本記事では、機械学習の基本的な仕組みから学習法、さまざまなアルゴリズム、そしてそれらがどのように社会やビジネスに応用されているのかまで分かりやすく解説します。
近年、AI技術の中核をなす機械学習は、我々の生活やビジネスシーンを劇的に変えつつあります。しかし、その仕組みやアルゴリズム、学習方法については複雑で理解が難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、機械学習の基本的な仕組みから学習法、さまざまなアルゴリズム、そしてそれらがどのように社会やビジネスに応用されているのかまで分かりやすく解説します。
機械学習の概要
まずは、機械学習の概要や関連する言葉との違いを解説します。
機械学習とは
機械学習は、コンピュータに人間のように学習する能力を持たせる技術の一つです。アルゴリズムと統計モデルを使用して、データからパターンや規則性を見つけ出し、それを基に未知のデータについて予測や判断を行うことが目的です。
具体的には、機械学習のアルゴリズムは大量のデータを分析し、そのデータ内の構造や関係性を自動で学習します。そして、学習した知識を活用して、新しいデータに対する予測や決定を行う能力を持っています。
このプロセスにおいて、人間の介入はデータの提供とアルゴリズムの選択、パラメータの調整に限られ、コンピュータは与えられたデータから自ら学習し、改善していくことが特徴です。
機械学習は、画像認識、自然言語処理、予測分析など、さまざまな分野で応用されており、その使用例は日々拡大しています。
機械学習とAIの違い
AI（人工知能）と機械学習の関係は、しばしば誤解されがちですが、明確な違いが存在します。
AIは、人間の知能を模倣し、論理的思考や学習、自己修正などの能力を持つシステムや機械を作り出すことを目指す広範囲に渡る科学技術の総称です。
機械学習はAIの一部分を構成しており、特にデータから学習することに重点を置いた技術領域です。
つまり、機械学習はAIの手法の一つであり、データを通じて機械が自動的に学習し、その結果として知能的な振る舞いを実現することを可能にします。
AIはより広い概念であり、機械学習以外にも、ルールベースのシステムなど他の方法も含まれますが、現代のAIの進展は主に機械学習、特に深層学習の技術によって牽引されています。
機械学習と深層学習の違い
機械学習と深層学習は密接に関連していますが、両者には明確な違いがあります。深層学習は機械学習の手法の一つであり、多層ニューラルネットワークを用いてデータからより複雑な特徴やパターンを学習する技術です。
深層学習は、データの階層的な表現を自動で学習する能力があり、これにより人間が事前に特徴を定義する必要がなくなります。つまり、機械学習が広い範囲のアルゴリズムを含む一方で、深層学習は特に複数の階層を持つニューラルネットワークを通じてデータの深い特徴を掘り下げて学習することに特化しているのが特徴です。
機械学習が持つ3つの学習方法
機械学習には、以下3つの学習方法があります。
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
それぞれ解説します。
教師あり学習
教師あり学習は、機械学習モデルがデータとそのデータに対する正解、つまりラベルを与えられ、その関係性を学習する手法です。モデルは、与えられた入力データに基づいて予測を行い、その予測結果が実際のラベルとどの程度一致しているかを通じて学習を進めます。
例えば、画像内の物体識別のタスクでは、犬や猫などの写真とそれが何であるかを示すラベルがモデルに提供されます。学習プロセスを通じて、モデルは特定の特徴が犬を示しているのか、猫を示しているのかを学び取り、新しい写真に対して正確に識別する能力を養うのです。
教師あり学習は、分類（データがどのカテゴリに属するかを予測）と回帰（連続値の予測）の二つの主なタスクに応用されます。この学習方法は、メールのスパム分類や顧客のセグメンテーション、不動産価格の予測など、具体的かつ明確な出力が必要な場面で広く利用されています。
教師なし学習
教師なし学習では、ラベル付けされていないデータセットからパターンや構造を自動的に見つけ出すことが目的です。この学習方法では、入力データのみが与えられ、モデルはそれらのデータ内に自然に存在する構造や関係性を探り出します。
一般的な応用例としては、クラスタリングがあります。これは、類似の特徴を持つデータポイントをグループ化するプロセスで、マーケティングにおける顧客セグメンテーションやソーシャルメディア分析で利用されることが多いです。
また、異常検出は、データセット内の異常なパターンや外れ値を識別するために用いられ、金融詐欺の検出や製造業での品質管理などに適用されます。
強化学習
強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習するプロセスです。エージェントは、一連の試行錯誤を繰り返す中で、どの行動が最大の報酬を生むのかを学び、その知識を基に将来の決定を最適化します。
強化学習は、自動運転車の制御、オンラインゲームでの戦略立案、ロボティクスにおける自律的な行動学習など、複雑な環境下での意思決定が必要な領域で活用されています。
例えば、チェスのゲームでは、エージェント（プレイヤー）は盤面の状態を評価し、勝利につながる最善の手を学びます。報酬は通常、短期的な利益だけでなく、長期的な目標達成にも焦点を当てて設定されるため、エージェントは即時の報酬だけでなく、将来的な報酬も考慮に入れた行動選択が求められるのです。
