機械学習とは？賢いAIを作る仕組みを初心者にもわかりやすく簡単に説明

革新的なビジネスを構築したい企業にとって、今やAI（人工知能）は欠かせない技術のひとつです。そのAIの価値を左右する重要な要素として、「機械学習」が注目されています。一方、AIに学習をさせて精度を高めていく手法は、従来のテクノロジーの延長線上で考えてもなかなか理解しづらい面があるでしょう。

そこで本記事では、「機械学習」の意味や仕組みについて、概要からわかりやすく説明していきます。

機械学習とは

機械学習は、実用的なAIを実現するための中核となる要素です。これにより、従来は人にしか行えなかったような知的な振る舞いを、ソフトウェアで再現できるようになります。

まずは「機械学習」という用語の意味について、関連性の高い「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」とともに整理しておきましょう。

– AIの学習を自動化する機械学習
– 機械学習の実用化を後押ししたディープラーニング
– ディープラーニングの基礎を支えるニューラルネットワーク

AIの学習を自動化する機械学習

機械学習は、AIに学習をさせる手法のひとつです。コンピューターの性能が大幅に向上したことなどから、近年急速な発展を遂げました。

一般的なソフトウェアは、人が作成したプログラムにもとづいて動作します。これに対し、機械学習の手法を用いれば、データを与えることでAIに自ら学習させられるようになります。その結果、新たなデータ（＝問題）を入力すると何らかの判断（＝回答）を導き出す「モデル」をもつAIが構築されるのです。

機械学習では、こうした学習の過程は自動化されます。大量のデータや、より適切なデータから学習させれば、モデルの精度を高めていくことが可能です。

機械学習については、こちらの記事でも詳しく説明していますので、あわせて参考にしてください。

機械学習の実用化を後押ししたディープラーニング

「ディープラーニング（深層学習）」は、機械学習を実現する技術のひとつです。この技術の登場により、AIの学習は飛躍的に進歩しました。

ここで、人がどのように学習をしているのか考えてみましょう。例えば「りんご」を1度見れば、次からは別の「りんご」を見ても同じ種類のものだと誰もが理解するでしょう。人は少ない経験からでも学習できるということです。

しかし、同様のことをコンピューターに行わせるのは、これまで難しい問題でした。人でいえば視覚や聴覚にあたる「画像」や「音声」などのデータから、有用な情報を抜き出すのに適した技術がなかったためです。

ディープラーニング技術の確立により、こうしたことがある程度可能になりました。これがきっかけとなって機械学習の用途が大きく広がり、AIの実用化を後押ししたのです。

ディープラーニングについては、こちらの記事でも詳しく説明していますので、あわせて参考にしてください。

ディープラーニングの基礎を支えるニューラルネットワーク

「ニューラルネットワーク」は、ディープラーニングの基礎を支える理論のひとつです。「脳」を構成するニューロン（神経細胞）を模倣して、人のような学習を実現します。

個々のニューロンの構造は単純なものですが、それらを多数つなぎ合わせてネットワーク構造にすることで、高度な学習が可能になります。とはいえ、学習の効率はまだまだ人にはかないません。例えば、画像から「りんご」を識別できるようにするには、さまざまなバリエーションの画像データを与えなければならないのです。

それでも、十分な量のデータさえ用意できれば、機械学習により実用的なモデルを構築できます。日々膨大な情報が行き交う現代において、機械学習がいかに有用なものかがわかるでしょう。

ニューラルネットワークについては、こちらの記事でも詳しく説明していますので、あわせて参考にしてください。

機械学習で何ができるのか

機械学習の用途は、特定の分野に限られるものではありません。そのため、分野によらず以下のような目的に応用されています。

– 数値予測
– 自然言語解析
– 画像認識
– 音声認識

ただし、機械学習にも向き・不向きがあります。ビジネスに効果的に取り入れるには、その性質を理解して使いこなすことが大切です。

ここでは、機械学習によってどのようなことが実現可能で、何が難しいとされているのかについて説明します。

機械学習で実現できること

機械学習は、たとえ完璧ではなくても、ある程度の精度があれば効果を出せることに向いています。以下は、機械学習を取り入れたAIにより効果的に実現できることの例です。

– 店舗ごとの売り上げを予測する
– 英語のテキストを日本語に翻訳する
– 生産ラインの異常を検知する
– 手書きのメモから文字起こしをする
– 機械を声で操作する

ここに挙げた例からだけでも、機械学習の応用範囲がいかに広いかがわかるでしょう。自社の特徴にあわせてカスタマイズすれば、新規ビジネスの構築や業務プロセスの改善などに幅広くAIを役立てられます。さらに学習を重ねれば、より精度を高めていくことも可能です。こうした理由により、AIは多くの企業が重視するものとなっています。

企業におけるAIの活用については、こちらの記事でも詳しく説明していますので、あわせて参考にしてください。

機械学習では実現が難しいこと

機械学習は、最初から完璧さを求められることには向いていません。通常は学習を繰り返しながら、徐々に精度を高めていく必要があるためです。例えば、以下のようなことに機械学習を用いるのは難しいでしょう。

