はじめに
人工知能は、近年急速に進化し、私たちの日常生活やビジネスなどといったさまざまな分野において劇的な変革をもたらしています。そのため、AIは私たちにとって、生活を支える一つの技術となっています。
その背景にあるのが機械学習(Machine learning)という技術です。機械学習は、AIの構成要素の一つであり、コンピュータがデータから学習し、経験を通じて課題の遂行能力を向上させる技術です。
AIはロボット工学や自然言語処理・画像認識などといったさまざまな分野で驚異的な成果を上げていますが、これらの多くは機械学習アルゴリズムによって支えられています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントが代表的で、人間が話す言葉を理解し、適切な応答を返すのも機械学習の力によるものです。
機械学習で学習した結果を新たなデータに当てはめることで、発見した規則にしたがって将来を予測できることから、データ分析・予測や自然言語処理といったさまざまな分野で応用されています。
しかし、自社で機械学習にデータを学習させるためには、与えられた仕組みや活用事例などをチェックする必要があります。自社の業務で機械学習を活用するにあたって、ディープラーニングとの違いや手法などについて詳しく解説します。
本記事では、機械学習の特徴と3つの仕組みと7つの活用事例についてご紹介していきます。
機械学習とは
機械学習とは、コンピュータが膨大なデータを分析し、パターンや規則性を見つけ出すことで、予測や意思決定の精度を向上させる技術です。機会学習は、学習した結果を新たに得られたデータに適用することで、将来の予測やデータの分類が可能になります。
例えば、顔認識が機械学習に導入されてることが増えていることが一つです。
顔認識は、カメラに使われてることが多く、コンピュータに人間の顔を認識させるには大量のラベル付きの画像(教師データ)が必要です。
そこで人の場合、口が1つで、目が2つといった具合に、覚えた特徴をもとに顔認識を行っています。機械学習は、人間があらかじめルールを教え込むのではなく、コンピュータ自身がデータから判断の仕組みを作り上げることができます。
つまり、経験・パターンを通じて学んでいくという意味では、人間の学習にも少し似ているのです。このように機会学習は、見つけた特徴を新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行うことができます。
機械学習とディープラーニング(深層学習)との違い
機械学習とディープラーニング(深層学習)の手法では、設計や抽出にそれぞれ違いがあります。機械学習は、コンピュータにデータを学習させ、未知のデータに対する予測や判断を可能にする技術が機械学習です。
機械学習は、これまでは人間でしか行うことができなかったタスクをコンピュータに学習させることで機械化し、効率化や自動化するための技術としてさまざまな業界から期待されています。
そもそもディープラーニングとは、人間の神経細胞の仕組みを模して作り出したニュートラルネットワークをベースとした技術です。ディープラーニングはデータをもとに自己学習が可能で、画像認識や音声認識などといった人間の認知能力が必要とされる分野において高い性能を発揮します。
ただし、大量の学習データが必要となることから、学習時間が長くなる傾向があります。
例えば、機械学習で色を認識させるには人間が「色」に着目するのが一般的ですが、ディープラーニングではその必要はありません。ディープラーニングの場合は、マシン自身がデータの特徴を自動的に学習し、色を見分けるための方法を探し出して正解を得ます。
単純なデータ分析であれば従来の機械学習手法で十分かもしれませんが、画像認識や自然言語処理といった複雑なタスクではディープラーニングが適している、といった判断ができるようになります。
これらのように機械学習とディープラーニングでは、それぞれ活用分野や指示の量などによって異なっています。ここからは、機械学習とディープラーニング(深層学習)との違い について詳しくご紹介していきます。
特徴量の扱い方
機械学習とディープラーニングは、機能の仕組みは似ているのですが、能力に違いがある点です。機械学習では、人間が事前にデータの特徴量を設計し、その特徴量に基づいて機械が対応パターンとルールを学習します。
機械学習とディープラーニングは、特徴量の扱い方において明確な違いがあります。
機械学習では、人間が手動で特徴量を設計する必要があり、専門知識と労力が求められます。従来の機械学習では、特徴量の設計は人間が手動で行う必要があります。
データの専門家やエンジニアが、ドメイン知識を活用して、どの情報がモデルにとって有用かを判断し、特徴量を抽出・選定します。例えば、売上予測のモデルでは、「曜日」や「天候」などの要素を特徴量として選ぶことがあります。このプロセスは時間と労力を要し、専門知識が必要となります。
一方、ディープラーニングでは、モデルが自動的に特徴量を抽出し、複雑なパターンの認識が可能となります。ディープラーニングでは、特徴量の抽出が自動化されています。多層のニューラルネットワークを用いて、生のデータから直接、重要な特徴を学習します。
