機械学習

機械学習とは？

機械学習は、コンピュータプログラムがアルゴリズムを使ってデータに潜むパターンや傾向を見つける人工知能の応用分野です。人間が介入したりプログラムしたりする必要はありません。現在、機械学習アルゴリズムは、市場に出ているほぼ全てのAI（人工知能）技術の革新や応用を支えています。

AIシステムは一般に、計画、学習、推論、問題解決、知覚、移動、そして操作などの能力を持っています。機械学習は、AIシステムで使われている多くのアプローチのひとつです。その他には、進化的計算やエキスパートシステムなどがあります。
機械学習は、私たちが普段行っている多くの行動を支えています。

＜機械学習の活用事例＞

• NetflixやSpotifyなどのストリーミングサービスのレコメンド機能
• 検索エンジンの検索結果の明確化と最適化
• ソーシャルメディアの友達やグループ、おすすめ動画の紹介
• GPSにおける目的地までのルートにおける渋滞予測と迂回ルートの提案

その他にも、AlexaやSiriなどの音声アシスタントは、機械学習を使って動作していますし、よく使う時間帯を学習し、夕食時に備えて冷やすなどの機能を持った最新型の冷蔵庫も登場しています。

これらのプラットフォームは、私たちの普段の何気ない行動や選択からデータを蓄積し、学習しています。得られた情報から次に何を観るか、いつ夕食を作るか、どこに旅行したり買い物するかなどを予測します。
このすべてのデータが機械学習アルゴリズムを動かし、私たちの次の行動を予測するのに役立ちます。それだけでなく、個人の好みや嫌いなものを他の何百万人もの人々から得られた他のデータポイントと組合せることができるため、企業にとっても正確で非常に効果的な提案リストを作成することが可能になります。
AIは、機械学習アプリケーションを応用することによって新たな高みに達することができるのです。

機械学習の応用

機械学習の応用範囲は多岐にわたります。ここでは、機械学習が私たちの日常生活においてどのように利用されているかをご紹介します。

教育分野における機械学習

教育分野において、機械学習は、教師が生徒の授業の進捗具合を把握するのに役立ちます。生徒がどのように授業を受けているか、どのくらい理解できているか、生徒が苦労しがちな共通のトピックは何かなどを評価できます。これにより、教師は効果的な授業計画を立て、生徒の学習レベルに合わせて適切なアドバイスが可能になります。

検索エンジンにおける機械学習

Googleに検索語句を入力したときに、検索結果が自分の探しているものと違っていたら、イライラしますよね。機械学習は、長い間、検索エンジンを最適化するためにはなくてはならないものでした。機械学習は、検索エンジンがより関連性の高い結果を表示するのに常に役立っています。また、音声検索サービスや画像検索など、他の多くの検索関連の機能実現にも貢献しています。

デジタルマーケティングにおける機械学習

一人ひとりの行動や嗜好性に適した情報を届けることができるパーソナライゼーションは、現代のデジタルマーケティングの鍵であり、機械学習はこれを実現するのにも不可欠な技術です。機械学習は、消費者とのやりとりに基づくデータを用いて、企業が潜在顧客に対するアプローチをパーソナライズするのに役立っています。最適なメッセージを最適なタイミングで伝えることができ、パーソナライズされたメールや、最近の購入履歴に基づくクロスセルやアップセルなど、消費者行動に関するデータを活用したマーケティング手法が確立されました。

医療分野における機械学習

機械学習は、医療分野で幅広く応用されています。医用画像を用いた診断は、機械学習が診断ツールと連携する重要な例です。機械学習は、医用画像を見て異常な部分を特定し、医療専門家が持ちうるバイアスを排除した診断を行うことができます。
また、機械学習は、特定の疾患におけるユニークなケースを治療する際に、他のケースから収集した情報に基づいて治療プロトコールに関する提案を医師に提供しています。例えば、抗生物質耐性菌の治療に有効なファージを特定する機械によって、マクロファージのライブラリーを数時間で検索することができます。
また、個人デバイスから収集、蓄積された個人データを治療に関する提案や選択肢を提供するためにどのように変換するか、という実験も行われています。日々進化が進んでいる分野です。

