機械学習とは？主な種類・手法やビジネスシーンでの活用方法を解説する

01機械学習とはどのような学習方法か

機械学習とは、与えられた情報（input）を元に、自動化パターンを構築（学習）し特定の処理に関する自動化を図るものです。特定の処理を自動化することで、効率化を促進することを目的とした技術・研究とも言われています。典型的な自動化パターンは、ビックデータを元にパターン化を構築し自動機に分析やデータ抽出することです。現在は、特定の処理を効率的に実行するプログラムを作成するという概念に注目が集まっておりビジネスシーンへの展開も多く実施されています。シンプルに解説すると、機械学習では、分類と数値予測を実施することが可能です。分類とは、入力したデータに対して分類レベルを割り当てること、数値予測とは、データに対して数値を予測することを示しています。

機械学習が促進されている背景

機械学習は、AIを支える技術です。そのためAI技術の進歩が大きく影響し機械学習が促進されていす。AIの始まりは、1956年にアメリカの計算機科学者であるジョン・マッカーシーがダーマスト会議の提案書に使用した用語「Artificial Intelligence（AI：人工知能）」で定義され、1959年にはIBMのエンジニアが「機械学習」という研究テーマを定義したことから始まります。2006年以降にはＩＣＴの実用化やビックデータを扱うことが増えてきており機械学習の精度向上が、AIの進歩にも大きく影響を与えており、業務の効率化を始めとする様々な変化を起こしている側面で機械学習の促進が必要です。

02機械学習の手法とは

機械学習には、主に2つの手法があります。ここでは、この2つの手法について解説していきます。どの様な仕組みとなっているかを理解しておくことで、機械学習について深く理解することにつながります。

ニューラルネットワーク

「ニューラルネットワーク」は、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）と、そのつながりである神経回路網を「人工ニューロン」という数式的なモデルで表現したものです。ニューラルネットワークは、「入力層」「出力層」「隠れ層」から構成されており層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」が存在しています。一つ一つの仕組みは単純ですが、多数組み合わせることで複雑な関数近似を実現することができる大きな特徴です。

ディープラーニング

ディープラーニングは「深層学習」とも呼ばれており人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法を指します。コンピュータにより大量のデータ（ビックデーター）を自動で分析しデータが持つ特徴を抽出する技術と理解しておきましょう。十分なデータ量があれば人間による解析は不要となります。ディープニューラルネットワークは、パターン認識する設計がされたニューラルネットワークを基にしているため、両者は切っても切り離せない関係性を保有していることを理解しておきましょう。

03機械学習の学習方法とは

機械学習とは、文字通り機械が学習を行うことになります。機械学習は、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類され、どのようなデータをインプットするかということを示しています。次に、機械学習の3つの学習方法について解説していきましょう。ここでいう「教師」とは、機械が学習するデータを投入しパターンを判別できる様に区分させる側を示します。この教師が居るかどうか、それ以外であるかで学習方法が異なる点を理解しておきましょう。

教師あり学習

「教師あり学習」とは、「正解」を学習させる方法です。インプットデータの正解は、どのようなアウトプットかを学習させ、投入されるデータの正解、不正解を区別させます。教師あり学習では、最初にデータと正解を機械に学習させます。教師が教えた正解をルールとして記憶し、分離や数値予測を行う方法が教師あり学習です。機械学習が進むことで、より正確な分類や数値予測が可能になり、データの蓄積ができればできるほど、精度も向上していくと理解しておきましょう。

教師なし学習

教師なしの場合には、正解のデータを学習せず大量のデータをインプットし特定のパターンを機械が発見していく機械学習を示します。この方法がうまくいくことで、特定のグループに分類する、発見することが可能になります。具体的には、顧客データを分類し特定のグループ化を図ることにつなげていくことで、顧客層のセグメントを行います。教師なし学習では、特定の集団を検出する「クラスタリング」に用いられます。

