が挙げられます。
高い精度
機械学習を用いることで、より高い精度で予測・分析ができるようになります。
例えば、金融機関が顧客の信用リスクを予測する際には、膨大なデータを分析する必要があります。しかし、機械学習を用いることで、顧客の過去の取引履歴や社会的背景などの情報を分析し、より正確な信用リスクの評価が可能になります。
高速処理
機械学習は、多数のデータを一度に処理することができます。これにより、人間が処理する場合に比べて、はるかに高速な予測・分析ができるようになります。
例えば、医療機関が大量の患者データを分析する場合には、機械学習を利用することで、短時間で正確な診断結果を出すことができます。
パターン発見
機械学習は、大量のデータからパターンを発見することができます。これにより、データの中に含まれる傾向や特徴を把握することができ、ビジネスにおいて有用な情報を取り出すことができます。
例えば、小売業において、顧客の購買傾向や好みを分析し、より効果的な販売戦略を立てることができます。
自動化
機械学習を用いることで、多数のタスクを自動化することができます。これにより、人手不足や人的ミスのリスクを減らすことができます。
例えば、製造業において、機械学習を利用することで、製品の欠陥を検出する作業を自動化することができます。
身近なところで使われている機械学習
機械学習は今や私たちの生活に欠かせない技術となっています。身近なところで使われている機械学習の例には、以下のようなものがあります。
音声認識
iPhoneのSiriなどスマートフォンの音声アシスタント、自動車のナビゲーションシステムなど、私たちの生活に欠かせない音声認識技術には、機械学習が活用されています。機械学習は、大量の音声データを分析することで、人間の話し方を学び、正確な認識を実現しています。
レコメンド機能
ECサイトやストリーミングサービスなどでよく見られる商品のレコメンド機能にも、機械学習が利用されています。機械学習を用いて、ユーザーの過去の行動履歴から、次に見るべきコンテンツや商品を推薦することができます。
自動運転技術
2021年東京オリンピックの選手送迎車でも話題になりましたが、自動運転車には、機械学習が欠かせません。車の周りにあるセンサーが取得したデータを基に、機械学習アルゴリズムが車の自動運転や障害物回避を行います。これにより、事故やトラブルを未然に防ぐことができます。
顔認識
スマートフォンの顔認証ロックや、セキュリティカメラの顔認識機能にも、機械学習が活用されています。機械学習は、大量の顔画像を学習し、人間の顔を認識するアルゴリズムを獲得しています。
機械学習の仕組み
機械学習の仕組みを簡単に説明すると、以下のようなプロセスで処理します。
データの収集
まず、機械学習に必要な大量のデータを収集します。例えば、画像認識をする場合には、多数の画像データを収集します。
データの前処理
データを収集したら、不要な情報を取り除いたり、データの特徴を強調したりする前処理を行います。例えば、画像データの場合には、画像をリサイズして、解像度を揃えたり、白黒反転したりすることがあります。
モデルの選択
データの前処理が終わったら、どのようなモデルを使用するかを選択します。機械学習の手法には、ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクターマシンなど、様々な種類があります。
モデルの学習
モデルを選択したら、学習させます。モデルには、データを与えて、データのパターンを学習させることで、新しいデータを予測できるようになります。
モデルの評価
モデルを学習させた後、精度を評価します。モデルが新しいデータに対して正確に予測できるかどうかを確認します。
モデルの利用
最後に、学習したモデルを実際に利用します。例えば、顔認識システムを開発する場合には、学習したモデルを使用して、新しい画像を分類し、認識することができます。
関連記事：【機械学習モデル】評価方法とモデル評価の指標をくわしく解説
機械学習の種類
機械学習は、いくつかの種類に分類されます。以下に、その主な種類を簡単に説明します。
教師あり学習（Supervised Learning）
「教師あり学習」はデータに正解（目的変数）を与え、そのデータを使って機械学習モデルを作る方法です。つまり、教師あり学習では、あらかじめ正解がわかっているデータを使って、モデルを学習させることができます。そのモデルを使って、新しいデータを予測したり分類したりすることができます。
例えば、あるショッピングサイトで、過去の購入履歴から、ユーザーの好みや興味を予測する場合を考えてみましょう。ここでは、商品の種類や金額などのデータに加えて、ユーザーが実際に購入したかどうか（正解）を含むデータを用意します。そして、このデータを使って機械学習モデルを作成します。作成されたモデルを使って、新しいユーザーのデータを入力することで、そのユーザーが購入する可能性の高い商品を予測することができます。
教師あり学習は、様々なタスクに応用されます。例えば、手書き数字の認識や、スパムメールの分類、音声認識、画像認識などがあります。正解があるため、モデルの評価もしやすく、高精度な予測が可能になります。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、データに正解（目的変数）がなく、データ自体から構造を見つけ出す方法です。つまり、教師なし学習では、データの中からパターンや構造を発見し、それを用いてデータの分析やグルーピングを行います。
例えば、ある健康診断の結果データがあるとしましょう。このデータには、血液検査の数値や身体測定データなどが含まれています。教師なし学習では、データ自体から特徴を見出し、健康な人と病気の人のグルーピングや、同じ病気を患っている人のクラスタリングなどを行うことができます。
