公開日:2021/09/10
更新日:2022/09/14

機械学習によってできることとは?基本的な特徴・できることを実例とともに解説

機械学習によってできることとは?基本的な特徴・できることを実例とともに解説 | 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

機械学習とは特定のルールやパターンをコンピュータに学習させることで、分類や予測を可能にする技術のことです。現代社会のあらゆる場面において機械学習が活用されています。当記事では、機械学習の種類や実用例、今後期待できることなどを解説します。

 

01機械学習とは

機械学習(Machine Leaning)とは、コンピュータが膨大なデータをもとにして、複数のルールやパターンを学習し、分類や予測をする技術です。現在発展しているAI技術の中核を担う技術でもあります。 コンピュータはパターンを学習させることで、高い精度と早いスピードでタスクをこなせるようになります。機械学習の種類として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つがあります。ここでは、機械学習の種類について詳しく解説します。

教師あり学習

教師あり学習とは、あらかじめ定めてある正解のラベルに基づき、機械が出力する学習方法です。教師あり学習の具体例としては「回帰」と「識別」が挙げられます。 回帰とは、連続する数値を予測する際に用いられ、具体的な数値予測が可能です。一方で識別とは、あるデータがどの分類に属するかを予測するため、具体的な数値の識別はできません。 そのため、降水量や株価といった具体的な数値が求められる予測は回帰で行われます。「教師あり学習」という名の由来は、事前に与えられた特定のデータを「教師からの例題」とみなして、それをもとに学習するためです。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解のデータを与えない状態で学習させる方法です。 教師なし学習では、データの基本的な構造や分布を明らかにするという目的があります。そのため、大量のデータをもとにパターンの抽出や識別を行います。 教師なし学習の具体例として、クラスタリングや主成分分析、アソシエーション分析といったアルゴリズムが存在します。教師なし学習は正解が明確でない際に用いられるため、結果の精度は教師あり学習に比べると劣ってしまいます。そのため、基本的には教師あり学習が用いられる方が多いといえます。

強化学習

強化学習は、教師なし学習と同様で正解のデータが与えられず、これまで出力したデータを価値づけし、その価値を最大化するために学習します。最適な出力だった場合に、コンピュータに報酬を与えることで、コンピュータに継続して最適な出力ができるようにします。 強化学習は、環境とソフトウェアエージェントの間で試行錯誤のやりとりを経験として収集するという特徴があります。そのため、教師あり学習や教師なし学習では必要とされるようなデータの処理や正解のラベル付けが不要となります。

 

02機械学習が重要視される理由

機械学習が重要視される理由として、主に若年層の労働者不足が挙げられます。日本では、労働人口が年々減少しています。そのため、大量のデータを人力で処理していくとなると、多くの人手が必要となってしまうため現実的ではありません。 それだけでなく、膨大な手間がかかってしまったり、正確性に欠けてしまう恐れもあるでしょう。機械学習を用いることで、人間の労働力を割くことなく、早く正確に情報処理や識別ができるようになります。 また、コンピュータ技術の処理技術が向上したことも、機械学習が注目されるようになった理由の一つです。現代では、医療現場やマーケティング、画像識別などさまざまな分野で機械学習が用いられるようになりました。

 

03機械学習でできること

ここまで機械学習はさまざまな分野で活用され注目されていることを解説しました。それでは、具体的に機械学習はどのように活用できるのでしょうか。ここでは、機械学習によってできることを詳しく解説します。

回帰分析

回帰分析とは、予測したい値を一つもしくは複数の変数を用いて予測する分析手法です。 過去の売上データから、今後の需要を予測する場合になどに用いられます。また、かけた広告費と来店者数の関係を数字として分析することも可能です。 回帰分析を用いることで、データがないところまで予測が可能になるのです。

分類

分類も回帰分析と同様に将来の予測を行うものです。回帰分析と混同されることが多いですが、回帰分析は売上などの連続値を用いた値の予測に対して、分類は分析したいデータが属するクラスを予測することです。例えば、顧客の購買情報からその顧客が新しい商品を買うかどうかを予測します。

次元削減

次元削減とは、簡単にいうとデータを要約、圧縮するデータ分析の手法です。 データ量が膨大だと、データ分析するにせよ、AI開発をするにせよ、処理に時間がかかってしまいます。そこでなるべく情報量を得減らさずにデータ量を減らすことで精度はできるだけ担保したまま、処理速度を上げることができます。 また、データの大まかな傾向や特徴を知りたいという場合、複雑なデータを視覚的にわかりやすいように表示することも可能です。

クラスタリング

クラスタリングは、データ群を一定の基準によって部分集合に分離してデータを分析することです。前述した分類とは異なり、クラスタリングは過去のデータを必要としません。与えられたデータに対して機械学習が共通パターンを分析してグループ化します。 膨大な顧客データから共通する項目に分け、プロモーションを行うなどに用いられます。