例えば、画像認識では色や形状などの特徴を人間が指定します。製造分野では、製品の外観検査にディープラーニングが活用され、不良品を高速かつ高精度に検出することが可能です。
この自動化により、人間が手動で特徴量を設計する必要がなくなり、より複雑なパターンの認識が可能となります。
これにより、機械学習は「人間が何を学ぶべきか」を指示するのに対し、ディープラーニングは「機械が何を学ぶべきか」を自分で発見することができます。
計算リソースが異なる
機械学習とディープラーニングの違いの一つとして、必要とされる計算コストの量が異なる点です。機械学習では、大量の学習データを用いて、複雑な計算処理を行います。
機械学習の多くは、ディープラーニングと比較して比較的低い計算コストで実行可能です。
そのため、機械学習にあるハードウェアのリソースは、データを保管するためのストレージと学習や推論を行うための「計算資源」が特に重要となります。
標準的な性能を持つCPUを搭載したパーソナルコンピュータやサーバーで十分に学習や推論を行うことができます。
ディープラーニングにおける大量のデータの学習には膨大な計算が必要となり、0からモデルを構築するにはGPU搭載など高性能のコンピュータを用意する必要があります。出来合いのモデルを転用して利用する転移学習により、少ない計算量でも高精度のディープラーニングを行える可能性が出てきました。
ディープラーニングで大量のデータを学習する上では、多額の初期投資と運用コストがかかる可能性があります。計算コストの観点からは、一般的にディープラーニングの方が従来の機械学習よりもはるかに多くのコストがかかります。
したがって、どちらの手法を選択するかは、解決したい問題の複雑さや計算リソースや予算といった様々な要因を総合的にチェックすることが大切です。
データ量の違い
機械学習とディープラーニングの違いの一つとして、データ量の違いが異なる点です。機械学習は、少量のデータから効果的に学習することができ、データが限られている場合に適しています。
データが多ければ多いほど、そのデータの中に存在する微細なパターンや、複数の要因が複雑に絡み合った関係性をより正確に捉えることが可能になります。
従来の機械学習モデルは、ディープラーニングモデルに比べて構造が比較的単純で、学習すべきパラメータの数が少ない傾向にあります。パラメータが少ないモデルは、比較的少量のデータからでも安定して学習しやすい性質を持っています。
一方、ディープラーニングは大量のデータを必要とし、通常百万から数百万のサンプルが必要です。ディープラーニングは入力したデータを自動で学習して次の層へと受け渡します。例えば、画像認識では浅い層では単純な線や色などの基本的な特徴を捉え、より深い層ではそれらを組み合わせて複雑な形状、さらには物体そのものの概念といった、より抽象的な特徴表現を学習していきます。
ただし、大量のデータがある場合、ディープラーニングはより複雑なパターンを学習し、高い精度を達成できます。
そのため、データ量が豊富で高度な認識や予測が必要な場面はディープラーニングを選択し、データが限られている場合は機械学習を選択するのが一般的です。このように機械学習とディープラーニングを選ぶ際は、データ量が豊富で高度な予測が必要な場合は、ディープラーニングを選択、データが限られている場合は機械学習を選択するのが一般的です。
機械学習3つの手法
機械学習の手法は、大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」・「強化学習」に分類されます。教師あり学習とは、入力に対してあらかじめ正解がわかっている場合に、問題と正解をひとまとめにしたデータを学習させ、未知の状況を理解するためのパターンやルールを発見する手法です。
このモデルはこれらのデータからパターンを学習し、新しいデータに対する正しい出力を予想します。一方、教師なし学習は、正解のないデータから共通する特徴を持つグループを見つけたり、データを特徴づける情報を抽出したりする手法です。
機械なし学習は教師あり学習とは異なり、人間が正解を指示する必要がなく、データ自身から学習することで異常検知や隠れたグループ分けなどが実現します。そして強化学習とは、機械が自ら試行錯誤しながら、最適な戦略を学習する手法です。
一方、強化学習は、学習に必要なデータを与えるのではなく、コンピュータ自身が試行錯誤することによって学習を進める手法です。解決すべき課題のみを設定し、行動と結果の評価を繰り返すことで、最も効率的な行動パターンを導き出します。
これらの各手法で利用に適した状況が異なるため、それぞれの特性を理解し、解くべき課題に応じて適切に手法を選択する必要があります。ここでは、機械学習の3つの手法についてご紹介していきます。
教師あり学習
教師あり学習(Supervised Learning)とは、正解ラベルを付与したデータで学習するAIモデルの訓練手法です。教師あり学習では、AIに与える学習データについて、求められる正解を導くためのサンプルデータが与えられています。
モデルは、これらのデータからパターンを学習し、新しいデータに対する正しい出力(ラベル)を予想します。教師あり学習では、トレーニングデータや教師データなどと呼ばれる正解となる学習データを利用します。