教師なし学習は、データの構造を理解するために広く用いられます。例えば、顧客の嗜好や市場セグメンテーション、異常検知、画像認識、自然言語処理などがあります。正解がないため、データの解釈や評価は人間の判断に頼ることになりますが、大量のデータを自動的に解析することができるため、効率的なデータマイニングや分析が可能になります。
強化学習（Reinforcement Learning）
強化学習（Reinforcement Learning）は、ある環境の中で、目的を達成するために行動を選択する方法を学習する機械学習の手法です。強化学習では、エージェントと呼ばれるものが、ある状態から出発し、環境との相互作用を通じて報酬を得ながら、目的を達成するための最適な行動を学習します。
例えば、あるゲームのキャラクターが、ステージをクリアするために必要なアイテムを集めるとします。強化学習では、キャラクターがそのステージにおいて、どのような行動を取るべきかを学習します。キャラクターが正しい行動を取った場合には、報酬を得ることができます。逆に、誤った行動を取った場合には、報酬を得られず、失敗となります。このようにして、キャラクターは報酬を最大化するための最適な行動を学習し、ステージをクリアすることができます。
強化学習は、ロボットの制御、囲碁や将棋などのゲームAI、自動運転などの分野で活用されています。強化学習は、他の機械学習手法とは異なり、データセットが必要ないため、環境の実行結果に基づいて学習することができます。しかし、環境の制御が必要であったり、報酬の設計が難しい場合があるため、実装には高度な知識や技術が必要です。
半教師あり学習（Semi-supervised Learning）
半教師あり学習（Semi-supervised Learning）は、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置する機械学習の手法です。この手法では、データの一部にのみラベルが付与されており、その他のデータはラベルが付与されていない状態で学習を行います。
具体的には、教師あり学習のように、ラベルが付与されたデータを使ってモデルを学習させ、その後、ラベルが付与されていないデータを使って予測を行います。この時、ラベルが付与されたデータと付与されていないデータを組み合わせて学習を行うことで、より正確な予測を行うことができます。
半教師あり学習は、教師あり学習と比べてラベル付けされたデータの量が少なくても学習が可能であり、教師なし学習と比べて予測精度が向上する可能性があるというメリットがあります。一方で、データのラベル付けに手間がかかるため、データセットの準備が困難な場合があります。
開発者が用いる機械学習の3つのプロセス
最後に、専門的な話になりますが、開発者が用いる機械学習の3つの基本的なプロセスについて簡単に触れておきたいと思います。
カリフォルニア大学バークレー校（UC Berkeley）によると、機械学習システムは次の3つの主要部分に分かれています。
A Decision Process (意思決定プロセス)
意思決定プロセス（Decision Process）は、機械学習において、ある状況において何を行うかを決定するためのプロセスです。具体的には、選択肢や行動を決定するための手順や方法を定義し、最適な選択肢や行動を取るためのアルゴリズムを開発することが含まれます。
An Error Function（誤差関数）
誤差関数（Error Function）は、機械学習において、モデルの予測値と正解値の誤差を評価するための関数です。具体的には、予測値と正解値の差を計算し、その差を小さくするためにモデルのパラメータを調整することで、モデルの予測精度を向上させます。
An Model Optimization Process (モデル最適化プロセス)
モデル最適化プロセス（Model Optimization Process）は、機械学習において、モデルのパラメータを最適な値に調整するためのプロセスです。具体的には、誤差関数を最小化するようにモデルのパラメータを調整し、最適な予測精度を実現することを目的とします。
機械学習プロセスの使われ方
たとえば、映画のレコメンド機能を作成している場合、決定プロセスでは、特定の映画が視聴した他の映画とどれほど類似しているかを調べ、さまざまな機能の重み付けシステムを考え出すことがあります。
学習プロセスでは、アルゴリズムは視聴した映画を調べ、さまざまなプロパティに重みを付けます。ホラー映画か、それともコメディ映画かといった質問をされます。次に、アルゴリズムは、あなた（またはあなたのような人々）が実際に見た映画を推薦するかどうかをチェックします。正しく予測できた場合は、重みは変えずに、間違っていた場合は、重みを減らして、次回以降同じ間違いが起こらないようにします。
機械学習アルゴリズムは繰り返し行うことで自動的に更新され、精度が向上していきます。学習のこの反復的な性質は、人間が介在することなく行われるため、ユニークで価値があります。特にプログラムされていないインサイトを自動的に発見できるのです。
人気記事：【機械学習モデル】評価方法とモデル評価の指標をくわしく解説
まとめ
機械学習とは、人工知能の一分野であり、コンピューターにデータから自動的に学習させ、予測や分類などのタスクを行わせることができる技術です。
ビジネスの現場でも、大量のデータから顧客嗜好や需要予測を行い、効率的なマーケティング戦略や生産計画の立案に利用されています。
しかし、機械学習を導入するためには、データ分析やプログラミングなどの専門家が必要になるため、多くの企業にとって、リソース不足が課題となります。
このような課題をお持ちの企業様にご利用いただきたいのが、Rabiloo（ラビロー）のAIソリューションです。
弊社Rabilooは、機械学習の専門家を抱えるソフトウェア開発会社です。機械学習で顧客データや製品の効果を分析し、ビジネスに新しい価値を生み出すための専門知識を備えたエンジニアが在籍します。企業ニーズに合わせた機械学習ソリューションを提供しております。
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