このように、機械学習の応用は多岐にわたり、商業的、政府的、社会的な事業にとっての利益は計り知れません。

機械学習のメリット

機械学習は、生活のあらゆる面で、非常に幅広いメリットを持っています。機械学習がもたらす一般的なメリットについてご紹介します。

顧客行動の予測

企業にとって、消費者の購買パターンの分析は、製品やサービスの展望を示すのに役立ちます。これらのパターンは、顧客の製品選択の理由、価格、季節、ブランドロイヤルティなどが製品選択にどのように影響するかなど、非常に精密なものになります。このようなデータ中心の発見は、機械学習を用いることによりはるかに迅速に行われ、素早い意思決定が可能になります。

データ入力の精度を維持

私たちが普段行う業務の中で、最も退屈なのはデータ入力です。このような反復作業では、ミスの可能性が高くなります。これらのミスは企業にとっては様々な面での損失となりかねません。機械学習は、データ入力を迅速かつ正確に行い、ミスが起きることはありません。また、従業員から単調なタスクを取り除くことで、よりやりがいのある、ビジネスに有益な仕事に集中できるようになります。

ユーザー体験からリードを発見する

すべてのビジネスは、潜在顧客を購買客に転換することで成長していきます。常にトップを走り続けるためには、顧客のニーズに合わせて進化することが重要です。機械学習は、カスタマージャーニーに深く入り込み、トレンドやニーズの予測に関するインサイトを提供することで、ビジネスを支援します。研究によると、機械学習は、顧客の行動を予測し、非効率を見つけることで、ビジネスの上昇軌道に違いをもたらすことがわかっています。

競争力の維持

優れたビジネスインテリジェンスがあれば、企業は市場とともに成長することができます。機械学習は、競合ブランドとの比較において、自社ブランドのセールスポイントや強みに関するインサイトを提供する上で、重要な役割を担っています。どのような新しいアプローチでもすぐに仮説を立て、利用可能なデータに基づいてテストすることができ、企業が迅速に市場参入計画を立てるのに役立ちます。

バーチャルアシスタントの強化

職場の大小を問わず、効率を高め、労働時間を賢く活用することが重要です。機械学習は、自動音声トレーニングに応用することで、メモを取ったり、会議の議事録を作成する、より賢く効率的なバーチャルアシスタントを作るのに役立ちます。これにより、ただただ疲れてしまう単調なペーパーワークを減らすことができます。より優秀なバーチャルアシスタントがいれば、正確さが保証され、個人情報保護規制にも十分に対応できるでしょう。

機械学習アルゴリズムの種類

アルゴリズムは、機械学習全体の構造とその成長の基礎を形成しています。ここでは大きく4つのカテゴリーに分類されるアルゴリズムについてご紹介します。

教師あり機械学習アルゴリズム

過去に学んだ教訓を、ラベル付きの例を使って新しいデータに適用し、将来の結果を予測することができます。このプロセスは、既知のトレーニングデータセットの分析から始まります。学習アルゴリズムは、可能性のある結果を予測する推論関数を作成します。学習アルゴリズムに十分な量のトレーニングが行われると、新しいデータに対して正確な予測を行うことができるようになります。

教師なし機械学習アルゴリズム

教師あり学習アルゴリズムとは対照的で、トレーニングデータのラベル付けや分類がされていない場合に使用されます。教師なし学習は、新しいデータに対して「正しい」出力を提供しません。代わりに、これらのアルゴリズムはデータを探索し、データセットから推論を行い、ラベル付けされていないデータの中から潜在的な構造を明らかにします。

半教師あり機械学習アルゴリズム

半教師あり機械学習アルゴリズムは、トレーニングにラベル付きとラベルなしの両方のデータを使用するため、教師ありと教師なし機械学習アルゴリズムの中間に位置しています。通常、ラベルなしのデータ量はラベル付きのデータ量よりも多く、アルゴリズムはラベル付きのデータを使用してラベルなしのデータについて学習します。このようなシステムは、学習の精度を常に向上させています。

強化学習アルゴリズム

これは、環境との相互作用によって行動を生成し、エラーと報酬を明らかする学習方法です。このアプローチにより、ロボットやソフトウェアエージェントは、特定の文脈で最高のパフォーマンスを発揮するための適切な行動を判断することができます。