例えば、システムの不正行為の検出やおすすめ製品のパーソナライズなどを実現できます。教師あり学習で利用されるアルゴリズムとしては、回帰と分類が代表的であり、さまざまな業界でのビジネスに利用されています。
回帰は株価の予測や気象分析に利用され、分類は植物や動物などのカテゴライズを実現するアルゴリズムです。一方のディープラーニングは基本的に教師あり学習を発展させたものです。
そのため、教師あり学習は機械学習やディープラーニングに学習させ、その精度を上げることができればコストの削減につながります。
教師なし学習
教師なし学習とは、AIが学習するための正解データを利用せずに、与えられたデータの中に見つかる傾向や区分を発見する技術です。教師なし学習は、事前に正解データを入手する必要がなく、より広い課題に対して使用できる学習方法です。
教師なし学習を利用する目的は、データ内に存在する未知のパターンを見つけ出すことにあります。
教師なし学習はクラスタリングや異常検知などが代表的で、さまざまな種類があります。例えば、今までに販売したことのない新製品のターゲット市場を決める場合など、望ましいとされる結果に関するデータがない場合に利用されます。
教師あり学習の場合、教師となるデータをもとに学習していく必要がありますが、教師なし学習は教師データが必要ありません。教師なし学習は、データを与えるとAIが構造や特徴を分析して、グループ分けをしたりデータの簡略化を図ったりします。
しかし、教師なし学習の場合は、単にデータをグループ分けするだけであり、それぞれのグループの意味付けをAIが行うことができないのが難点です。元々のデータに不適当な方があると、AIが生成する処理は利用者が望まないような非常にバイアスのかかった結果となることも考えられます。
そのため、最終的な結果の解釈については人間がする必要があります。現実の多くの状況では、正解データを作成するのに膨大な時間やコストが必要なため、半教師あり学習というアプローチが取られることがあります。
このため、教師なし学習を利用することで、データを簡潔に表現し可視化を促進したりすることが可能です。特に異常検知や文書分類などにおいては、データ探索や新しいパターン発見を必要とする場面でも効果を発揮します。
強化学習
強化学習とは、AIやコンピュータなどの「エージェント(学習者)」にデータを与えて学習させる「機械学習」の手法です。エージェントが与えられたデータを手掛かりに試行錯誤して学び、データの価値を最大化する学習方法を指します。
強化学習は教師あり学習と似ていますが、与えられたデータを単に正解不正解で学習するのではなく、将来的に価値を最大化することを目指して学習させるのが特徴です。ある環境の環境の行動主体である「エージェント」が環境の状態に応じて行動することで、報酬をより多く得られるかを分析します。
強化学習は、自動運転やゲームの対戦で主に活用されていて、他にもレコメンドや異常検知などの分野でも導入されています。例えば、近年普及している掃除ロボットも強化学習の技術がその一つです。
掃除を実行しながら多くのゴミを効率的に取れるルートを学習することで、継続的に適したルートを選択できることが強みです。このように強化学習は、機械が実際に行動しながら試行錯誤を繰り返す能力をビジネスに活かすことにより、新たな技術が進んでいるのがポイントです。
機械学習の仕組み
機械学習では、コンピュータに膨大な量のデータを読み込ませ、さまざまなアルゴリズムに基づいて分析させる仕組みです。コンピュータに反復的に学習させることで、データの中に潜む特徴や規則性を見つけ出すことが可能です。
機械学習においては、コンピュータに膨大な量のデータを供給し、多種多様なアルゴリズムでデータを解析します。そして、これらのアルゴリズムの反復的な適用を通じて、データの特性や規則性がより明らかにされます。
例えば、迷惑メールのフィルタリングでは、IPアドレスの評判に基づいたスコアリングやスパムメールに頻出するキーワードを識別するアルゴリズムが用いられ、迷惑メールと正規メールを区別しています。
このように機械学習は、使用するアルゴリズムで分析対象のデータの特性や分析目的に応じて選ばれ、特定の課題に最適化されています。その中で機械学習には、主に「教師あり学習」「教師なし学習」・「強化学習」の3つが代表的です。
機械学習はこれらの3つの手法からそれぞれの特徴や得意とする領域が異なります。
課題を設定する
企業で機械学習を導入する上で、はじめに行う必要があるのは課題を設定することです。課を設定することによって、どのような方針で取り組んでいくのかの優先順位を明確化でき、プロジェクトが迷走してしまうリスクを抑えられます。
そのため、学習データの作成では、まずはプロジェクトを通じて達成したい目的と現在企業が抱えている課題などを明確化していくことが大切です。例えば、マーケティングにおいて需要予測の精度を高めることや定型業務の自動化によって生産性を高めることへの目的が挙げられます。
機械学習は、需要予測や市場変動予測などの分野で導入が進んでおり、予測精度の高さが導入の成否を左右します。予測精度の向上には、良質かつ大量のデータが必要です。良質のデータとは、明確で偏りのないデータのことですが、事実と反するデータでは正しい予測を行えません。