– 契約書の内容をチェックする
– インフラ設備故障時の制御を自動化する

これらは、完璧に近い精度があってはじめて、安心してソフトウェアに任せられる仕事です。そのため、機械学習で解決するには難易度が高いといえます。

また、音楽や絵画などを生成するAIの研究も進んではいるものの、ゼロから何かを生み出すようなクリエイティブな活動も苦手分野にあたります。応用範囲が広いからといって何でも機械学習で解決しようとするのは、あまり得策とはいえないのです。

機械学習の仕組み

ここからは、機械学習を取り入れたAIの仕組みを「学習」と「推論」の2つのプロセスに分けて説明していきます。それぞれのプロセスが何を行うものなのかを知れば、より効果的に機械学習を役立てられるでしょう。

– 学習：大量のデータからパターンを見出す
– 推論：未知の問題をパターンに当てはめて判断する

学習：大量のデータからパターンを見出す

AIにおける学習は、データからモデルを構築していくプロセスです。平たくいえば、あとから使えそうなパターンをデータから見つけ出すということです。

学習にはディープラーニング技術とともに、統計学的手法などにもとづいてデータを分析するさまざまなアルゴリズムが用いられます。アルゴリズムは「データの分類」と「将来の予測」の2つに大別できますが、どのアルゴリズムが適しているかは目的に応じて変わります。

また、学習には大量のデータが必要となることから、「ビッグデータ」も併せて用いられるケースが多いでしょう。例えば、生産ラインに設置したカメラから得られる画像をビッグデータに蓄えておき、それらから学習して「正常状態」と「異常状態」のパターンを見つけ出すなどの方法が考えられます。

推論：未知の問題をパターンに当てはめて判断する

AIによる推論は、学習済みのモデルを未知の状況に適用して何らかの判断を下すプロセスです。平たくいえば、事前に学習したパターンに新たなデータを当てはめると何がいえるのかを調べるということです。

生産ラインに設置したカメラの例について考えてみましょう。昨日までの画像から学習済みのモデルを用いれば、そこに今日の画像を当てはめてみることができます。すると、今日の画像が「正常状態」と「異常状態」のどちらなのかがわかります。

これは「データの分類」を行うアルゴリズムの活用例にあたりますが、「将来の予測」も基本的な仕組みは同じです。例えば、過去のPOSデータから学習済みのモデルを使って、明日の売り上げを予測するなどの活用が考えられます。

機械学習を効果的に活用するには

さまざまな業務の自動化や最適化のために、機械学習を取り入れることができます。データにもとづく合理的な判断が可能になるため、企業がDXを推進する際にも大いに役立つでしょう。とはいえ、機械学習を使いこなすには、実践的な知識とスキルが求められます。ここでは、機械学習の活用に必要なことを説明していきます。

– 機械学習に必要な知識と技術を身につける
– 機械学習に適したマネジメント手法について知る

機械学習に必要な知識と技術を身につける

機械学習を効果的に用いるには、幅広い知識が求められます。目的に応じて最適な手法を選択できるかどうかによって、最終的なモデルの実用性が左右されるためです。

具体的には、以下のような知識を身につける必要があるでしょう。

– 学習に用いる代表的なアルゴリズム
– ディープラーニングとニューラルネットワークの理論
– 数学と統計学の基礎知識
– データベースやプログラミングの知識

さらに、機械学習では専門性の高いツールやライブラリを使う場面が多くあります。そのためのスキルは、実践を通して身につけていくのがおすすめです。

機械学習に適したマネジメント手法について知る

機械学習では、最初から満足のいくモデルを構築できることはそれほど多くありません。通常は学習のプロセスを何度も試し、少しずつ完成に近づけていく必要があるのです。

一方、あまりに時間をかけすぎると、ビジネスチャンスを逃してしまうケースも考えられます。そのため、機械学習を活用したシステム開発には「アジャイル型」のマネジメント手法を取り入れるのがおすすめです。試行と軌道修正を短い周期で繰り返すことで、リスクを抑えながら的確かつスピーディに実用的なモデルを構築し、システムに取り入れやすくなるでしょう。

まとめ：機械学習でビジネスに新たな価値を生み出すために

機械学習は、さまざまな業務の自動化・最適化にも応用可能な、実用性の高いAIを構築できる手法です。DXの実現を目指す多くの企業から、強力な武器となりうる技術として注目されています。

しかし、機械学習やAIをビジネスに活用するためには、専門性の高い実践スキルを身につけたエンジニアと実用的なモデル開発をリードするマネージャーの存在が欠かせません。

弊社の提供する「AI_STANDARD」は、AIプロジェクトの即戦力となるエンジニアとマネージャーの育成を短期間で目指せる研修サービスです。詳しくは、下記リンクより無料で資料をダウンロードいただけますので、ぜひご活用ください。

また、「DXリテラシー講座」では、AIと機械学習を含めビジネスに活かせるさまざまなデジタル技術について広く学ぶことが可能です。デジタルに強い組織文化を創るリテラシー教育の一環として、あわせてご利用ください。