人工知能（AI）の下位カテゴリである機械学習（ML）は、コンピュータにデータのパターンや構造を分析、解釈させ、人間が介在せずに学習、推論、判断できるようにすることに重点が置かれた計算科学分野です。わかりやすく言えば、機械学習を使用すれば、コンピュータ アルゴリズムに大量のデータを供給し、入力データのみに基づいて、コンピュータに分析させ、Data Drivenな推奨や決定を行わせることができます。コンピューターに人間と同じか似た学習能力を持たせることで、既存のデータに基づいてルールやアルゴリズムを直接プログラムに書き込む必要なく、自動的にパターンを学習することを特徴とします。そして、最大のメリットは修正されたデータが見つかれば、アルゴリズムはその情報を組み込んで、判断の精度を向上します。
機械学習とは
機械学習の仕組み
機械学習は、次の3つの要素で構成されます。
- 判断の中核を担う計算アルゴリズム
- 判断材料となる変数や特徴
- システムに学習させる（システムをトレーニングする）ための、答えがすでにわかっている基本知識
まず、答えがすでにわかっているパラメータ データがモデルに入力されます。次に、アルゴリズムが実行され、アルゴリズムの出力（学習結果）が既知の回答と一致するまで調整が行われます。このとき、入力するデータの量が多くなるほど、システムは高度な計算判断を学習、処理できるようになります。
機械学習は、次のようなステップで進行します。まず、最初に、システムをトレーニングするためのデータセットが必要です。トレーニングデータには、入力データとそれに対応する正解（ラベル）が含まれます。このトレーニングデータを使って、システムは入力と出力の関係を学習します。
次に、入力データから有用な情報を抽出するために、特徴抽出というプロセスが行われます。これにより、入力データを表す数値的な特徴量が得られます。特徴抽出は、データの次元を削減するなどの手法が使われることもあります。
その後、適切な機械学習モデルが選択されます。モデルは、アルゴリズムの枠組みを提供し、トレーニングデータに基づいてパラメータを調整して最適な予測結果を出力する役割を果たします。モデルによる学習は、トレーニングデータを用いてパラメータを調整していくことで進みます。
その後、トレーニングデータを使ってモデルを学習させます。モデルの出力が正解（ラベル）とどれだけ一致するかを評価し、誤差を減らすように学習が行われます。トレーニングデータに過度に適合する過学習（Overfitting）を防ぐため、未知のデータに対する汎化性能も評価されます。
最後に、モデルが適切に学習されたら、新しい未知のデータに対して予測を行うことができます。トレーニングデータと同様の特徴抽出を行い、学習済みのモデルを用いて予測結果を得ます。このように、機械学習はトレーニングデータを利用してモデルを学習させ、未知のデータに対して予測や判断を行うためのシステムを構築します。データの量や品質、選択するモデルの適切さなどが結果に影響するため、慎重なデータの選定やモデルの調整が重要な要素となります。機械学習は、その柔軟性と応用範囲の広さから、多くの分野で有用なツールとして活用されています。
機械学習が重要である理由
データはあらゆるビジネスの原動力です。競合他社をリードするか後塵を拝するかはデータ主体の意思決定で明暗が分かれる傾向が強くなっています。機械学習は、企業データや顧客データから価値を引き出し、他社の先を行くための意思決定を導く強力な手法として活用できます。これからもさらなる進化が期待されており、様々な分野で応用が拡大していくと予測されています。自動運転車や医療診断、金融予測など、人間の手には届かなかった高度なタスクの解決に向けた可能性が広がることが期待されています。
機械学習のユースケース
機械学習は、製造、小売、ヘルスケアや生命科学、旅行や観光、金融サービス、エネルギー、材料、公共事業など、あらゆる業界で応用されています。ユースケースには、次のようなものが挙げられます。
- 製造：予測に基づくメンテナンスや状態監視
製造業において機械学習は、大量のセンサーデータや製造プロセスの情報をリアルタイムで分析し、機械の故障予測や最適なメンテナンススケジュールを立てることができます。これにより、機械のダウンタイムを最小限に抑えることができます。 - 小売：アップセルやクロスチャネル マーケティング
小売業では、機械学習は顧客の購買履歴や行動パターンを分析し、アップセルやクロスチャネルマーケティングを実現します。個々の顧客に合わせたマーケティング戦略を立てることで、売上を最大化することができます。 - ヘルスケアや生命科学：病気の識別やリスクの特定
ヘルスケアや生命科学では、機械学習は医療データや遺伝子データを解析し、病気の早期発見やリスクの特定を行うことができます。これにより、より効率的な診断や治療が可能になるというわけです。 - 旅行や観光：動的な価格設定
旅行や観光業では、機械学習は需要予測や顧客の嗜好を分析し、動的な価格設定やパーソナライズされたサービス提供を行います。これにより、需要と供給を最適化し、収益を最大化することができます。 - 金融サービス：リスクの分析と規制
金融サービス業では、機械学習は金融市場の動向を分析し、リスクの評価や規制遵守を支援します。膨大な取引データをリアルタイムで処理し、的確な意思決定を行うことができます。 - エネルギー：エネルギー需給の最適化
エネルギー業界では、機械学習はエネルギーの需給予測や運用計画の最適化を行います。これにより、エネルギーの効率的な利用や再生可能エネルギーの導入を促進することができます。これらのユースケースは、機械学習が大量のデータを高速かつ効率的に処理し、パターンを見つけ出す能力を活かして、複雑な課題に対して新たな解決策を提供できるからです。また、機械学習は学習能力を持つため、データの変化や新たな情報への適応が可能で、これにより進化し続ける業界において柔軟な対応が可能となります。
まとめ
機械学習の能力により大量のデータを効率的に処理することができます。学習能力を持ち、変化するデータや新しい情報に適応も可能で、進化する産業に対しても柔軟に対応できうrのが機械学習なのです。