また、大量のデータが必要な理由としては、学習が多ければ多いほど予測精度が向上するという実験結果の存在が挙げられます。こうした理由から、機械学習における予測精度や機能の向上には、良質で大量のデータが必要とされているのです。
このように機械学習を導入していく上で目的ではなく、あくまでも企業の利益や生産性を向上させるための一つの手段であるという点を念頭に置くことが大切といえます。
教師データ
教師データとは、機械学習モデルが将来の予測や判断を行うための「お手本」として使用するデータセットのことです。教師データは、例題と正解がペアとなっていることで、機械学習においては教師あり学習と呼ばれるモデル構築に利用されます。
教師あり学習では、AIに例題と正解を繰り返し学習させることでパターンとルールを把握させ、学習終了段階では例題と同じカテゴリーの新しいデータの正誤も判定が可能です。例えば、動物の画像から正しく種類を判別させたい場合、学習の段階ではあらかじめ「犬」「猫」などにラベリングした画像データをAIへ読み込ませます。
予測の段階では、ラベリングしたそれぞれの動物に対してAIが特徴量を割り出す解析作業を行います。そして、機械学習が最終段階になると、画像データを読み込ませた際に、被写体の動物が犬か猫であるかの判定を下せるようになるのです。
このように教師データは、膨大な量の正しいデータを学習することで、未知のデータに対しても正しい予測を行えるようになるのです。品質と量を確保した教師データや学習データを与えて学習させることで、AIは正しい予測が可能になり、回答を出しやすくなります。
機械学習の精度をより高めるためには、必要十分な量の教師データを使って繰り返し学習させることが必要です。
決定木
決定木とは、ツリー構造を利用してデータの分類・回帰を行う機械学習の手法の一つです。決定木分析はデータを基に樹形図を作成し、予測の目的や達成したい予測の精度に応じた分析をするのが目的です。
決定木分析は、樹形図で予測できる全ての選択を行った場合の結果を可視化することでデータの分析を行います。例えば、企業の商品やサービスの購入の顧客満足度についてのアンケート調査を決定木を用いた分析を行うとします。
アンケートの内容から決定ノードをクーポンの使用とし、Yesのブランチでつないでチャンスノードにはクーポンを複数回利用Noでつないだチャンスノードには「クーポンの存在は知っていた」といった形でパターン分けをして記載します。
アンケートの結果をチャンスノードをいくつか経て終点ノードまで書き込むことができれば、商品のクーポンの使用が顧客満足度にどのようにつながっているのかが明らかになります。
決定木において、購入率の高いペルソナの条件を知ることで、より焦点を絞ったマーケティングができるため、売上アップにつながることが期待されます。
機械学習において、過程や制約が少ない分析手法のため、比較的汎用性が高くさまざまなデータを分析可能です。このように決定木は、アンケート結果やマーケティングでの意思決定において、質問の数から膨大な調査結果まで対応できるのがポイントです。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳の動きを真似してデータをAIに処理させる機械学習のモデルの一つです。ニューラルネットワークは入力層と隠れ層・出力層から構成され、各層のニューロンがシナプスによって互いに接続され、ネットワークを構成するのが特徴です。
入力層はデータを受け取る役割を担い、隠れそうでデータの特徴量を抽出し、出力層が最終的な予測や分類の結果を出力します。各層のニューロン同士のつながりは、前層のニューロンの値が次のニューロンにとってどのくらい重要なのかを表す「重み」を持っています。
さらにニューロンネットワーク自身が持つバイアスという調整パラメータによって調整が加えられ、そして次のニューロンへどのように主力するかを決める活性化関数によって変換されます。
例えば、画像認識や音声認識・自然言語処理などといった多岐にわたる分野で活用されています。特に画像認識を用いた手書き文字認識では、入力された画像をピクセル単位で解析し、各ピクセルの情報を基に文字を特定します。
こうした技術を応用し、スマートフォンの音声アシスタントや自動翻訳システムなどが実現されており、日常生活や業務効率化に生かされています。これにより、ニューラルネットワークは、複雑なデータを学習して画像の空間的な特徴量を自動的に抽出し、効率的に学習できるのがポイントです。
K近傍法
K近傍法(k-nearest neighhor algorithm,k-nn)とは、データをグループ分けするにあたってあるデータを対象としたときどのグループに含まれているかを周囲のデータを多数決で推測する手法です。
この手法は、新しく分類したいデータが現れた時、既に分類されているデータの中からそのデータに近いもの上位いくつかを選び出し、多数決によって新しいデータの仲間を決定します。
例えば、初めて訪れた街で人々の服装から季節感を推測するとします。街行く人々の服装から、その街の雰囲気や季節感を推測するように、近傍法も既知のデータの集まりから未知のデータの性質を判断します。