レコメンデーション

レコメンデーションとは、対象者にとって価値があるとおもわれる商品や情報を各個人に提示することです。データの中から特定のデータと似た特徴を見つけ出し、顧客のニーズに合った他の商品や情報をおすすめします。ECサイトなどで多く用いられており、購買情報や商品の閲覧情報を用いておすすめする商品を選定しています。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間の自然な言語を解析し、正確な意味を導き出すことです。論文や文章を書くときに用いられる書き言葉だけでなく、日常のコミュニケーションで用いられる話し言葉も自然言語処理の対象として当てはまります。 例えば、文字を入力する際に起きる予測変換は自然言語処理を応用したものです。しかし、人間でも感情や文脈の解釈の違いによって認識に違いが生まれる言語の曖昧さを、機械が正しく解析するのは非常に難しいとされています。 言語処理の正確性は、今後さらに改善されることが期待されている分野です。

さまざまな予測

膨大なデータから未来を予測する機械学習の技術は、さまざまな場で活用されています。 例えば、飲食店における待ち時間の予測もこれに含まれます。過去の顧客の来店情報や滞在時間を機械学習で学習・分析することで、当日の待ち時間を導き出すことが可能となります。機械学習により未来が予測されることは、企業と顧客の双方にメリットをもたらすでしょう。

 

04機械学習におすすめの言語

機械学習のプログラムを作るプログラミング言語では主に「Python」が使用されています。他にも統計解析向けのプログラミング言語である「R言語」も使用されることがあります。ここではそれぞれどのような特徴があるのかを解説します。

Python

Pythonはオープンソースで運営されており、現在、機械学習にもっとも使用される言語です。 Pythonの特徴として、文法が比較的容易であることや専門性のあるライブラリが豊富であることが挙げられます。機械学習の初心者でも扱いやすく習得がしやすい言語であることから、機械学習の基本的な言語として用いられているのです。 PythonはWebアプリケーションの開発に用いられることが多く、代表的なものでいうとInstagramやYouTube、Dropboxの開発に使用されました。

R言語

R言語はPythonと同じくオープンソースでの利用が可能で、統計やデータ解析に特化したプログラミング言語です。統計解析分野においては、Pythonなどと比較すると短いコードで統計処理を実施できます。統計解析やテキストマイニング、ヒストグラムの作成などができ、機械学習エンジニアやデータサイエンティストには必要なスキルと言えます。一方、統計解析に特化している半面、汎用性という点ではPythonに劣るため、目的によって学習をするべきかしっかりと検討する必要があります。

 

05機械学習の実用例

機械学習は日常の身近なところでも多く用いられ、生活をより便利にしています。ここでは、機械学習の実用例について詳しく解説します。

スパム・不正検知

機械学習は、スパムや不正検知に用いられます。 例えば、スパムメールが届くと、メールフォルダの受信欄でなく、自動的に迷惑メールフォルダに分類されるという方も多いのではないでしょうか。メールを分類ごとに認識し、仕分けする作業では機械学習の技術が使われています。

チャットボット

企業に問い合わせる際に、チャットの画面を使用したことがある方も多いのではないでしょうか。チャットボットでは、人の質問をコンピュータが分析し分類ごとに分けることで、人間に代わって回答することができます。 これにより、問い合わせ対応における人件費を削減することができます。また、顧客の待ち時間を減らすこともできるため、結果的に顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

売上・需要予測

過去数年分の売上推移や顧客情報を学習させることで、今後予測される見込み売上高を明らかにすることができます。 売上予測の結果から、商品の仕入れや生産量を決定できるため、商品の廃棄を最小限に抑えられます。仕入れ値や生産にかける人件費を最適化することができるため、結果的に企業の売上アップや業績の向上につながるでしょう。

画像認識

機械学習によって顔認識や物体認識、文字認識といったさまざまな分野に応用できる画像認識ができるようになります。スマートフォンで撮影した写真が人の顔を認識する仕組みにもこの技術が用いられています。 ビジネスの現場においては、製造業における不良品検査に活用することによって、人手不足が解消されるだけでなく認識の精度を向上させることもできます。労働時間が削減できることで、業務を効率的に処理できるようになるでしょう。

音声認識

機械学習によって、コンピュータで音声データをテキストデータに変換する音声認識ができるようになります。身近なものだと、スマートフォンに標準搭載されるSiriなどの音声認識が挙げられます。利用者の音声をコンピュータが認識することで、文字として打たなくても必要な情報が得られるようになります。 また近年では、コールセンターで顧客と従業員の会話を音声で記録しながら同時に文字情報に変換するためにも活用されています。顧客の要望を解析できるため、従業員の対応品質を向上するために役立てられるでしょう。

 

06今後機械学習に期待できること

機械学習は現在でも多方面で活用されていますが、その活躍の幅は今後さらに広がっていくことでしょう。ここでは、今後機械学習に期待されることについて解説します。

労働者不足の解消

機械学習が活用されることで、労働者不足の解消が期待されます。 機械学習によって商品の検品や顧客対応といった、人の力で行うと膨大な時間と手間がかかる作業を短縮することができます。これまで人が行っていた仕事の一部を機械が担うことで、ひとり当たりの作業量を減らすことができます。 機械学習では処理のスピード、大量データの解析・検知、知識量などが優れているため、それらの作業を機械学習に託すことでより業務の生産性を高められるでしょう。

