機械学習とは？アルゴリズムや活用事例と共に実現する未来を解説

機械学習の技術は、膨大なデータの活用によりあらゆることを実現してきました。今後も市場規模の拡大が見込めるため、機械学習に関連のあるエンジニアは需要が高まるでしょう。機械学習の分野に携わるためには、技術の性質やアルゴリズムについて理解を深めなければなりません。

この記事では、機械学習のアルゴリズムや活用事例を紹介します。機械学習に興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

なお、AIと機械学習の関係性についてはこちらで紹介しています。併せてご覧ください。
「AIに不可欠な機械学習とは？概要・学び方・仕事内容を解説」

機械学習とは

まず、機械学習の概要や身近で活用されている例を紹介しますので、どのようなことに貢献する技術なのかについて理解を深めましょう。

機械学習とは大量データを学習すること

機械学習とは、大量にあるデータをコンピューターによって分析する方法の一つです。分析することでデータに隠れたルールやパターンを発見し、高い精度による分類や予測を実現します。

データ分析によるルールやパターンの発見といえば「統計学」とも似ていますが、機械学習では統計学よりも精度の高い予測モデルの構築などが可能です。IT技術の進化が活発な近年では、機械学習による予測や判断が重要視されています。機械学習によって得られる学習成果は、今後のIT社会を支える重要な役割を担っているといえるでしょう。

機械学習にできること

膨大な量のデータを分析する機械学習によって、以下のようなことが可能になりました。

・音声認識

・自然言語処理

・画像認識

・予測

身近なものでいえば、スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーなどには、音声認識や自然言語処理といった技術が採用されています。この2つの技術を組み合わせれば、人の声を文字に変換するだけでなく、言葉の意味を理解した動作につなげることが可能です。

また、商品を販売する分野では、需要に応じた販売価格の設定や仕入れの予測などに活用されています。収集データから消費者行動を分析することで、商品売れ残りの解消や売上アップといった具体性のある対策が可能といえるでしょう。

機械学習における3つの学習法

機械学習がデータを分析できるように学習する方法として「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つが挙げられます。

教師あり学習は、入力したデータに対する正解をすでに用意しておき、新たに入力されたデータに対して正解のデータを出力できるように学習させる方法です。膨大な量の正解データを学習しておけば、新たなデータが入力された際にも正しい出力が可能になります。

教師なし学習の特徴は、教師あり学習のように正解を用意することはせず、入力データから構造やパターンを見つけ出すことです。正解が用意されていないため、データ同士の関連性やデータをグループ分けする際の判断は、各データの類似点やそれぞれの距離などを計算して行ないます。

強化学習は教師なし学習と同様、正解のデータは与えられません。出力された結果に点数を付け、より高い点数を獲得するための最適な行動を自主的に考えて学んでいきます。教師なし学習との共通点もありますが、与えられたデータから分析するのではなく自ら試行錯誤するという点は大きな違いといえるでしょう。

機械学習との関係は？AIやディープラーニングについて理解しよう

近年では、機械学習の他にもAI（人工知能）やディープラーニング（深層学習）といった言葉を耳にする機会が増えました。これらの違いや関係性について、どの程度理解できているでしょうか。

そもそもAIは、人間と同じような知能を実現するための技術であり、それを実現するために必要なのが機械学習やディープラーニングです。「AI＞機械学習＞ディープラーニング」といったように、AIを構成する要素として機械学習があり、機械学習のなかにはさらにディープラーニングが含まれていると考えたらわかりやすいでしょう。

機械学習とディープラーニングの違いは、データの特徴を判断するのが人間なのか、それとも機械なのかということです。機械学習では人間が学習目的などに沿ったデータ（正解など）を与えますが、ディープラーニングでは学習目的などもAI自身が判断します。

機械学習で使われているアルゴリズム

機械学習のアルゴリズムは大きく分けて5つです。ここでは、カテゴリごとに特徴や役割について解説します。

分類

分類というカテゴリは、分析したいデータの種類やクラスなどを判定する際に用いられる手法を意味します。そのなかでも代表的な手法として挙げられるのは「ランダムフォレスト」や「ロジスティック回帰」です。