街中で周りの人がセーターやジャンパーなどの厚着をしているなら冬、薄着なら夏と推測することが可能です。近傍法もこれらと同じように、既に性質の分かっているデータの近くに位置する新しいデータは、周りのデータと似た性質を持つと予測します。
K近傍法は、複雑な計算式などを必要としないのが大きな強みです。データ間の距離さえ測れれば、簡単に分類を実行できます。また、新しいデータが追加された場合でも、既存のデータをすべて記憶しておくだけで対応できるため、変化に柔軟に対応できるという利点もあります。
これらの強みから、Ｋ近傍法は機械学習の入門として最適なだけでなく、さまざまな場面で活用されています。このようにK近傍法は特定の単語や属性の特徴に合わせて適切な方法を選ぶことで、より正確で信頼性の高い結果を得ることができます。
ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは、決定木をランダムに複数作成し、その多数決や平均を取ることで精度を向上させたアルゴリズムです。決定木という直感的に理解しやすいアルゴリズムをベースとしながら、アンサンブル学習の力を活用することで、高い予測精度と汎用性を実現しています。
決定木をベースつぃながらランダム性を導入することで、予測精度を向上させるのがランダムフォレストの特徴です。この手法は、個々の決定木の予測能力を活かしながら、集団としての安定性と精度を実現する巧妙な設計となっています。
例えば、ロジスティック回帰などの線形モデルは、データの線形な関係しか捉えることができません。一方、ランダムフォレストは、決定木を用いることで、データの非線形な関係も捉えることが可能です。
ビジネスではマーケティングから、画像認識・科学研究における分析まで幅広い分野で活用されています。ランダムフォレストは、豊富な顧客データを活用して精度の高い与曽基もdルを構築することができます。
購買履歴やWebサイトでの行動データ・顧客属性情報など、複数のデータソースを組み合わせることで、離反リスクの高い顧客を早期に特定し、適切な施策を展開することが可能です。
これにより、ランダムフォレストは数多くの決定木を組み合わせることで、非常に高い予測と汎化性能を実現しています。そのため、実装や評価が容易になり、医療やマーケティング・金融などさまざまな分野での応用が進んでいます。
サポートベクトルマシン
サポートベクトルマシン(SVM)とは、クラス分類において、クラスを最も上手く分割する超平面を引くことで識別する手法です。そもそもサポートベクター(Support Vector)とは、データを分割する直線に最も近いデータのことです。
サポートベクターを定めると、分割線などの基準となるデータを明確化することが可能です。基準が決まれば、あとは対象となるデータがどちらかにあるかによってクラス分類を予測します。
サポートベクターと対照データの距離を最大化し、分類推定の精度を高めることがSVMの目的の一つです。サポートベクトルマシンによる機械学習は、教師あり学習のうち、「分類」での使用が主流となります。
例えば、株価の予測もサポートベクターマシンが得意とする2分類の線形識別を株式市場に応用することも挙げられます。日経平均や企業の株価の変動データを学習させ、前日よりも株価が上がるか下がるか予測できます。
過去の株価の変動データを学習して、前日よりも株価が上昇する場合と下落する場合をパターン認識すると、次の日の株価の動きを予測する機械学習モデルを構築できます。このようにサポートベクターマシンは、マージン最大化やカーネル法によって、少ないデータないデータでも高い汎用性が実現可能です。
二者択一のタスクをベースとした株価や災害における予測・株価などといった用途でさまざまな業界に応用されています。
機械学習の代表的なタスク
機械学習のタスクは、コンピュータがデータから学習し、特定の問題を解決するための作業や処理の種類を指します。ビジネスやデータ分析で数値を分析しないといけない人の場合、分析をするために覚えなければならない手法の種類が多く、最適な手法を選択するのに初心者ほど迷ってしまう傾向にあります。
そこで、機械学習には、いくつかのタスクがあってこれらの要素を用いることで自身の用途に合った分析ができるようになります。例えば、異常検知は、大量のデータから通常とは異なるものを検出するタスクです。異常検知では、デ―タセット中の他のデータと照らし合わせを行い、一致していないものを識別することができます。
ここからは、機械学習の代表的なタスクについて詳しくご紹介していきます。
クラスタリング
クラスタリングとは機械学習の一つであり、データ間の類似度に基づいてグループ分けしていく手法です。具体的には、膨大なデータセットを分析し、類似した特徴を持つデータポイントをグループ化することで、データの潜在的な構造を明らかにします。
クラスタリングの代表例は、マーケティング分野で顧客の情報をクラスタリングすることによって顧客のグループ分けを実行する事例が挙げられます。マーケティングにおいて、顧客の性別や年齢・趣味嗜好などをもとに顧客市場をセグメンテーションすることは非常に重要な作業です。