機械学習で利用される4つのアルゴリズム
機械学習では、以下4つのアルゴリズムがよく利用されています。
ニューラルネットワーク
二アレストネイバー法
決定木・ランダムフォレスト
サポートベクターマシン
それぞれ解説します。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣したアルゴリズムであり、深層学習の基礎をなす技術です。
このアルゴリズムは、多層にわたるニューロンの集まり（ネットワーク）を通じてデータを処理し、複雑なデータパターンや関係性を学習する能力を持っています。各ニューロンは入力を受け取り、ある特定の処理を行った後に出力を次の層へと伝えます。
ニューラルネットワークは、画像認識、自然言語処理、音声認識などで活用されるケースが多いです。特に、大量のデータから深い洞察を得る必要がある場合や、人間の直感では捉えきれない微妙なパターンを識別する場合に、ニューラルネットワークは有効なツールとなります。
二アレストネイバー法
ニアレストネイバー法（最近傍探索法／サイキンボウ タンサクホウ）は、データポイント間の「近さ」に基づいて分類や回帰を行う、直感的でシンプルなアルゴリズムです。
この方法では、新しいデータポイントが与えられた際に、学習済みのデータセット内で最も近いデータポイント（または複数の近傍データポイント）を見つけ出し、それらのラベルや値に基づいて新しいデータポイントのラベルを推測します。
ニアレストネイバー法は、そのシンプルさから理解しやすく、実装も容易ですが、データセットのサイズが大きくなると計算コストが高くなるという欠点もあります。しかし、適切なパラメータ設定と事前処理を行うことで、多くの実用的な問題に対して高い精度を達成することが可能です。
決定木・ランダムフォレスト
決定木は、データを分類するためのルールを木構造で表現したアルゴリズムです。根から枝をたどり、葉に至るまでの各分岐点でデータの属性に基づいた質問を行い、最終的にデータを分類します。
単一の決定木では過学習に陥りやすいという問題がありますが、ランダムフォレストはこの問題を解決するために開発されました。ランダムフォレストは、多数の決定木を組み合わせることで、予測の精度と汎化能力を向上させます。各決定木は、データセットのランダムなサブセットから学習し、最終的な予測はそれらの決定木の予測を集約することで行われます。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシン（SVM）は、データを高次元空間にマッピングし、異なるクラスを分離する最適な境界線（または超平面）を見つけ出すアルゴリズムです。
この境界線は、異なるクラスのサンプル（サポートベクター）間のマージン（距離）が最大になるように選ばれます。SVMは特に二項分類問題において高い性能を発揮しますが、カーネルトリックを用いることで非線形のデータセットにも適用可能です。
カーネルトリックは、元の特徴空間を高次元空間に射影することで、線形分離不可能なデータを線形分離可能な形に変換する手法です。SVMはその汎用性と堅牢性から、テキスト分類、画像認識、生物学的データの分析など、幅広い分野で利用されています。
また、少ないサンプルデータからでも比較的高い精度のモデルを構築することができるため、データが限られている場合に効果的です。しかし、パラメータの選択や計算コストが高いこと、大規模データセットに対するスケーラビリティの問題など、扱いには注意が必要な点もあります。
アリババクラウドの機械学習サービスとは
機械学習を活用するためには、専門的なスキルが求められます。しかし、一からスキルを身につけ、導入するためには多くの時間がかかるでしょう。
そこで、アリババクラウドが提供する機械学習サービスの活用がおすすめです。ここでは、3つのサービスを具体的な事例とともに紹介します。
1. Vision AI Platform: 画像認識AIサービス
Vision AI Platformは、画像認識に特化したサービスを提供するプラットフォームです。さまざまなビジュアルAI機能を統合し、ユーザーに対して直感的で使いやすいAPIサービスを提供します。
実際に、中古車の個人間売買プラットフォームでVision AI Platformをご利用いただいている日本での導入事例を紹介します。
この事例では、利用者がアップロードする車両画像のナンバープレートに、自動でモザイク処理を施すために、Vision AI Platformを活用いただきました。
検証段階から90%以上の高い認識精度を提供。細かなチューニングを経て95%を超える認識精度まで実現できました。
Vision AI Platformの導入により、従来は人手によるチェックと再加工で多大な工数がかかっていた作業が大幅に削減・自動化された結果、工数を1日あたり約1.5時間にまで短縮することができたのです。
このように、AI技術を活用することで、人的ミスを減らし、運営側の負担を大幅に軽減できるでしょう。
▼アリババクラウド Vision AI Platform導入事例はこちら▼
株式会社IDOM様の事例
2. 翻訳サービス
Alibaba Cloudの翻訳サービスは、最先端の自然言語処理技術とディープラーニング技術を駆使し、膨大なEコマースデータを基に、高品質な機械翻訳サービスを提供します。