決定木は樹木のような構造のグラフになっており、閾値を設定して選択肢を枝分かれさせます。この方法であれば、内容が複雑で意思決定が難しい場面でも、適切な判断が可能になるでしょう。

ランダムフォレストでは、精度の低い決定木があっても全体の精度が担保されるよう、複数の決定木を用いて多数決を取ります。また、類似するデータを用いた決定木では多様性を確保できなくなるため、異なるデータを用いた決定木が必要です。

ロジスティック回帰という手法では、特定の事象が起こる確率を予測する際に利用します。ロジスティック回帰の特徴は、予測したい値（目的変数）は二値（2つの値）であることです。以下の例のように、2つの値のみを予測します。

・買い物に「行く」「行かない」

・掃除を「する」「しない」

なお、名前が似ている重回帰分析は、目的変数の種類が異なるものです。

回帰

回帰は売上などの数量を扱う際に用いられる学習方法で、教師あり学習の一つです。回帰には線形回帰やサポートベクターマシーンという手法が用いられます。

線形回帰は、散らばっているデータに1本の直線を引いて表現する手法です。データの傾向がシンプルに見える化されるため、データの情報を捉えやすいでしょう。

サポートベクターマシーン（SVM）は教師あり学習の一つで、回帰にも分類にも利用できる手法です。サポートベクターマシーンの識別能力は非常に高く、良質な分析結果が得られます。分布されたデータを明確に分ける目的で境界線を引き、情報の損失を補うのが特徴です。

クラスタリング

クラスタリングとは、似ているデータの集まりを、特徴や機能ごとに分類して集めます。前述した「分類」と混同しそうですが、教師あり学習の分類とは異なり、クラスタリングは教師なし学習、データの情報のみでグループ分けするのが特徴です。

クラスタリングは「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」というアルゴリズムがあります。階層クラスター分析は階層構造と持ち、最も似ているデータの組み合わせからまとめていくのが特徴です。非階層クラスター分析は階層構造を持たず、事前に指定されたクラスター数のデータをまとめていく方法です。

階層クラスターは膨大な量のデータには向いておらず、対象データが少ない場合に適しているといえます。一方、非階層クラスター分析はビッグデータなど膨大な量のデータにも対応可能です。

次元削減

機械学習では、特徴量が多くなるほど精度が悪化する現象「次元の呪い」が起こるため、次元削減によって次元（特徴量の数）を減らします。次元削減によって可能なのは、データの圧縮や可視化です。

この際に行なうのが主成分分析（PCA）という手法です。多次元データを圧縮し、より少ない次元にします。主成分分析の特徴は、できる限り情報量は削ることなくデータ量を減らすことです。この方法により、全体的に見晴らしの良い状態に変化するでしょう。

異常検知

異常検知では、膨大な量のデータを学習させたのち、他のデータとは異なる様子のデータをデータマイニングによって検知します。代表的な異常検知手法には、ホテリング理論やk近傍法が挙げられます。

ホテリング理論は、データのなかから外れ値を検出する基礎的な手法です。k近傍法では、データ間の距離を計算して異常検知や分類を行ないます。k近傍法では、すべての要素で距離を計算しなければなりません。データが大きくなれば、データ量が制限されることもあるため注意が必要です。

機械学習の活用事例

機械学習は、日常のあらゆる場所で活用されています。ここでは、普段触れる機会のない分野から身近にある活用事例まで幅広く紹介しますので、機械学習が貢献している要素について理解を深めましょう。

画像認識

ビジネスシーンでは、画像認識によって手書き書類を自動でデータ化しています。これまでは人が直接入力しなければならず非効率でしたが、文字の識別機能が向上し業務の効率化が実現しました。また、食品メーカーなどでは、変色などによる不良品の判別に導入されています。

画像認識は人件費が削減されるほか、作業負担の軽減、ヒューマンエラーの防止などに有効です。作業コストを他の業務に活かせるため、業務全体の効率化にも貢献しているでしょう。

