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【初心者向け】機械学習とはデータのパターンやルールを見つける技術!種類や活用事例をわかりやすく解説

 2023.01.19  2023.02.07

機械学習と聞いて、何かいまいちわからない方や、AIやディープラーニングとの違いを簡単に知りたいという方もいるのではないでしょうか。機械学習とは、AIの分野の一つであり、コンピューターがデータから学習して、データのパターンやルールを見つける技術のことです。
機械学習を導入すると、大量のデータの分析や予測を人間が行うよりも速く正確に行えます。作業工数や人件費を削減できたり、企業やブランドの信頼性を担保できたりとさまざまなメリットがあります。

本記事では、機械学習をわかりやすく解説し、機械学習でできることや活用事例もご紹介します。ぜひご参考にしてみてください。

【初心者向け】機械学習とはデータのパターンやルールを見つける技術!種類や活用事例をわかりやすく解説

機械学習とは?AIやディープラーニングとの違いも解説

機械学習の意味や、AIやディープラーニングとの違いを解説します。機械学習は、AIやディープラーニングとともに取り上げられることが多いため、違いを理解しておきましょう。

機械学習とはデータのパターンやルールを見つける技術

機械学習とは、AIの分野の一つであり、コンピューターがデータから学習して、データのパターンやルールを見つける技術です。アルゴリズムを使って、大量のデータから自動的に特徴を見つけ、学習した結果を基に分類・予測ができます。

機械学習のアルゴリズムは、古くから研究・開発が行われていました。近年、技術の発展により、機械学習はさらに大きな注目を集め、幅広い分野で活用されています。

AIやディープラーニングとの違い

機械学習とAI、ディープラーニングの違いは、概念の範囲の広さにあります。AIとは、人間の知能を人工的に再現するものです。そして、前述のとおり、AIの技術の一つに機械学習があります。さらに、ディープラーニングとは、機械学習の手法の一つです。つまり、AIはコンピューターを用いて人間の知能を再現する技術や手法の総称を指します。AI、機械学習、ディープラーニングの順に概念の範囲が広いです。

特に機械学習とディープラーニングは、混同されやすいです。機械学習とディープラーニングの違いは、人間の作業量にあります。機械学習は人間が特徴量を指定しています。一方で、自動的にデータからどのような特徴を使うか判断するのがディープラーニングです。

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機械学習が重要視される理由【データ処理能力の向上】

機械学習が重要視されるのは、データ処理能力の向上が求められているためです。近年、コンピュータの処理能力の向上に伴い、企業のデータ活用が進んでいます。そのため、大量のデータをより速くより正確に処理するべく、データ処理の需要が拡大しているのです。大量のデータを人間が処理すると、膨大な時間がかかったり、多くの人員が必要となったりします。

機械学習を活用すれば、従来の人間が行う方法では到底処理できない短時間や精度で、大量のデータを処理できるでしょう。機械学習の活用により、データ処理に必要な時間や人員の削減につながります。そのため、迅速かつ正確なデータ処理を可能とする機械学習は、企業活動を推進するうえで有力なツールといえます。

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機械学習を導入する5つのメリット

機械学習を導入する5つのメリットを紹介します。どのようなメリットがあるのか具体的に見ていきましょう。

データの分析と予測ができる

機械学習の導入により、データを高い精度で分析・予測できます。消費者の動向や顧客の嗜好などのニーズを的確に捉え、マーケティング戦略や販売計画の策定に役立つでしょう。需要予測を行うと、最適なサービス提供・販売時期の把握や、適切な在庫管理が可能となります。そのため、経験や感覚的な判断に左右されることもあった需要予測を客観的に行い、精度を高められるでしょう。結果として、売上や顧客満足度が向上し、企業全体の利益につながります。

金銭的コストを削減できる

機械学習を導入すると、金銭的コストの削減につながります。人間が行っていた業務をコンピューターが代わりに行うと、人間が行う業務量が少なくなり、業務工数を大幅に削減できるでしょう。そのため、データの処理スピードが上がり、業務効率化を図るとともに人件費等のコスト削減が可能です。

例えば、チャットボットを導入すれば、AIが自動で問い合わせへ対応するため、問い合わせ対応を行う従業員の人件費が削減できます。さらに、チャットボットの利用者が増えれば、電話での問い合わせが減り、コールセンター業務の研修・教育費を含めたコスト削減につながります。

信頼性を担保できる

機械学習の精度の高さは、商品やサービスの品質を向上させ、企業やブランドの信頼性担保につながります。不良品やサービスの不備は、顧客からの信頼を失う原因です。機械学習は、コンピューターが正確に処理するため、より高い精度で一定の品質を保ちます。

また、人為的ミスにより発生する事故を防ぎ、安全性を高められます。そのほか、高精度な分析・予測によって、機械や設備の故障を予測し、人間では予測できない問題・事故の発生を未然に防ぐことも可能です。

監視や管理の人手を削減できる

機械学習の技術は、監視や管理に活用できます。人間が作業できない時間帯や、長期にわたっての定点観測が可能です。システムの監視や管理を行うためには、人手が必要です。しかし、企業の人手不足が慢性化し、万全な監視・管理体制の構築・維持が難しい企業もあります。機械学習を導入すれば、人間に代わってコンピューターが監視や管理を行い、人手を削減することが可能です。

人員不足を解消できる

機械学習の導入は、従来人間が行っていた業務をコンピューターが担い、人員不足を解消できます。現在、日本は人口減少と少子高齢化の進行に伴い、労働力人口の減少が深刻化しています。加えて、若手人材が不足しているため、熟練を要する業務における精度のばらつきが問題視されています。

