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機械学習のアルゴリズムとは?主な種類や活用事例について解説する

公開日:2021/08/26
更新日:2021/09/14
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機械学習のアルゴリズムとは?主な種類や活用事例について解説する | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

機械学習の技術は、現在では至るところで活用されています。しかし、実際に機械学習をコンピューターに行わせるためにはアルゴリズムの理解が不可欠です。当記事では、機械学習のアルゴリズムの仕組みや事例について解説します。

 

機械学習とは

機械学習とは、AIの一種です。AIとは人工知能のことで、コンピューターに人間と同様の知能を持たせるための取り組みや技術のことを指します。人工知能を実現する技術のうち、機械学習はコンピューターが自ら学習してタスクを実行できるようにするための技術です。機械学習ではコンピューターは大量のデータを元に学習して、データの特徴を捉えて法則化をします。そして法則化できた状態を自動化して、再現性を作ることを可能にします。

機械学習の主な種類とは

機械学習には、主に「教師あり学習」「教師無し学習」「強化学習」の3種類あります。1つ目の教師あり学習とは、コンピューターにラベル付きの情報を与えて学習させる手法です。入力値と正解の情報を与えます。2つ目の教師無し学習では、ラベルの付いていない情報を与える機械学習となります。正解が無い情報を与えてデータの傾向を分析することです。3つ目の強化学習では、選択肢に対して目標としてのスコアを設定する方法です。コンピューターはその目標のスコアを最大化するための行動を学習します。

機械学習とアルゴリズム関係性

アルゴリズムとは特定の問題を解く手順を、単純な計算や操作の組み合わせとして明確に定義したものです。コンピューターにプログラムの形で与えることで実行させる際に使います。機械学習は学習する手順のアルゴリズムを組みコンピューターにプログラミングすることにより実行します。目的によってアルゴリズムを使い分けることで期待通りの結果を得られることができるでしょう。

 

機械学習が重要視される理由とは

近年、機械学習が重要視される理由にはどのようなものがあるのでしょうか。その必要性や技術の背景などを踏まえて、その理由についてご紹介します。

技術の発展によりAIの活用が促された

AIの研究自体は1950年代から行われていました。しかし、当時の技術ではコンピューターの性能に限界があり、開発は思うように進みません。1980年代にはエキスパートシステムという新しい技術が開発され改めてAIに注目が集まりました。ただし、エキスパートシステムは専門家が持つ知識をコンピューターに与える必要があります。一つの病気の診断でも検討するべき項目は多数あり、膨大な知識と例外に関するデータを与えなければいけません。そのため、実用性に乏しく、一時期はブームは過ぎ去りました。その後、2000年代に入り再度注目を集めます。機械学習のアプローチが技術的に実現したことで人間の入力の手間が大幅に減り、コンピューター自らに学習させることができるようになったため開発スピードが急激に早まったのです。

膨大なデータの処理が技術上可能になった

機械学習の活用をすることで膨大なデータの処理が可能となりました。そのため、膨大なデターを持つ企業において、データ分析やそれに伴う作業・処理を効率化したメリットがあります。これまでも膨大なデータの処理を試みた研究は進んでいましたが、現在のように実現する技術などに課題がありました。現在では、IT技術の進歩によりサーバーなどの性能が向上したことで、膨大なデータを処理できる環境が整いました。

仕事の生産性の向上や効率化

機械学習の活用の背景には、生産性の向上を期待される側面があるといえるでしょう。例えば、これまで手動でおこなっていたデータ入力やメールなどの処理など、AIを用いることで人の手を介さずに処理できる業務の効率化、人件費の抑制が期待できます。現時点では、AIが仕事を奪うという声も聞こえるほど、AIによる業務の自動化や効率化は進展しつつあります。

 

機械学習の代表的なアルゴリズムとは

機械学習には教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの手法があります。実際には各学習のなかにそれぞれアルゴリズムが複数あり、そのアルゴリズムを使い分けて機械学習を設定しています。代表的なアルゴリズムを紹介します。

ニアレストネイバー法

ニアレストネイバー法は画像編集で用いられる方法です。注目画素周辺の画素を参照し修正をします。もっとも近い色のピクセルで画像保管を行うので画像の輪郭は乱れてしまいますが、線画画像の拡大や縮小には効果的です。

