【用語解説】機械学習とは？基本的な仕組みと活用シーンを解説

機械学習とは

機械学習とは、コンピューターに明示的にプログラムすることなく、事前に与えられたデータから自動的に学習し、改善していく人工知能の一分野です。

従来のプログラムでは、あらかじめすべての処理内容を人間が設計する必要がありましたが、機械学習では、大量のデータを与えることで、コンピューター自身がパターンを認識し、最適な処理方法を学習していきます。

機械学習のアルゴリズム

機械学習が学習する方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類に大きく分類することができます。それぞれの手法に対して様々なアルゴリズムが存在します。

教師あり学習アルゴリズム：正解ありの学習で高い精度を実現する

教師あり学習では正解データを与えられた上で学習を行います。高い精度で学習することができ、予測や分類などのタスクに適しています。しかし実現する際には大量の正解データが必要というデメリットもあります。

代表的な教師あり学習アルゴリズムとしては、以下のようなものがあります。

回帰分析

主に連続した結果である数値と要因となる数値をベースに未来を予測するアルゴリズム。

活用例：住宅価格の予測、株価の変動予測

決定木

データを枝分かれさせて分類していくことでパターンの抽出を行うアルゴリズム。

活用例：医療診断、顧客属性分析

教師なし学習アルゴリズム：正解なしの探求で未知の構造を発見する

正解データを与えられない状態で学習を行います。与えられた対象データから自ら構造やパターンを見つけ出し、新たな知見を得られる可能性があります。一方で正解がないがゆえに、結果として出てくるデータの解釈や学習結果の評価が難しいというデメリットもあります。

代表的な教師なし学習アルゴリズムとしては、以下のようなものがあります。

クラスタリング

近いデータをグループ分けするアルゴリズム。

活用例：顧客の属性分析、市場調査

次元削減

データの次元数を減らすアルゴリズム。

活用例：高次元データの可視化、処理効率化

強化学習アルゴリズム：試行錯誤で最適な行動を学習

試行錯誤を通して最適な行動を学習します。あたかもゲームを攻略するように、報酬とペナルティを経験しながら学習を進めていきます。正解データや教師なしのデータがない場合でも学習することができ、複雑な環境での行動制御に適しています。しかし、学習に時間がかかるというデメリットもあります。

代表的な強化学習アルゴリズムとしては、以下のようなものがあります。

Q学習

状態と行動、そしてその結果得られる報酬に基づいて、最適な行動を学習するアルゴリズム。

活用例：ロボット制御、ゲームAI

SARSA

現在の状態と行動、そして次の状態と報酬に基づいて、最適な行動を学習するアルゴリズム。Q学習よりも効率的に学習することができます。

活用例：複雑な環境での行動制御

機械学習のメリット・デメリット

メリット

作業の自動化

人間が繰り返し行うような単純作業を自動化することができます。

精度の高い予測

人間よりも高い精度で、データ分析や予測を行うことができます。

新しいパターンの発見

人間では気づきにくいデータのパターンを発見することができます。

デメリット

データ依存

学習データの量や質が不十分な場合、誤った結果を出力する可能性があります。

解釈困難

複雑なモデルの場合、その結果を解釈することが難しい場合があります。

機械学習の活用事例

機械学習は、様々な分野で活用されています。主要な5つの業界における機械学習の活用事例を、分かりやすくまとめてご紹介します。

製造業：高精度・高効率なモノづくりを実現

品質管理

製品画像から不良品を自動検知し、歩留率向上に貢献する。

予知保全

機械の振動データから故障を予測し、計画的なメンテナンスを実現する。

生産工程最適化

過去の生産データを分析し、最適な工程設計を導き出す。

小売業：顧客満足度向上と売上拡大を追求

需要予測

過去の販売データと顧客情報に基づき、需要を精緻に予測し、在庫最適化を実現する。

レコメンデーション

顧客の購買履歴や閲覧履歴から、最適な商品をレコメンドし、顧客満足度向上と売上拡大に貢献する。

チャットボット

顧客からの問い合わせに24時間365日自動で対応し、顧客満足度向上と業務効率化を実現する。

金融：高度なリスク管理と新たな金融サービスを創出

不正検知

取引履歴を分析し、不正取引を早期に発見し、被害を未然に防止する。

ローン審査

顧客情報と過去の返済履歴などを分析し、高度な審査を行う。

投資助言

市場データを分析し、投資家にとって最適な投資助言を提供する。

医療・介護業：質の高い医療と介護の実現を支える

診断支援

画像診断や検査データを分析し、医師の診断を支援する。

創薬

過去の研究データや分子構造情報を分析し、新たな創薬を促進する。

介護支援

介護者の動きや患者の体調を分析し、最適な介護プランを提案する。

交通：安全・快適な移動空間を創造

自動運転

周囲の環境を認識し、安全な自動運転を実現する。

渋滞予測

道路状況や交通データを分析し、渋滞を予測し、最適なルートを提案する。

需要予測

交通量データを分析し、公共交通機関の運行計画を最適化する。

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