機械学習とAI（人工知能）の違い！
種類や課題別の活用事例も詳しく解説

AI技術は近年注目が高まっており、さまざまな企業が導入し、生産性向上や新しいビジネス創出などの成果をあげています。AI技術を導入して自社の生産性を向上させるには、まずは機械学習とAIについて正しい理解が必要です。

この記事では、機械学習とAIの違い、種類、活用事例をわかりやすく解説しています。機械学習やAIに関する知識がない方でも、機械学習とAIの違いが理解できる内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習の定義

機械学習とは、コンピューターがデータから学習し、予測や判断を行う能力を獲得する技術です。人間がデータの特徴量（ルールやパターン、特徴）を設定して学習が進めば、コンピューターがデータ分析や不正検知、需要予測などをできるようになります。

機械学習の登場以前からあるプログラムと異なる点は、開発者が事前にすべての動作を設定する必要がない点です。人間がデータの特徴量を設定する必要はありますが、データの関係性や規則性はコンピューターが自動で見つけ出して、学習します。

AIの定義

AIの明確な定義はありませんが、一般的には、人の知的行動をコンピューターが与えられたデータから学習して、再現するものです。Artificial Intelligenceの頭文字を取った用語で、日本語では「人工知能」という意味になります。

AIは、データから学習して物事の予測や判別ができるため、人間が行う作業の一部を実行できます。また、AIの登場によって実現した新しい機能や技術は多くあり、ビッグデータの解析や自動運転、自動翻訳は、代表的な例です。AIを活用すれば、業務のサポートだけでなく、人の手では難しかったことも実現できます。

機械学習とAI（人工知能）の違い

機械学習とAIは、同じ分野の用語で互いに関係し合っていますが、2つは異なるものです。機械学習は、AIを実現する技術の中核であり、AI技術の一種とされています。AI技術は機械学習以外にもありますが、現代の​​AIは、機械学習を基盤としているものが多くあります。

機械学習の種類

機械学習には3つの種類があり、AIの活用目的に応じて適切なものが選ばれます。機械学習の種類は、以下の3つです。

機械学習の種類に応じて、使用されるアルゴリズムは異なります。機械学習をより深く理解するために、種類ごとのアルゴリズムの特徴も把握しておきましょう。

教師あり学習

教師あり学習とは、コンピューターへデータとともに正解を与えてトレーニングを行い、コンピューター自ら正解を導き出せるようにする学習方法です。教師あり学習で利用されるアルゴリズムには「回帰」と「分類」というものがあります。

回帰とは、与えられたデータから連続的な値を持つ正解データを見つけ出すアルゴリズムです。そして分類は、離散的な値の正解データを見つけ出すアルゴリズムを指します。回帰または分類に属する代表的な教師あり学習のアルゴリズムは、以下の4つです。

• 線形回帰
• ロジスティック回帰
• 決定木
• ランダムフォレスト

線形回帰

線形回帰とは、機械学習アルゴリズムの中で最も基本的なものの1つです。2つ以上の変数間の関係を直線的な式で示し、予測モデルを構築します。計算コストが低く、解釈しやすい点が特徴です。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰とは、複数の要因から2つの結果が起こる確率を予測するためのアルゴリズムです。二値分類に適しており、試験の合格率算出や、がんの罹患率算出などに活用できます。二値とは、試験の合格・不合格のように、答えが2つの値のことです。

決定木

決定木とは、与えられたデータを複数の二者択一の条件で分類するアルゴリズムです。1つの要素から枝分かれしていく木構造を用いて、物事の意思決定や判別を行います。データの特徴に応じて繰り返し分岐して、最終的な予測や判断をする点が大きな特徴です。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、いくつかの決定木を組み合わせて物事を予測するアルゴリズムです。予測精度が高く、データ特徴量の重要度を評価できる特徴があります。金融リスクの予測やマーケティング分析などで役立ちます。

教師なし学習

教師なし学習は、コンピューターに正解を示さないまま大量のデータを与えて、ルールやパターン、データの特徴を学習させる方法です。正解を示しながらデータを与える教師あり学習とは対照的な学習方法と言えます。代表的な教師なし学習のアルゴリズムは、以下の2つです。

• k平均法
• GAN

k平均法（k-means）

k平均法とは、データが配置された2次元の座標上に点を配置して、各データから一番近い点でデータをグルーピングするアルゴリズムです。主にECサイトにおける製品レコメンドで利用されます。

GAN

GANとは、敵対的な関係にある生成者と判定者それぞれの判別を混合させて、学習を進めるアルゴリズムです。「Generative Adversarial Networks」の頭文字を取った用語で、日本語では「敵対的生成ネットワーク」という意味になります。2つのネットワークが競争することにより、学習を進める点が特徴です。

強化学習

強化学習は、教師あり学習の過程でコンピューターが示した結果に点数をつけて評価し、より良い方法を学習させる方法です。代表的な強化学習のアルゴリズムは、以下の2つです。