機械学習を活用すれば、業務を機械化し、熟練度による精度のばらつきを解消することが可能です。また、人手不足の現場で働く従業員の負担を軽減できます。

機械学習の3つの種類

機械学習の学習方法の種類は、大きく分けて3つあります。機械学習の学習方法について解説します。

教師あり学習

教師あり学習は、正解となる教師データを入力して学習する方法です。正解を教師に教えてもらうような仕組みであるため、「教師あり」と呼ばれています。機械学習の種類の中で最も利用頻度が高い学習方法です。教師あり学習は、学習するデータの量が多いほど特徴量が蓄積され精度が上がります。

教師あり学習の目的は、分類と回帰の2つに分けられます。分類は、データがどのグループに所属するか予測するための手法です。回帰は、連続するデータの動きを読み、数値を予測することを目的としています。

教師なし学習 

教師なし学習は、データの特徴を見つけながら学習する方法です。正解となる教師データがなくてもデータの構造を理解し、パターンやルールを見つけて分類できます。そのため、データが整理されておらず正解がわからなくても、最適な答えを導き出すことが可能です。

教師なし学習は、データのグループ分けや要約などを目的としています。代表的な手法に、クラスタリングや次元削減があります。

強化学習

強化学習は、試行錯誤を重ねて、得られる報酬を最大化できる行動を学習する方法です。状態、行動、報酬から学び、修正しながら最適な行動を学習していきます。強化学習は、事前に学習する教師データを用意する必要はありません。一方、何回も繰り返し学習が必要なため、膨大な計算時間がかかります。

強化学習は、ある特定の状況や一定のルールなど、変化のない環境での予測に適しています。将棋や囲碁のソフトに用いられています。

機械学習の活用事例5選

機械学習の活用事例5選を紹介します。機械学習はどのようなことに活用されているのか詳しく見ていきましょう。

画像認識

画像認識は、コンピューターが顔、文字、物体などの特徴を読み取り、特徴を基に対象物を識別する技術です。コンビニやスーパー、アパレルなどの店舗のレジシステムに活用されています。カメラに映った商品の特徴を読み取り、識別します。レジシステムを自動化すると、レジを担当する人員の削減が可能です。

ほかにも、公共交通機関のシステムに活用されています。鉄道やバスの乗車に顔認証が導入された事例では、スマートフォンやICカード、乗車券などを出さずにスムーズな乗車が実現しています。また、空港の顔認証システムを用いた搭乗手続きも画像認識の事例の一つです。

音声認識

音声認識は、コンピューターが音声を聞き取り、テキストに変換する技術です。代表的な事例として、コールセンター業務に活用されています。顧客との会話内容のテキスト化、FAQ候補の検索、自動応答、誤った言葉遣いの矯正といったさまざまな課題の解決に役立っています。音声認識の活用により、応対品質の向上や人員不足の解消が期待できるでしょう。

ほかにも、身近なスマートフォンの音声システムに活用されています。Androidの Google アシスタントやAppleのSiriが代表的です。音声を認識して、起動、対話、検索、発信などさまざまな操作を行います。

大量データの分析・予測

データの分析・予測の技術は、大量のデータを分析したり、分析結果を基に将来を予測したりできます。代表的な事例として、小売業や飲食店などの需要予測が挙げられます。商品やサービスの需要動向や、必要とされる量の予測が可能です。顧客の好みや購入傾向などのデータを分析して、的確な事業戦略を策定するのに役立つでしょう。また、仕入れを適切にコントロールでき、過剰在庫を防ぐことにもつながります。さらに、商品や材料などの仕入管理にかかる工数の削減にもつながり、業務効率の向上が期待できます。

ユーザーへのレコメンド機能

レコメンド機能は、ユーザーの行動からデータを分析して傾向を把握し、おすすめの商品を表示する技術です。主にインターネット通販サイトで用いられています。ユーザーの閲覧履歴や購買履歴などのデータから趣味嗜好を分析し、分析結果を基におすすめの商品を表示する仕組みです。商品の特徴から類似商品をおすすめしたり、閲覧履歴や購買履歴から同じような行動をしているユーザーがよく購入している商品をおすすめしたりします。

レコメンド機能を用いると、ユーザーが好みに合う商品を見つけやすくなるため、購買意欲を高めることが可能です。 

自然言語処理

自然言語処理は、人間が日常で使っている言語を処理・分析する技術です。検索エンジンや機械翻訳などさまざまなツールに活用されています。検索エンジンは、入力された検索クエリからユーザーの検索意図を読み取り、適切な検索結果を表示します。機械翻訳は、入力された文字から言語を認識し、適切に意味や文脈を読み取り翻訳することが可能です。

また、自然言語処理はコンピューターや携帯電話の予測変換機能にも用いられています。入力履歴からユーザーが入力したい内容を予測し、候補となる単語や文章を表示します。

機械学習の導入により企業は成長を遂げる

機械学習とは、AIの分野の一つで、データのパターンやルールを見つける技術です。機械学習を導入すると、大量のデータの分析や予測を人間が行うよりも速く正確に行えます。そのため、作業工数や人件費を削減できたり、企業やブランドの信頼性を担保できたりとさまざまなメリットがあります。労働力不足の解消や人件費のコストダウンを図りたい方、企業の成長を支えたいとお考えになる方は、ぜひ機械学習の導入をご検討ください。

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