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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

公開日:2021/09/10
更新日:2021/09/14
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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。

 

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。

 

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。

 

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ようになることを詳しく解説します。

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。

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、機会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。

 

機械学習におすすめの言語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。

 

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。

小売業における需要予測

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。

ECサイトにおけるおすすめの商品紹介

ECサイトで商品を探していると、おすすめの商品が広告として流れます。 これは、機械学習によって、「この商品を購入した人は、関連してこんな商品も購入する人が多い」という法則が導かれているからです。ユーザーの購入履歴や位置情報から商品の購入傾向を分析することで、正確な購買予測が可能となります。

医療における画像診断

機械学習における画像診断は医療の現場においても活用されています。 例えば、理科学研究所国立がんセンターは、機械学習の画像認識によって早期胃がんの検出を実現させています。早期の胃がんは形状が複雑であることから、専門家でもなかなか認識が難しい状態でした。 機械学習で細かな違いまで識別ができるようになったことにより、早期胃がんの発見率が大幅に増加しました。

 

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、交通事故を大幅に現象させることが期待されています。 ドライバーに変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。

 

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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