機械学習の課題

テクノロジーが飛躍的に進歩しているにもかかわらず、機械学習が克服しなければならない課題はまだ多くあります。

ネットワークは、データを保存し処理するために依然として膨大な量の作業メモリを必要とします。一部の教師なし学習の手法は不要なデータを除去しますが、それでも膨大な処理能力が必要です。教師なし学習アルゴリズムによる不要なデータの除去は、必要な処理能力を減らすことができますが、すべてのシナリオに対応できるわけではありません。

自然言語処理は、まだ自然で正確な翻訳にはほど遠いです。スラングやアクセント、言語の理解は、機械学習にとってまだ大きな課題です。機械学習は常に新しいデータを学習することができますが、より難解なアクセントを解決するためには多くのトレーニングが必要です。

AIウォッシングとは、技術が人工知能（またはインテリジェントコンピュータ）としてラベル付けされているが、実際には単なる機械学習や従来のアルゴリズムである場合を指します。多くの人にとってその区別は重要ではありませんが、テクノロジーへの期待を過剰に膨らませ、テクノロジーへの信頼を損ない、両分野に反発を招く可能性があります。一般の人々への教育とAIおよび機械学習に対する理解が必要です。

ビデオに関する機械学習の適用は、まだまだ発展途上です。静止画や2Dの世界に頼るのではなく、動画はより豊かなデータセットを提供します。私たちの世界は動的であり、機械もそれを学習する必要があります。これは新しい研究分野です。

機械は人間のようには考えません。人間は経験則に基づいて即座に判断し、広い範囲に注意を払い、場面全体を総合的に理解します。しかし、機械学習はまだ細かいデータに基づいているため、現在の効果的な使用方法を制限しています。機械がより多くのことを学ぶにつれて、これは解決されるでしょうが、彼らが本当に人間のように考えるようになるか、「人工的な知能」に留まるかどうかはわかりません。

機械学習の未来

機械学習プログラムやデータサイエンス技術がより広く利用できるようになるにつれ、生活のあらゆる面に大きなメリットがあります。

きめ細かなパーソナライゼーション

ビジネスは機械学習を活用して顧客のニーズを予測し、対応することができるようになります。

より良い検索エンジン体験

検索エンジン結果のランキングが改善され、エンドユーザーと管理者の両方にとって、的確な結果とインサイトを提供するのに役立ちます。

データチームの進化

機械学習の改善によって、データチームやITチームの日常的な役割が進化し、手動でのプログラミングに費やす時間が削減されます。例えば、データサイエンティストは、AutoMLの使用により、データクレンジングに費やす時間を短縮できます。

量子コンピューティングの台頭

SF映画のようなものに聞こえるかもしれませんが、量子アルゴリズムは他の様々なイノベーションにつながる可能性を秘めており、中長期的には実現するでしょう。
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、世界中のビジネスやガバナンス、新技術の開発のあり方を変えようとしています。これは将来的なアプリケーション開発市場の機能を変えるでしょう。これらのテクノロジーは、産業革命の初頭、電気の発明により与えられた革新と同じくらい重要な革新をもたらします。AIとML、二つの技術が一緒になって情報テクノロジーの新しい時代を迎えることになります。

自動機械学習（AutoML）

AutoMLは、一般の人々が複雑な機械学習プロセスを実行できるようになったことを意味する、大変興味深い新技術です。これまで、データサイエンティストは統計学やデータクレンジング技術、コンピュータコーディングやアルゴリズムに関する深い理解と、高性能なコンピュータが必要でした。そのため、多くの人々にとって、機械学習は手が届かないものでした。
しかし、新しいソフトウェアの開発により、機械学習は変わりました。オンラインソフトウェアプログラムはユーザーがアップロードしたデータを取り込みます。ユーザーは必要な予測の種類を特定し、ソフトウェアは正しいアルゴリズムを選択し、明確で簡潔で説明可能な結果を生成します。予測には正確かつラベル付けされているデータが必要ですが、ソフトウェアにはデータクレンジング技術が組み込まれています。これらは外れ値や欠損情報を解析し、不一致を管理するための戦略を構築することができます。これは、専門のデータサイエンティストを雇う手段や設備がない企業が、予測を立てたりデータを処理したりする能力を得るための未来への窓口となります。現時点では、データサイエンティストは主にAutoMLのデータクレンジング機能を活用しており、多くの時間を節約しています。