このサービスは、Eコマース関連のテキストだけでなく、日常のコミュニケーションや海外旅行など、幅広いシナリオに適用可能です。
英語、中国語、スペイン語など多数の言語に対応し、プロダクトのタイトルや説明などの詳細な最適化を行います。この翻訳サービスを利用することで、企業は国際市場でのコミュニケーションの障壁を低減し、グローバルな展開を加速できるでしょう。
3. 不正検知
Alibaba Cloudの不正検知サービスは、リアルタイム分析と正確な識別を特徴とするリスク管理ソリューションです。
このサービスは、機械学習アルゴリズムとストリームコンピューティング技術を活用し、ユーザー登録、操作、取引、クレジット監査などのコアサービスで発生する不正を識別します。
Eコマース、ソーシャルネットワーキング、金融など多岐にわたる業界で不正防止システムツールとして活用されています。
機械学習の活用例
ここでは、現代社会で実際に導入されている機械学習の代表的な活用例をいくつか紹介します。
自動運転車の障害物検出
自動運転車技術の進化には、機械学習が不可欠です。この技術を活用して、車両はカメラやセンサーから収集されるデータを分析し、道路上の障害物をリアルタイムで検出します。
障害物とは、歩行者、他の車両、道路工事など、運転中に遭遇する可能性のある物体のことです。機械学習モデルはこれらの障害物の特徴を学習し、それに応じて車両の運転戦略を調整することで、安全な運転と効率的な道路利用を可能にします。
顔認証システム
顔認証システムは、セキュリティと個人認証の分野で広く用いられています。機械学習を活用することで、システムは顔の特徴を精密に学習し、個人を正確に識別できるようになります。
スマートフォンのロック解除から空港のセキュリティチェック、さらには金融取引の認証に至るまで、多岐にわたる用途で利用されているのです。顔認証システムは、個人のプライバシーを保護しつつ、利便性とセキュリティを両立させる重要な技術です。
機械翻訳システム
機械翻訳システムは膨大なテキストデータを基に機械学習モデルが訓練され、精度の高い翻訳を実現するのが特徴です。
この技術は、ウェブページの翻訳、リアルタイムでの通訳サービス、文書の翻訳など、幅広い分野で活用されています。機械翻訳システムの進化により、言語の壁が低くなり、異なる文化間のコミュニケーションが以前に比べて格段に容易になりました。
Eコマースにおけるパーソナライズされた商品推薦
Eコマースプラットフォームでは、機械学習を活用してユーザーの行動データを分析し、個々のユーザーの興味や好みに合った商品を推薦しています。
この技術は、ユーザー体験の向上と販売促進に影響しており、購入履歴、閲覧履歴、検索キーワードなどのデータからユーザーの嗜好を学習します。パーソナライズされた商品推薦により、顧客は自分の関心に合った商品を簡単に見つけることができ、ショッピング体験がより快適で効率的になるでしょう。
また、Eコマース事業者は、顧客のニーズに応える商品を効果的に提示することで、売上の増加を見込めます。
クレジットスコアリングとリスク評価
金融業界では、機械学習を用いて顧客のクレジットスコアリングとリスク評価を行っています。顧客の信用情報、財務状況、取引履歴などのデータから、貸出リスクを自動的に評価し、信用度を算出します。
このプロセスにより、金融機関は貸出の決定を迅速かつ正確に行うことができ、不良債権のリスクを最小化できるでしょう。また、顧客に対しては、その信用状況に応じた適切な金融商品を提供することが可能になります。
製品の不良品検出
製造業界では、機械学習を活用して製造過程での不良品を自動で識別する技術が導入されています。画像認識技術を用いて、製品の画像データを分析し、微細な欠陥や不具合を検出します。
この技術により、品質管理の効率が大幅に向上し、手作業による検査に比べて、より高速かつ正確に不良品を特定可能です。
不正取引の検出
金融業界において、機械学習は不正取引の検出にも活用されています。取引データを分析し、異常なパターンや振る舞いが検出された場合には、その取引を不正の疑いがあるとしてフラグを立てます。
これにより、詐欺や不正取引を早期に発見し、予防することが可能です。
疾病の早期発見と診断支援
医療分野では、機械学習を用いた医療画像解析が、疾病の早期発見や診断支援に大きな可能性を示しています。MRIやCTなどの医療画像データから、がんや心疾患などの兆候を自動で検出できます。
高度に訓練された機械学習モデルは、人間の目では見落とす可能性のある微細な変化も識別することが可能であり、診断の精度と速度を向上させられます。この技術は、特に早期発見が治療成果に大きく影響する疾患の診断において、医師を強力にサポートします。
機械学習の活用を進めていこう
機械学習の技術は、今回紹介したような多岐にわたる分野でその有効性が認められています。これらの実例からも明らかなように、機械学習技術は今や私たちの日常生活やビジネスシーンにおいて、欠かせない存在となっているといえるでしょう。
今後、機械学習の進化はさらに加速し、その応用範囲も広がっていくことが予想されます。この波に乗り遅れないためにも、機械学習の知識を深め、実践に移していくことが重要です。
技術の基礎を学び、実際に手を動かしてみることから始め、自らの仕事や生活において機械学習をどのように活かすことができるかを考えてみましょう。