機械学習でクラスタリングを行うことで、最適な訴求を行うために自社の提供するサービスを訴求することができるようになります。こういったセグメンテーションの実施には、クラスタリングがいえるでしょう。
このようにクラスタリングは、分析の目的に沿ってセグメンテーション変数とする属性を定めることで、効果的にターゲット市場の選択を行えるようになります。
異常検知
異常検知とは、データ集合の中から通常とは振る舞いが異なるデータです。つまり異常値となるデータを検出する技術です。異常とは、正常ではないことを指し、正常のパターンを定義して、そのパターンから大きく外れるほど以上であると定義します。
蓄積された膨大なデータの中から他の大多数と比べて異なる状態のデータを素早く検出することで、「いつもと違う」という状態を見つけ出すのが特徴です。例えば、製造業界では製造ラインから機械学習の異常検知を導入することによって、不良品を発見できるようになった事例もあります。
異常検知は、一度データを学習すれば、その後は質を保ったまま自動で検知を行ってくれるのです。そのため、人間との細かなチェック作業などが不要となり、業務効率の向上や作業員の負荷の軽減につながります。
このように機械学習は、人の主観に寄らず、機械学習を用いて客観的に異常度を評価できるのがポイントです。
予測
機械学習において最も代表的なタスクといっても過言ではないのが、予測です。予測は過去のデータから未来の数値を予測するためのタスクのことです。ビジネスでは過去の実績データなどをもとに予測モデルを構築し、これを未来のデータに適用することで予測を実現します。
例えば、食品業界の在庫管理では需要予測を導入することで、食品の製造過多を防ぐことが挙げられます。具体的には小売店や食品メーカーから売り上げや在庫の情報提供を受けて、需要予測を手掛ける企業に情報を一元化することができます。
これにより、機械学習の予測はAIを活用することで、高精度かつ多目的変数にも対応した予測が可能です。予測をビジネスに活用すれば、従業員の経験や勘に頼らず幅広い場面で正確な予測を行えます。
需要予測の作業をAIが担えば、従業員が別の業務に集中できることから業務効率化にもつながります。
回帰
機械学習における回帰とは、連続する数値入力値に対する次の値を予測する手法です。回帰は、過去の商品情報や天候や曜日などのデータを入力し、販売戸数を予測します。自社の商品の販売個数を正確に予測できると、利益の向上や廃棄率の減少などにつながり、施策の作成に役立ちます。
例えば、過去の気温から明日の気温を予測することや企業における売り上げの予測などが回帰に当てはまります。連続する入力値に対する次の値を予測することを指し、結果に対する原因を推測するために宣伝広告費と来店者数の関係を数字に直して分析する際などに活用できます。
企業では回帰を使用して今後の需要変動予測や、企業が何らかのアクションを起こした際の顧客の勾配行動の変化予測を行います。マーケティングにおけるリサーチやデータ分析は既に多くの企業が取り入れていますが、この作業を機械学習に置き換えると、より多くのデータを迅速に分析できるようになります。
このように機械学習における回帰は、企業で売り上げや価格などの項目に対して、関係性を見たい項目との関係性を数値で表せるのがポイントです。これらの関係性がどのくらい強いのかまでを把握できることから、さまざまな分析でデータの把握に用いられているのです。
物体検出
物体検出とは、取り込んだ画像の中から「物体の位置・種類・個数」を特定する技術です。物体検出は、映像の中に何が・何個映っているか瞬時に判断する脳の機能を機械学習で実現します。
物体検出は対象物体が画像中のどこにありそうかを絞り込むバウンディングボックスごとに画像認識を行います。最初のステップでバウンディングボックスが多ければ多いほど、計算量が大きくなります。
機械学習による物体検出は製造業の外観検査・医療や建設業などで既に広く利用されています。例えば、最近ではスマートフォンのカメラでも利用できるケースが多くなっており、顔の検出などにも活用され始めている状況です。
また、近年では自動車の自動運転が開発されており、「歩行者を検出して事故を未然に防ぐ」という目的で活用されています。自動運転車の実用化が進むためには、自動車がカメラ画像をもとにAI物体検出により、周囲の状況を判断します。そして、信号や標識を識別することで人に代わって自走する技術が実装され始めているのがポイントです。
このように機械学習における物体検出は、さまざまな分野で活用され始めているため、これからの時代において非常に重要な役割を担う技術といえます。
機械学習の8つの活用事例
機械学習とは人工知能(AI)の技術であり、機械自らが膨大なデータから学習を行い、ルールやパターンを見つけ出す手法です。機械学習はインターネットとハードウェアの発達とともに、コンピューターが音声や映像をはじめとする大量のデータを分析できるようになりました。
機械学習は、マーケティング業界や製造業界などといった幅広い業界に活用されており、現在では技術が広がっています。現在では、さまざまな業界で積極的に活用され始めており、サービスの品質アップや業務効率化といった成果につなげられています。
