IT化が進む現代においてよく耳にする「機械学習」とは、何を示す言葉なのでしょうか。機械学習にはどのような手法（アルゴリズム）があるのか、また具体的な活用事例についても知っておきたいところです。
そこで今回は、近年、様々な場で導入・活用されつつある「機械学習」の概要について解説していきます。また、機械学習の一般的な手法は大きく分けて3つあるため、その具体的なポイントや実際の活用事例についてもより具体的に紹介していきます。
機械学習とは？
まずは、「機械学習」の概要について整理していきましょう。機械学習とはどんな技術のことを指すのでしょうか。
機械学習とは、コンピューターが、あらゆる種類の膨大なデータを学習することで、アルゴリズムに基づいてデータの分析をさせることです。いわゆる、IT技術の需要が高まっている現代を象徴するAI技術の1つにあたります。
機械学習の手法には、大きく分けると以下の3種類のアルゴリズムがあります。
- 教師あり
- 教師なし
- 強化学習
これらの3種類の手法に基づいて、コンピューターはデータの分析を行います。3種類の手法の詳細については、それぞれ後述していきます。
一般的な機械学習の手法
機械学習の手法としては、大きく分けて「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3種類のアルゴリズムがあると上では触れてきました。
ではここからは、それぞれの具体的なポイントを見ていきます。どの手法を取るかによって、機械学習の結果は大きく変わってきますし、それぞれ目的や用途も異なります。
教師あり
機械学習のうち「教師あり」は、機械学習の中で最も多く用いられる手法です。学習データにつけられた正解ラベルをもとに学習をしていくため、理解するのが最も簡単になります。
例えば通常のメールと迷惑メールの分類では、この教師ありの手法が用いられています。文章の特徴から迷惑メールかどうかをコンピューターがチェックして、分類していきます。
また、教師ありに分類されるアルゴリズムは、以下のようなものが例として挙げられます。
- ニューラルネットワーク
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
一口に教師ありといっても、取り入れられるアルゴリズムはさらに以上のように細分化されます。
教師なし
機械学習のうち「教師なし」の手法は、学習データに正解ラベルをつけない状態でコンピューターに学習させる方法にあたります。コンピューターは、正解をもとに学習していくのではなく、学習していくデータの類似性や規則性に基づいて分類を行っていきます。結果に関するデータが特にない場合は、教師なしは最も効果的な手法です。
先ほどのメールの例でいえば、教師なしのアルゴリズムで機械学習を行った場合、様々なメールのパターンを類似性・規則性に基づいて学習していくため、最終的には届くメールはいくつかのグループに分けられます。
教師なしに分類されるアルゴリズムは、以下のようなものが例として挙げられます。
- クラスタリング
- アソシエーション分析
- GAN（敵対的生成ネットワーク）
- 主成分分析
教師なしの場合にも、このように様々なアルゴリズムが導入されます。
強化学習
3つ目の機械学習の手法は、「強化学習」です。強化学習は、正解を与えるやり方ではなく、価値を最大化させるような行動を学習させる手法です。数々のデータを学習させることによって、システムの制御やスコアの最大化などが可能となるのです。
日常的なものでわかりやすい例でいえば、将棋や囲碁にあるようなAIの打ち手、車の自動運転などが挙げられます。強化学習では価値を最大化するよう学習させられるため、AIによる様々な技術が実現可能となっています。
機械学習の活用事例
ではここからは、機械学習の活用事例を解説していきます。機械学習があれば様々な最新技術をAIによって自動化することが可能となります。
機械学習を導入した活用事例はどのようなものがあるのか、ビジネスで機械学習を取り入れる前に確認しておきましょう。
異常検知・予知保全
機械学習は、あらゆる機械の異常検知や予知保全に活用されています。特に工場や工事・建設現場などで利用される大型の機械は、異常検知や予知保全がなされることで事故防止につながります。
あらかじめ通常の計測値を機械学習させておけば、通常範囲を超えた段階でコンピューターは異常を検知します。
音や動作、温度などを機械学習させておくことが可能です。これにより、事故や故障を未然に防げます。また、単純に異常検知に対応するだけではなく、通常値としてのデータを収集して学習する機能も備わっていることも多いです。
異常検知・予知保全ができれば、学習したデータによって機械の状態を正しく把握することができます。これは正しいメンテナンス時期の決定にも役立ちます。
適切な時期にメンテナンスを行えば安全性を確保できるのはもちろんのこと、時期の把握によって、必要以上にメンテナンスを重ねることもなくなるためメンテナンスのコストカットにもつながります。
画像認識
機械学習の活用事例の1つには、近年頻繁に見かけるようになった画像認識機能があります。画像認識AIは、対象となる画像の中にどんなものが写っているのか識別していきます。これはAIに多くの画像データを学習させることにより実現します。スマホやカメラの顔認識技術が画像認識を応用した機械学習の手法と言えるでしょう。
また、ノイズをきれいに取り除く画像処理機能やメインの人物や物体を見つける機能なども画像認識技術によるものです。
自然言語処理
機械学習を活用した事例には、「自然言語処理」というものもあります。自然言語処理とは、人が日常生活のコミュニケーションにおいて使っている言葉を機会に学習させることで、機械がその先に必要となる言葉を予測したり受け答えをしたりする処理のことです。
自然言語処理は普段の生活の中でよく触れるものが多いためわかりやすいと感じる人も多いでしょう。代表例は、翻訳機能や予測変換などが挙げられます。
「ありがとう」と打ち込めば、自然とそのあとには「ございます」という日本語が予測変換としてスマホやパソコンには表示されます。この予測変換が実現可能となっているのは、あらかじめコンピューターに膨大な言葉のデータを学習させているためです。
翻訳機能も同様に、あらかじめ翻訳のデータを学習させることでコンピューターに規則性を分析させ、それによって自動翻訳というかたちにつなげています。私たちが日常生活の中で使う言語という膨大なデータがあること、さらにコンピューターに高性能なデータ処理・学習技術があるからこそ、実現できることです。
まとめ
機械学習とは、機械に膨大なデータを学習させることによって、最終的に分析や予測につなげることを言います。近年進歩を遂げているAI技術は、この機械学習によって成り立っており、日常で使う様々なものに機械学習は活用されています。
数々のデータを人の手、人の思考ですべて取り扱うのは実際のところ難しく、取り扱う際には時間もかかります。しかし機械学習なら高速なデータ処理とスムーズな学習、分析、予測などが可能です。
今後も機械学習によって私たちの身の周りのものは、ますます便利で理解しやすいものへと変貌していくはずです。同時に、ビジネスにおいては、売上向上や作業効率アップ、コストカットのためにも、機械学習の導入は需要が高まっていると言えるでしょう。