自動運転化による事故の減少

自動運転の技術にも機械学習が用いられています。自動車運転が自動化されることで、交通事故を大幅に減少させることが期待されています。 ドライバーに代わってシステムが運転する自動運転技術は、多くの企業が積極的に開発を進めており、完全な自動化が目指されています。

 

07機械学習を学ぶならSchoo

Schooビジネスプランでは約6000本の授業をご用意しており、様々な種類の研修に対応しています。その上、自己啓発にも効果的な内容の講座を毎日配信しているため、研修と自己啓発の両方に対応することができるシステムになっています。研修と自己啓発を掛け合わせることにより、誰かに要求されて学ぶのではなく、自発的に学び、成長していく人材を育成することが可能になります。ここでは、Schooビジネスプランの具体的な活用方法と、特徴、さらにはどのようなメリットがあるのかを解説します。

1.研修と自己啓発を両方行うことができる

Schooビジネスプランは社員研修にも自己啓発にも利用できるオンライン学習サービスです。通常の研修動画は、研修に特化したものが多く、社員の自己啓発には向かないものも少なくありません。しかし、Schooの約6000本にも上る授業では、研修系の内容から自己啓発に役立つ内容まで幅広く網羅しているため、研修と自己啓発の双方の効果を得ることができるのです。

2.自発的に学ぶ人材を育成できるSchooの講座

前述したとおり、Schooでは約6000本もの動画を用意している上に、毎日新しいトピックに関する動画が配信されるため、研修に加えて自ら学び、成長する人材の育成が可能です。近年の社会のグローバル化やテクノロジーの進化などにより、企業を取り巻く環境が刻々と変化しています。それに伴い、社員の業務内容や求められるスキルも早いスパンで変化しています。このような予測のつかない時代の中で会社の競争力を維持するためには、社員一人一人が自発的に学び、成長させ続けることができる環境、いわば「学び続ける組織」になることが必要です。 Schooビジネスプランの講座では、体系的な社員研修だけでなく、自己啓発を通じて自発的に学び、成長できる人材を育成することが可能です。 ここでは、機械学習について学べるSchooの講座をご紹介します。

Pythonで機械学習とデータ分析

Pythonで機械学習とデータ分析
 

この授業はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の方法を学習する授業です。 普段はExcelで分析作業をしていてエンジニアリングの経験がほぼ無くても、これからデータサイエンスをやってみたいという方を対象にPythonと実データを用いて分析する方法を学習することが出来ます。 大量のデータを扱うことができるようになり、機会学習の社会的な認知も得られてきた中で、ExcelやSpreadsheetなどの表計算の「一歩先」にトライしてみたいと考えている方は多いのではないでしょうか。 この授業ではPythonのプログラミングを扱うだけでなく、国が発表しているデータや需要データなど実際のデータを扱います。 なるべく理系的な解説を少なくして、基礎から実践的な分析までを実際に分析しながら学習していきましょう。 受講前は「AI・機械学習ってなんだかよくわからないけど、すごそうなもの」というくらいの理解で大丈夫です。 この授業でPythonのプログラミング、データ分析、機械学習を学習していきましょう。

  • データ解析界隈の開発エンジニア

    1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。

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AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論

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本授業は、数式をほとんど使わずに、機械学習・ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム) を学ぶ概論授業です。 機械学習やディープラーニングの学習を深めていただく方の第一歩となるように、本授業を通してAIアルゴリズムのエッセンスを学んでいきましょう。

  • データエンジニア

    国内企業にて、データエンジニア、データサイエンティストとして機械学習案件の開発や分析に携わっている。HR領域や広告配信に関連した案件に取り組んでいる。 翔泳社「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」を執筆した。

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Rで学ぶデータ分析超入門

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本授業は、Rを活用した、高度な統計処理分析が行えるようになるデータ分析の入門授業です。 「R言語は何ができるのか?」「何が便利なのか?」という全体像を体感していただきながら、データを分析するイメージを養っていきましょう。

  • 研修・人材育成サービスの講師

    大学院で教育工学を研究し、その後大手ITベンダー系研修会社でクラウド、データサイエンス等トレンド領域の研修を開発、実施しました。その後マーケティングリサーチ会社のアナリストとして、デジタルマーケティング領域のデータ分析を行いました。2018年から独立し、教育を軸に活動しています。2020年から大学の非常勤講師も勤めています。技術や現場経験だけでなく、教育を軸にしてきたからこそできる、わかりやすくて役に立つ講義を提供できればと思っています。

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08まとめ

機械学習は、日常生活のあらゆる場面で私たちの生活を豊かにしています。コンピュータ技術の向上や労働人口の減少といった背景もあり、機械学習は今後ますます活用されていくでしょう。 ビジネスにおいては、作業効率の向上やコストカットのためにも、機械学習の導入は需要が高まるといえるでしょう。

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