しかし、この膨大なデータから価値を見出すには、人間の処理能力では限界があります。ここで機械学習の重要性が浮かび上がってきます。機械学習は、増加し続けるデータから自動的にパターンを見出し、意思決定や予測に活用できる強力なツールです。
機械学習は、さまざまな業界において複数の技術やデータを組み合わせることで、これまでにない革新的なソリューションを生み出すことができます。
ここからは、機械学習の活用事例について詳しくご紹介していきます。
製造業での導入
機械学習の活用事例の一つは、製造業で生産状況の検知などができる点です。機械学習による不良品検知は、大量の良品・不良品データを機械学習し、人間の目視では判別が難しい微細な異常を高精度で検出するのが特徴です。
製造などの分野における検査工程では、傷や汚れ・変形・異物の混入などの不具合のあるものは不良品として取り除きます。従来は人による目視検査は、柔軟な対応ができる反面、機械と比べて時間がかかる傾向にあります。
検査時間を急ぐと不良品を見落とす場面も増えるため、逆に生産効率が下がったり顧客からのクレームにつながる可能性もあります。これらの課題を洗い出した点から機械学習を導入することで、検出精度が高い検出ができるようになりました。
例えば、機械学習を活用した不良品検出では、人間よりも何倍もの速さで分析を行い、不具合を検出することが可能です。検査速度が上がれば、検査工程にかかる時間も短縮につながります。
機械学習を活用した不良品検出は、製品の向きが異なるものや判断の難しい微妙な色合いなどでも、機械学習による多角的な分析によって、これらの検出が実現できる可能性を秘めています。
このように製造業界は機械学習を導入することで、複雑な欠陥パターンも認識できるようになり、従来の手動検査よりも迅速な不良品の検出が行えるようになります。
金融取引の不正検出
機械学習の活用事例の一つは、信用スコアリングと不正検出ができる点です。
金融業界では、機械学習を用いて消費者の取引データパターンを迅速に特定し、信用度の判断や不正取引の検出に活用されています。
AIによる高速なデータ処理は、融資や不正検出・証券に特化したプロフェッショナルサービスに応用され、業務効率や顧客体験の大幅な改善が期待されています。例えば、クレジットカードの不正利用の検知やPOSの異常検知がその一つです。
クレジットカードの不正検出は、機械学習のアルゴリズム取引データを分析してパターンを識別し、不正利用の可能性がある取引にリアルタイムでフラグを立てることができます。
例としては、ある顧客がそれぞれ距離が離れた2つの場所で短時間のうちに使用された場合、不審なものとしてその取引にフラグを立てられます。
近年では、世界的にサイバー攻撃が激化しており、企業はサイバーセキュリティ対策へのコストが増加している課題がありました。マルウェアは新しい脅威が日々出現しており、常にルールやシグネチャを最新の状態に保つために手動での更新作業が必要であり、その運用コストが増加するのが課題でした。
そこで、機械学習による高度な不正検知システムを現場に投入することで、これまで人の目が必要だった不正監視をAIが自動的に行えるようになり、モニタリングの運用負荷を軽減することが可能です。
人間が運用に頼らず機械学習が監視を代替することで、見落としなどのヒューマンエラーによる検知ミスを防止でき、リスク回避と検知精度の向上が期待できます。このように金融業界は、機械学習による不正利用の検知を行うことで、不正取引の早期発見ができるようになります。
ホームアシスタントデバイス
機械学習の活用事例の一つは、日常や業務などでホームアシスタントデバイスが活用している点です。ホームアシスタントは、特定の起動語を聞き取るために常に音声の一部を処理しており、起動語が検出されると、その後の発話をクラウドなどに送信して詳細な音声認識処理を行います。
この音声認識の精度は、機械学習や特にディープラーニングの発展によって飛躍的に向上しました。例えば、会話を自動翻訳する翻訳機やSiriやAlexaなどが挙げられます。
従来は、人の声は性別や年齢・地域などの要因によって差が大きく、前処理によるラベル化が困難なデータの一つでした。様々なアクセント、話し方の癖や声の質・方言、さらには感情による声の変化などといった人間の発話の多様性に対応することが困難でした。
そこで、機械学習を導入することで、大量の多様な音声データから複雑な音響パターンを自動的に学習する能力を持っています。大量の多様な発話データで学習することで、様々なアクセントや話し方の違いを吸収し、より多くの人々が自然な話し方でデバイスと対話できるようになりました。
これにより、ホームアシスタントデバイスの機械学習の導入は、日常生活から業務面において自然な会話を通じて重要な役割を果たしています。
画像認識
機械学習の活用事例の一つは、画像認識で画像内の物体や人物の識別ができる点です。
機械学習の画像認識とは、その画像に何が写っているかを認識する技術のことです。画像認識は機械学習で写真の顔を自動で判別し、「〇〇さんと一緒にいます」と表示させることができます。
例えば、スマートフォンのカメラアプリでは、顔認識機能を使って写真を撮るときに顔にピントを合わせます。また、SNSでは投稿された写真に写っている友人を自動でタグ付けする機能もあります。