音声認識

身近なものでいえば、スマートフォンの音声アシスタントが有名です。インターネット検索や音楽の再生など、自身の声で機器の起動が可能になりました。近年は多忙な生活を送っている人が多いことから、手が離せない状況でも操作できるのは大きな魅力といえるでしょう。

また、コールセンターでも音声認識が活用されています。音声から顧客の要望を認識できるため、業務効率化や顧客満足度の向上に有効です。時間外の受付でも、自動応答が可能なため、ビジネスの機会損失を抑える効果も期待できるでしょう。

自然言語処理

日常生活で「IME」の文字を見かける人も多いのではないでしょうか。これは入力した日本語を自動で変換する文字変換予測です。数文字打っただけで打ちたいであろう文字を予測、表示してくれるため、入力作業の負担が軽減します。

また、文書分類に適したアルゴリズムを構築すれば、書類の分類も可能です。膨大な量の書類を手作業から自動化に切り替え、業務改善を行なう企業も存在します。DX推進の現代において、あらゆる業務に採用されるようになるでしょう。

分析

私たちが日常で利用している飲食店や量販店のなかには、分析用の店内カメラを設置している店舗もあります。来店客の購買行動を分析すれば、店舗に適した素早い対策が可能です。

売上向上を実現するためには、ターゲットの購買行動から仕入れを調整したり、商品を思わず手に取ってしまうような商品配置、導線などの工夫が必要です。多くの来店客を分析するためには、多くの人を目で見るだけでなく、データとして可視化することが効率的かつ効果的でしょう。

予測

すでに採用されているのは、感染症の流行予測です。医療機関からの罹患者報告を受け、リアルタイムデータベースに情報を入力します。予測アルゴリズムによって判明した流行予測は、1ヵ月ほど先までの予測が可能です。

新型コロナ感染症のような過去に例を見ないケースは予測できないかもしれませんが、インフルエンザのように、過去の膨大なデータがある場合は予測可能です。感染症の流行予測が判明することで、自身の行動を選択できるようになります。

機械学習に携わるためには何をすれば良い？

機械学習は専門性の高い分野のため、何について取り組むのかを具体的に把握しておく必要があるでしょう。ここでは、機械学習初学者が習得すると良い要素について解説します。

数学や統計知識の強化

機械学習に携わるためには、数学や統計学の知識を強化し、コンピューターサイエンスについて理解を深める必要があるでしょう。特に、線形代数学や微分積分学などは、学生時代に学んでいるため学習しやすいかもしれません。

他にも、確率統計や解析学などを習得することで、結果に対するより良い方法を考えられるようになります。知識を強化しておけば、これまで以上に精度の高いシステムを開発、運用できるようになるでしょう。

言語についての知識を深める

機械学習およびデータ分析は、Pythonをはじめとしたプログラミング言語を使用します。Pythonはシンプルで使い勝手も良く、プログラミング言語のなかでも人気の高い言語です。Pythonを習得すれば、機械学習以外にも、ディープラーニングやWebサービスなど、あらゆることに携われるでしょう。

機械学習に携わるということは、AIに関するアプリケーションやシステム開発などに関わる可能性があります。その際にはJavaなども習得しておくと役立つでしょう。

クラウドやデータベースに関する知識の強化

クラウド環境を利用すれば、膨大な量のデータを効率的に分析できる場合もあります。近年、多くの企業がクラウド環境に移行していることから、クラウド環境に関する知識は機械学習以外にも活かせる場面が多いでしょう。

機械学習データを使用する場合は、データベースから対象のデータを抽出しなければなりません。膨大なデータから目的のデータを取り出すためには、データベースに関する知識が役立ちます。

機械学習の知識を強化してあらゆる業界に貢献しよう

機械学習は、新たな技術の一つ「AI」を支えている技術です。膨大なデータによる分析や予測が可能になり、これまでに実現できなかったサービスや製品が提供できるようになりました。ビジネスシーンだけでなく、日常生活の効率化も可能です。

より活用シーンが拡大することを考慮すれば、今後専門性の高い人材は需要が高まると予想されます。AI市場は今後も拡大すると予想されるため、早い段階で機械学習の知識を強化し、他の人材との差別化を図ると良いでしょう。