機械学習の仕組みとは?学習方法や活用事例まで徹底解説!

機械学習の仕組みとは?学習方法や活用事例まで徹底解説!

エンジニアブログ

投稿日:2021/02/18 | 最終更新日:2021/03/11

いまや AI の活用は当たり前の時代になりました。規模や業種を問わず、さまざまな企業で AI 技術が利用されています。

精度の高い AI を構築するためには、機械学習が大切な要素ですが、「機械学習」という言葉の意味を正しく理解できていない方も多いのではないでしょうか?

本記事では、機械学習の基本的な仕組みから、具体的な学習方法、活用事例まで一挙にご紹介します。 AI に興味をお持ちの方は、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習とは?

機械学習とは、コンピュータ自身がデータをもとに学習して、自然と賢くなるための技術です。人間が何かを決めるとき、過去の経験から、「良い」、「悪い」を判断しますが、これと同じことをコンピュータができるようにするためのものです。

機械学習を活用することで、人工知能( AI )は決められたプログラムに沿って動作するだけではなく、データをもとに情報を直接学習し、最適な判断ができるようになります。学習用データが増えれば増えるほど、人工知能( AI )は賢くなり、高いパフォーマンスを発揮することができます。

機械学習を実行するためには、いくつかの学習パターンが存在します。例えば、特定の正解データをもとに学習する「教師あり学習」、大量のデータからパターンを自動分類する「教師なし学習」、人工知能( AI )自身が試行錯誤を反復して正解を探る「強化学習」があります。

機械学習には「二アレストネイバー法」や「ニューラルネットワーク」など、様々なアルゴリズムが存在し、それぞれ異なる特徴を持っています。実現したい人工知能( AI )の内容に合わせて、適切なアルゴリズムを活用することが大切です。機械学習の仕組みについては、後ほど詳しくご説明します。

機械学習の学習方法

教師あり学習

教師あり学習とは、事前に用意した「正解データ」をもとに人工知能( AI )に学習させる方法です。学習用データのインプットと正しいアウトプットが与えられ、特定の入力を受けることで正しい出力ができるように学習させるためのアルゴリズムです。

教師あり学習の代表的タスクは、分析対象を正解データと比較・分類する「識別」と、連続する値を予測する「回帰」の2つです。わかりやすい例としては、「識別」は迷惑メールの振り分け、「回帰」は天気予報の降水量予測などが挙げられます。

教師なし学習

教師なし学習とは、「正解データ」を与えずに人工知能( AI )に学習させる方法です。大量のデータからアルゴリズムが自らデータ探索を実行することで、データ構造やパターンを抽出・分類します。

教師なし学習の代表的なタスクとしては、特徴が共通しているものをグルーピングする『クラスタリング』という処理が挙げられます。例えば、居住エリアや趣味などの特性をもとにして、顧客を複数グループに分類することができます。

強化学習

強化学習は、「正解データ」を与えないという点で教師なし学習と共通していますが、その仕組みは異なります。

強化学習では、データ出力を価値づけすることで、価値最大化に向けたアクションを実行するようにアルゴリズムを最適化します。望ましい出力結果に対して高い評価を与えることで、コンピュータに「何が良い出力なのか?」を学習させていきます。

株式売買のタイミングやゲームで高得点を取るための方法など、判断が必要な処理について、強化学習が活用されています。

機械学習の仕組み

サポートベクターマシン

サポートベクターマシンは、二項分類や回帰などに活用されている学習アルゴリズムのひとつです。別名、「カーネルマシン」という名称で呼ばれることもあります。

サポートベクターマシンは、データ中に存在する2つの分類について、それぞれの分離マージン(2つのデータを分離する境界と各データとの距離)を最大化することで、分類タスクを実行します。

一般的に知られている機械学習モデルの中でも、サポートベクターマシンは認識性能に優れており、「自然言語処理」、「音声認識」、「画像認識」など、多くの分野で活用されています。

「自然言語処理」、「音声認識」、「画像認識」の具体的な活用方法に関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。

Google Cloud Platform(GCP) の「Natural Language API」で顧客の声をネガポジ判定する方法をご紹介!

3大パブリッククラウドAWS GCP Azure の画像認識AIを価格や機能、精度の観点で比較!

パブリッククラウドAWS GCP Azure Watsonの音声認識AIを価格や機能、精度の観点で比較!

二アレストネイバー法

ニアレストネイバー法とは、既存データをもとに分析対象を自動分類する機械学習のアルゴリズムです。学習済みデータの中から、近似している既存データの集団へ分析対象を分類します。

ニアレストネイバー法は、分析対象から各要素までの距離をすべて計算するため、データ量が大きくなればなるほど多くの計算処理が発生し、コンピュータの性能によっては動きが重くなったり、データ量が制限されてしまう、というデメリットがあります。

決定木・ランダムフォレスト

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ひとつです。結果もツリー形式で見えるため、視覚的に結果を理解することができ、得られた相関性や特徴などを直感的に把握することができます。

一方で、決定木は未知のデータに対しては適合することができません。そのため、一般化できない過学習が発生してしまい、判別精度が落ちてしまうリスクがあります。

この課題を解消するために、ランダムフォレストというものが用いられ、決定木のアルゴリズムにランダム性を持たせています。データをランダムに線引きしたり、決定木を複数つくることで多数決をとり、結果を判別するという仕組みです。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路(ニューロン)の一部を模した数理モデルであり、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を語る上で欠かせない考え方です。

ニューラルネットワークは、「入力層」、「出力層」、「隠れ層」などの複数の要素によって構成されており、複雑な関数近似をしなければ分類や回帰ができない場合においても、関数近似を処理できるという特徴があります。