近年では、小売業界に来店者の情報を可視化し、防犯やマーケティングに活用する画像認識システムが活用され始めています。店舗に機械学習が搭載されているカメラを店舗に搭載した場合、顔認証や画像認識の技術によって来店者のさまざまな情報を可視化することができるようになります。
これにより、画像認識技術はビジネスに活用していくことにより、業務効率化やセキュリティ対策への強化につながるのが大きな強みです。
自動問い合わせボット
機械学習の活用事例の一つは、自動問い合わせボット(チャットボット)で顧客との電話の待ち時間の短縮ができる点です。そもそも自動問い合わせボットとは、音声やテキストを利用した自動会話プログラムです。基本的な機能としては、テキストや音声を入力として受け取り、それを解析し、適切な返答を返すことが挙げられます。
チャットボットはボットシステムが問い合わせ内容を解釈して回答を生成し、APIを経由してアプリケーションに表示することで、会話をしているかのようなやり取りができるのが特徴です。
従来は、電話や窓口によって問い合わせを受けていたため、人件費が多くかかってしまいました。オペレーターが1日に架電できる数には限り、リソースに制約がある中で制約見込みの高いターゲットへの架電効率を高めることが求められるようになっていきました。
しかし、機械学習を搭載してからは、電話のつながりやすさの予測モデルとシフトの最適化にもとづいたテスト運用でコンバージョンが向上したという成果を得ることができました。
自動問い合わせボットを設置することで、その場で対処できる案件は機械学習が行うようになり、人件費の削減につながっています。
このように自動問い合わせボットは、ビジネスにおいて顧客の待ち時間の短縮から疑問点をすぐに解消できるようになりました。
需要予測
機械学習の活用事例の一つは、需要予測を機械学習に導入させることにより精度の高い需要予測ができる点です。需要予測とは、ある商品やサービスが将来の特定の期間においてどれだけ販売されるか、または利用されるかを予測する活動です。
機械学習では需要予測に基づき、企業は在庫確保や商品の生産について計画を立てられます。
需要予測は過去の販売量や出荷量など商品のサービスに関連するデータを元に需要要因を分析し、その需要分析から将来の需要量と予測誤差を把握します。例えば、スマート農業では機械学習で需要予測を取り入れることによる農作業における省力・軽労化などにつながっています。
デジタルデバイスを使い、田んぼから離れた場所でも水位や水温の確認ができます。スマート農業が進めば、センサーを使うセンシング技術によって農薬が必要な場所や量の判断も可能です。
自社で将来の課題解決に向けた発注や生産・調達計画立案などといったビジネスの意思決定に役立てることができます。これにより、需要予測は機械学習を取り入れることによって、変化の動向を読み取った上でサービスを提供が可能となり、収益化に役立てることが可能です。
このように機械学習における需要予測は、商品の需要が高まる時期や求められる数量などを割り出せるため、需要予測を活用することで企業は利益向上が見込めます。
スマート家電
スマート家電とは、スマホやタブレット端末と連携し、ネットワークに接続できる家電のことです。スマホやタブレット端末を使えば、自宅にいなくても家電を遠隔操作できるのが特徴です。
例えば、遠隔操作ができるエアコンや冷蔵庫と連携してその中に入っているものでできる料理のレシピを通知してくれる電信レンジなどが挙げられます。エアコンでは帰宅前にエアコンをつけるユーザーの習慣を学習し、自動で電源を入れるなどです。
また、スマート家電は機械学習と組み合わせることで、センサーデータや稼働状況をメーカー側に送信することが可能です。この膨大なデータを機械学習で分析することで、大規模な故障発生やそれに伴うリコールを未然に防ぐことにつながります。
リコールに関する情報が消費者に直接届くため、リコール対象商品の回収率向上が期待されています。これは、リコール対象製品を使用している消費者の安全確保と製品の品質管理を向上させるために重要です。リコール情報の迅速かつ正確な伝達は、消費者の安全を確保するだけでなく、製品のブランド信頼性と顧客満足度を高めることに貢献するでしょう。
このように機械学習におけるスマート家電は、生活に合わせた操作ができるのが大きな強みです。
まとめ
本記事では、機械学習の特徴と3つの仕組みと活用事例について徹底解説についてご紹介しました。機械学習とは、コンテンツが大量のデータを学習し、パターンや規則性を見つけ出すことで、予測や意思決定の精度を向上させる技術です。
学習した結果を新たに得られたデータに適用することで、将来の予測やデータの分類・判断が可能になります。機械学習は金融やマーケティング・製造業界などといった幅広い用途に活用されています。
特にマーケティング業界においては、大量のデータを分析することによって顧客の趣向や販売動向を把握することが可能となり、自社の強みや弱みを明確化して競争優位性の獲得に結びつけることもできます。
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