強化学習

強化学習は、教師なし学習と同じように正解を学習せずデータ入力を行います。課題や目標を与えることで、行動の結果に応じたフィードバックを行い学習させる方法となります。このデータとフィードバックをセットとして入力を繰り返すことで、ある環境ではどの様な結果を導き出すかを習得する学習方法により自律的に行動選択できることが強化学習です。教師なし学習との相違点も理解しておくことが必要な学習方法となります。

04機械学習の活用事例

次に機械学習がどの様な場面で活用されるか事例を交えてご紹介します。実際に機械学習が活用されている事例を理解することができれば、機械学習がより身近に感じることができます。日常の生活においても活用されている機械学習について、より深く理解していきましょう。

顔認識

顔認識とは、文字通り「顔」を認識させる活用事例です。現在では、社員証を始め勤怠管理などで利用されます。また、決済手段で利用されているため、身近に利用される機械学習です。顔認識を使うことで改ざん行為を抑制できるなどのメリットがあります。携帯電話などで顔認証が利用されるなど、より一層、身近な事例が増えてきており、今後は日常の生活でより身近になると予測される活用事例です。

レコメンド

レコメンドも日常の生活において身近な事例です。インターネットの利用時やショッピングサイトで同じようにレコメンドが利用されています。インターネットで検索をしていると、おすすめとしてサイトが出てくることがレコメンドです。ショッピングサイトで購入履歴を参照し、「あなたへのおすすめ商品」などが表示されます。この様にレコメンドとは、教師なし学習によりクラスタリングが実施され分析された結果が表示されてくる仕組みとなります。

自動運転

自動運転とは、自動車に利用されている機械学習です。現在、新車に搭載されている機能に自動運転機能があります。周囲にある物体を認識し、どの程度の距離を取ればぶつからないかなどを学習していきます。自動運転には、強化学習が使用されています。自動運転については、今後も応用される技術として自動車業界を中心に研究が進んでおり、将来的には他の業界などにも展開されると言われている機械学習です。

05機械学習を習得する方法とは

次に、機械学習を習得する方法について解説します。機械学習については、今後も需要がある技術です。今後、機械学習を習得することで需要ある人材として活躍することも可能になりますので、是非、習得していきましょう。

購入制度を活用した書籍での独学支援

書籍などを活用し独学で習得する方法です。企業に応じては、人材育成方法、福利厚生制度で書籍購入を支援している制度があります。今後は現在の業務に関係していなくても自己成長をしたいという従業員向けに制度を構築し学習支援を行う方法として整備することも大事です。こうした制度を構築することで、従業員一人一人が自らの意思で知識・技術習得を目指していく風土作りができることで、企業の成長に期待できます。

社内育成制度による現場OJT

既に業務を行っているスタッフが在籍している場合には、社内育成制度を構築し現場でのOJTを通しての育成を行います。OJTを行う場合には、指導者側の意識付けや育成計画を立案し計画的な指導、育成を行う必要があります。また、社内全体での育成計画への理解と協力を得ることで、会社全体としての人材育成を目指していく必要がある点も理解しておきましょう。

研修制度を利用した外部研修への参加

外部研修では、既に体系化されたプログラムで機械学習を学ぶことが可能です。外部研修を利用する場合には、自社の業界の事例を踏まえた研修プログラムがあるか、体系的だった研修で目的に応じたゴール設定がされているかを踏まえた選定が必要になります。時には、初級、中級、上級などの段階に分かれて知識と技術習得を行う場合もありますが、最終的な目標に至ることができるかを吟味して研修制度を確立していく必要がある点に注意しておきましょう。

06まとめ

本記事では、機械学習をテーマの仕組みや活用事例などを解説しています。現在、多くの場面で活用されている機械学習の概念は、今後も私たちの生活に浸透していくと想定されます。そのため、その概念を理解することでは、企業成長にも大きな意味を持つ可能性があるため、本記事を参考に今後の事業展開、人材育成への計画を立案していきましょう。