このような利便性を持っていることから、ニューラルネットワークは「画像認識」、「音声認識」、「パターン認識」、「データ分類」、「未来予測」など、あらゆるシーンで実用化されています。

機械学習の活用事例

店舗の来客分析(データ分析)

コンビニやスーパーをはじめとして、店舗の来客分析には機械学習が活用されています。

顧客導線をもとに店内のレイアウトを検討したり、年齢・性別・購入商品など多角的なデータを分析することで、より生産性の高い店舗運営を実現することが可能になります。

従来は店舗担当者の経験や勘に依存することが多かった商品陳列も、膨大なデータをもとに効率化を図ることができます。

農家の生産量予測(データ予測)

一次産業である農家でも機械学習が活用されています。気象データをもとに収穫量や収穫時期を予測することで、農作物の生産過程における無駄を排除します。

また、収穫作業に必要な作業員の人数も目処を立てることができるため、雇用の観点からも生産性を高めることができ、農作物の価格や需要を予測することで、廃棄量の削減にも直結します。

アパレルの需要予測(データ予測)

アパレルは流行があっという間に変化する業界です。そのため、過剰在庫や廃棄が大きな問題となっていますが、機械学習を活用することで流通データなどをもとに流行を予測し、適切な店舗運営に繋げることができます。

さらに、人工知能( AI )を活用した商品発注も現実化しており、発注に費す時間を削ることで店員は接客に集中することができ、店舗全体の生産性が向上します。

チャットボットによる問い合わせ対応(自然言語処理)

最近では、問い合わせ対応をチャットボット化する企業が増えてきました。チャットボットの裏側も機械学習の自然言語処理の技術が活用されています。

顧客からの問い合わせ対応をチャットボットで自動化することで、カスタマーサポート部門の工数削減に直結します。また、問い合わせ対応の時間短縮や人件費の削減にも繋がるため、企業の生産性向上を実現することができます。

チャットボットの導入の仕方に関しては以下の記事をご覧ください。

チャットボット導入でコスト削減!Google Cloud Platform(GCP) でチャットボットを作ってみよう!

コールセンターの自動化(音声認識)

コールセンター業界は、人材不足の問題が深刻化しています。さらに人間による電話対応は時間的な制約もあり、電話が集中する時間帯は繋がりにくいなどの課題が顕在化していました。

機械学習の音声認識の技術を活用することで、電話の自動応対が可能になり、一度にたくさんの顧客対応を実現することができました。同時に人件費削減や顧客満足度の向上にも直結するため、多くの企業で導入が進んでいます。

紙書類の電子化(画像認識)

機械学習の画像認識を活用することで、紙書類を電子化することが可能になります。人が書いた手書き文字を画像認識で電子化することで、様々な業務を効率化することができます。

社員の業務負荷軽減はもちろんのこと、紙や印刷費などのコストを削減することができるため、保険や金融など、情報の取り扱いが厳しい業界でも積極的に導入を進めています。

レジの商品自動識別(画像認識)

スーパーやコンビニでは、スタッフ不足の課題が顕在化しており、解決策のひとつとして、機械学習の画像認識が活用されています。

購入した商品を自動識別することで、レジ打ちスタッフの工数削減を実現することができます。近年、商品の自動識別が可能なレジを導入している店舗も存在しており、コスト削減や売上の向上に寄与しています。

まとめ

本記事では、人工知能( AI )を語る上で欠かせない「機械学習」の仕組みについて、詳しくご説明しました。

機械学習の学習方法やアルゴリズムは多岐にわたり、人工知能( AI )を賢くするために様々な技術が採用されています。

現在、業種や規模を問わずにあらゆる企業で機械学習が活用されており、企業の生産性向上やコスト削減を実現しています。本記事を参考にして、ぜひ人工知能( AI )の導入を検討してみてはいかがでしょうか。



弊社トップゲートでは、 Google Cloud Platform(GCP) 、または 50ID以上のGoogle Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください!

トップゲート経由でGCPをご契約いただけるとGCPの利用料金はずっと3%オフとお得になります!

お申込みはこちら

データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介!

最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。

データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事

データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説

データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介!

データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介

データの定義からデータレイクとデータウェアハウス(DWH)の違いをわかりやすく解説!

クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事

クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説!

BigQueryの概要を知りたい方にオススメの記事

超高速でデータ分析できる!専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ!

ビッグデータの保存先はGoogle Cloudで決まり! BigQueryでデータを管理・分析のすすめ

弊社トップゲートでは、TOPGATE Broadcaster と称してウェビナーを定期開催しております。

  • クラウドに関すること
  • Google Cloud Platform(GCP) の最新情報やお役立ち情報
  • テレワークに関すること

など、 仕事で差がつく情報を忙しいビジネスパーソンのために短時間でコンパクトにお届けしております。

参加者さまからの「わかりやすかった」「勉強になった」など好評いただいております。取っ付きにくい内容も講師がわかりやすく解説しておりますので、お気軽にご参加ください。

TOPGATE Broadcasterの情報はこちら

メール登録者数3万件!大人気TOPGATE MAGAZINEにご登録いただけますと、TOPGATE Broadcaster の情報があなたのメールボックスに届きます。
他にも、Google Cloud Platform(GCP) 、Google Workspace(旧G Suite) 、TOPGATEの最新情報が満載!

メルマガ登録はこちら

記事を探す

GCP のメリットを最大限に活用しよう!

GCP・Google Workspace のご相談・
お見積り依頼はお気軽に
お問合せフォーム