決定木

決定木とは計画を立案して目標に到達するために使われる手法です。段階的にデータを分解して分析結果を出力します。商品を購入するか?→平日?休日→平日であれば晴の日?雨の日?、休日であれば晴れの日?雨の日?などと購入の選択を細分化して、いつどのような天気の日に買う確率が高いのかなどを分析します。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは決定木による複数の学習器を統合させる手法です。決定木より性能の良い識別や予測が可能になり、選択肢を増やしてもエラーが生じにくくなります。Webサイト上での行動履歴や登録した個人の情報などデジタルマーケティングの分野において活用されています。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は統計学を用いた予測に使われます。確立やダミー変数について分析・予想したいときに有効で決定木やランダムフォレストよりも結果のロジックがわかりやすいのが特徴です。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは機械学習を更に自動化するためのディープラーニングに使われます。人間の脳神経系のニューロンをモデル化して組み合わせたもので、各層のニューロン同士が連携します。ディープラーニングとは深層学習です。機械学習の一部であり、学習した結果からコンピューターが独自に共通する特徴を抽出し法則を学び成長していきます。

サポートベクターマシン

サポートベクターマシーンはディスプレイ広告や画像ベースの性別検知など大規模な画像分類に使われます。教師あり学習によりパターンを認識させ2クラスのパターン識別器を構成します。

k近傍法

k近傍法はパターン認識でよく使われます。教師あり学習の一種で機械学習アルゴリズムのなかで最も単純なアルゴリズムです。学習データをベクトル空間上に置き、新しいデータが得られたときには距離の近い順に任意でk個のデータを取得して多数決によってクラスを判別します。多数決という単純な構造のためどのような分類モデルにも適用ができる手法です。

k平均法

k平均法はグループ分けに使われ、ターゲットの明確化を可能にします。教師無し学習の一種でクラスタリングと呼ばれるデータの性質の近い分類同士でグループ分けを行います。自社製品の購入ターゲットを明確にして製品の改善を行う際などに使われます。

 

機械学習のアルゴリズム運用の事例

機械学習は業界を限定せず、既に様々な分野で応用されています。実際にどういったシーンで利用されているのか、技術ごとにわけて事例をご紹介します。

予測精度の向上

機械学習は、マーケティング活動や分析業務における需要の予測などに用いられるケースがあります。機械学習の活用によって、これまでよりも予測や分析の精度が向上しています。例えば、決定木のアルゴリズムを設定すれば自動で分析ができます。また、決定木の分岐点を増やせばより正確な情報を得ることができるでしょう。これまで手動で入力していくと時間がかかっていたことも、機械学習では最初にアルゴリズムを細かく設定することにより、より詳細な結果を簡単に得ることが可能です。

画像認識処理

機械学習の画像処理認識は、製造ラインにおいて不良品の検知や航空写真からの停止線の検出、動画解析からの顧客行動の分析、医療現場でのレントゲン写真からの以上検出などさまざまな分野において活用されています。画像認識処理を行うためには、大量の画像データが必要です。その画像データの中からコンピューターが特徴を認識して、分類します。データの数が多ければ多いほど正確な画像認識が可能になることが特徴です。

音声認識

機械学習による音声認識は、コールセンターでのお客様対応や会議の議事録の作成、音声を活用したデータ入力などで活用されています。音声認識も、画像認識処理と同様大量のデータを学ばせる必要があります。例えば、翻訳ソフトを開発する際に単語ごとの意味の解析だけでなく、前後の文脈の解析が必要です。一言で「見る」という単語でも、「街行く人たちが見える」の場合はSee、「彼の方を見る」の場合はLook、「テレビを見る」の場合はWatchです。単語だけを覚えさせるのであれば一つひとつ入力すればできますが、文章を正確に把握するためには大量に学ばせる必要があり、そのためには機械学習が必要です。

データ分析

機械学習を用いることで、既存よりも大量のデータ分析をすることができます。機械学習によるデータ分析の結果を用いることで、例えばタクシー業界において配車予測が可能になります。これまではドライバーが各自で持っていた土地勘や経験を元にタクシーの乗客の予測を独自に行っていました。しかし、過去の売り上げや乗車率、乗車場所、移動範囲などのデータを入力することで、乗車率の高いエリアや最適な移動ルートがわかります。 その他にも、農業においても活用されています。気象データや環境データ、生育データなどを活用して収穫時期や収穫量の予測を立てるものです。予測が立てられれば、必要な人員や流通先の確保もスムーズに行い無駄なコストを省くことができるでしょう。またデータから学び利益を最大にする施策を打つことも可能です。

 

まとめ

機械学習はアルゴリズムによってコンピューターに手順を覚えさせることにより自動化を可能にします。多くの事例において活用されており、今後もIT技術の進化によってますます重要になるでしょう。しかしコンピューターに初めに命令するのはあくまでも人間です。データに基づいて行動するのも人間の仕事です。機械学習を含むIT技術を上手く活用していくことが求められています。

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