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機械学習って何?押さえておきたい基本的な仕組みや活用事例をご紹介します

AI技術は規模、業種を問わず、これまで数多くの企業で利用されています。AI技術というと、「機械学習」を思い浮かべられる方も多いのではないでしょうか。

では、機械学習とは具体的にどのようなものなのでしょうか?

本記事では、機械学習の基本的な仕組みや活用事例などを紹介していきます。

クリスマスまでの期間に、窓を毎日ひとつずつ開けていく「アドベントカレンダー」。
今年はそんなアドベントカレンダーにちなみ、株式会社トライエッティングの公式noteにて、「人工知能」、「機械学習」、「働き方」などをテーマとする様々な記事を、クリスマスまでの平日毎日投稿します。

機械学習とは?

機械学習とは、AIの1つの要素技術であり、コンピューターに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。

機械学習は、AIやディープラーニングとどんな関係がある?

AIという概念の中に機械学習という技術があり、さらに機械学習の中には、ニューラルネットワークの手法の1つとしてディープラーニングが存在しています。

ディープラーニングはニューラルネットワークを多層に渡って拡張し、学習能力を高める機械学習の1つであり、AIを構成する手法として様々な場面で用いられています。

機械学習に種類はあるの?

機械学習には、大きく3つの種類に分けられます。そこで、機械学習のそれぞれの手法について紹介していきます。

教師あり学習
教師あり学習とは、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。

教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

教師なし学習
教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。

代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

強化学習
強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。

「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。

機械学習の代表的タスク

次に、機械学習の各手法における代表的なタスクについて紹介していきます。

分類
分類は教師あり学習の1種であり、離散的な値を予測します。分類は、データのタグ付け、カテゴリー化などに広く使われています。分類が用いられるタスクの例は以下の通りです。

・スパムメールかどうかの判別
・腫瘍が癌かどうかを判別する医療画像診断
・文書内容のジャンル判定
・工業生産された部品の異常検知

回帰
機械学習における回帰は、教師あり学習の1種であり、連続的な値を予測します。回帰が用いられるタスクの例は主に以下の通りで、用途は多岐に渡ります。

・売上予測
・需要予測
・来店者数の予測
・温度予測
・機器の故障までの期間の予測

クラスタリング
クラスタリングは教師なし学習の1種であり、その中でも一般的な学習手法です。クラスタリングとは、ある特徴量空間上のデータを複数のクラスに分類する手法です。クラスタリングの分析が利用されるシーンの例は以下の通りとなります。

・個人属性による顧客の分類
・文書のカテゴリ分類
・画像分類

機械学習で使用される代表的なアルゴリズム

機械学習について、これまで多くのアルゴリズムが開発されてきました。その中でも、主要なアルゴリズムについて紹介していきます。

k近傍法
k近傍法とは、分類タスクにおいて予測したいデータに特徴が近いk個のデータの属するクラスから、データのクラスを決定するアルゴリズムです。ただし、k近傍法ではすべての要素までの距離を計算する必要があるため、データが大きくなるほど膨大な数の計算が必要となり、データ量が制限されてしまうなどの欠点があります。

ランダムフォレスト
ランダムフォレストは、複数の異なる分類木でそれぞれクラスを予測させ、多数決でどのクラスへ分類するかを決定していくアルゴリズムです。人間があらかじめ決定しなければならないパラメータが少ないため、扱いが容易であるというメリットがあります。

サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(SVM)とは、2つのクラスを特徴量空間上で分離する線形関数(超平面)を求めるアルゴリズムです。アルゴリズムです。少ないデータ量でも正しく分離しやすいというメリットがあります。

機械学習をビジネスに応用した事例

機械学習は様々なビジネスシーンで実際に使われています。この章では、機械学習の活用事例についてご紹介します。

来客分析
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。主な活用事例は、顧客導線をもとにした店内のレイアウトの検討や、顧客データの分析などです。機械学習を用いることで、より効率的な店舗運営の実現が可能となっています。

需要予測
機械学習を活用することで、アパレルなどの購入データなどをもとに流行予測が可能となり、より効率的な店舗運営を実現しています。

チャットボット・自動化コールセンター
チャットボットや、コールセンターの自動化にも機械学習は使用されています。主な事例として、NTTドコモが開発した『Repl-AI』が挙げられます。同アプリは、問い合わせに対応するチャットボットであり、ユーザーからの問い合わせを仕分けし、オペレーターへの引き渡すか、直接回答を行います。コールセンターでは、機械学習の音声認識技術を活用することにより、電話の自動応対が実現し、同時に多くの顧客対応を可能にしています。

書類の電子化
機械学習の画像認識を活用することで、紙書類の自動電子化が実現しました。手書き文字を画像認識で電子化することにより、社員の業務の負担軽減、データへのアクセスの容易性の向上など、様々な面で効率化することができるようになりました。

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まとめ

近年データの爆発的増加に伴い、AI技術が注目されています。現在様々な企業において、業務効率化の必要性が謳われていますが、その一助として機械学習の活用が有効です。ぜひUMWELTで機械学習を導入し、業務の効率化に役立ててみてはいかがでしょうか。

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