• DQN（Deep Q-Network）  
• AlphaZero / MuZero

DQN（Deep Q-Network）

DQNは、DNN（ディープニューラルネットワーク）にQ学習を組み合わせたアルゴリズムです。DNNは、ディープラーニングの1つで、人間の脳の神経回路をモデルにした「ニューラルネットワーク」をさらに深い階層にしたものです。Q学習は、ランダムな行動から得られた価値を蓄積して、最終的に一番高い価値となった行動を見つけ出す手法を意味します。DQNは、DNNとQ学習の優れた点を併せ持っており、複雑なタスクを実行できます。

AlphaZero / MuZero

AlphaZeroは、深層学習とMCTS（チェスや囲碁などのゲーム分野でよく使用されているアルゴリズム）を組み合わせたアルゴリズムです。AlphaZeroでは、ゲームのルールだけをコンピューターに与えて、自己対局を繰り返しながら学習が進められます。

将棋や囲碁、チェスなどで実際に活用されており、トッププレーヤーを上回るレベルに達したため、一時期大きな注目を浴びました。MuZeroは、ゲームのルールもわからない状態から学習する能力を持つアルゴリズムで、AlphaZeroよりもさらに広い分野のタスクに対応可能です。

AI（人工知能）の種類

AIには、活用の範囲や感情の有無によって、いくつかの種類があります。種類を確認して、AIの基礎知識を身につけましょう。

活用範囲による分類

活用範囲によるAIの種類は、以下の2つです。

• 特化型AI
• 汎用型AI

特化型AI

特化型AIとは、特定の機能に特化したAIです。英語では、Artificial Narrow Intelligence（​​ANI）と呼ばれており、チェスの対局や気候変動のシミュレーションなど、事前に設定されたタスク処理を実行できます。特定の分野において人間を超える優れた能力を発揮しますが、設定された機能以外は持っていません。

汎用型AI

汎用型AIとは、あらゆる課題を広い視野で解決できる能力を有したAIです。英語では、Artificial General Intelligence（AGI）と呼ばれており、システムの現状を自律的に分析・判断して、問題を解決します。

特化型AIは、人間が作成したプログラムに従って基本的にタスクを処理するのに対し、汎用型AIは、コンピューターが自ら考えてタスクを処理する点が特徴です。現在はまだ実用化されていませんが、近い将来に汎用型AIが実用化されると期待されています。

感情の有無による分類

感情の有無によるAIの種類は、以下の2つです。

• 強いAI
• 弱いAI

強いAI

強いAIとは、人間と同等またはそれ以上の知能を持つAIで、自意識や感情を持つと考えられています。人間がデータを与えたり、事前にプログラムしたりしなくても、状況によって自ら判断・行動できる特徴があります。人の言葉や感情を理解して行動するアンドロイドが強いAIに該当しますが、現状は存在していません。

弱いAI

弱いAIとは、感情がなく、自意識のないAIです。人間のような心や感情はなく、事前にプログラムされた行動や与えられたタスクを遂行するもので、現状世界にあるAIは、すべて弱いAIに該当します。弱いAIの特徴は、決められたことはできますが、想定外のエラーやトラブルには自ら対処できない点です。

【課題別】機械学習を取り入れたAIの活用事例

機械学習を取り入れたAIの活用事例を業界別に解説します。売上向上やコスト削減、人手不足の解消は、AIを導入して得られる代表的なメリットです。活用事例を確認して、自社でAIを導入する際の参考にしましょう。

売上向上：小売・アパレルの需要予測

アパレル業界では、AIを活用してトレンドや顧客行動を予測し、在庫管理や商品企画に役立てています。在庫管理を最適化できれば、在庫や商品の廃棄が減り、売上向上も期待できます。また、コンビニや大手スーパー、自動販売機といった小売業界も、AIが活用されている分野の1つです。商品の需要予測をAIが行い、商品発注の最適化に取り組んでいます。

コスト削減：チャットボットによる問い合わせ対応

AIは、業界問わずあらゆる企業のチャットボットに活用されており、現場の業務効率化が可能です。チャットボットは、顧客からのお問い合わせ対応や社内専用のヘルプデスクなどに活用でき、手動で対応した場合に比べて、従業員の負担を大幅に軽減できます。

また、24時間チャットボットを稼働させられるため、顧客の要望に素早く対応でき、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。チャットボットの導入は、問い合わせ対応の時間や人件費の削減が期待でき、導入している企業も増加しています。

人手不足の解消：配達ルートの最適化

物流業界では、ドライバー不足の問題を解決するために、AIによる業務効率化が進められています。例えば、AIを活用して、配送ルートを最適化すれば、移動時間を短縮してより多くの荷物をスピーディーに配送可能です。また、ベテランドライバーのノウハウを学習データとして蓄積する取り組みも進められており、今後のさらなる業界への貢献が期待されています。

機械学習を取り入れたAIを導入して自社の課題を解決しよう

機械学習とは、コンピューターやAIに膨大な量のデータを解析させて、学習させる技術です。AIを実現するための中核と言える技術であり、業務効率化や人手不足の解消、コスト削減などのさまざまなメリットをもたらします。

機械学習は、ディープラーニングと比較して低コストで素早く導入できるため、社内の業務効率化に迅速に取り組みたい方は、導入を検討すると良いでしょう。機械学習についてより知識を深めたい方は、以下のページからダウンロードできる資料をぜひご覧ください。