機械学習とは？ 定義、種類、トレンド
MLはAIの主要な一分野です。データを新たな形で活用し、Facebookのように記事を提案します。この驚くべき応用科学により、コンピュータは経験から学び、計算と検出をもとに自動で行動します。
機械にデータを供給することで、アルゴリズムは学習し成果を向上します。たとえば、Alexaにお気に入りの曲やステーションを頼むと、直近の利用履歴に従って自動的に再生されます。
何が機械学習なのか？
機械学習はAIの一分野です。単にプログラムを書くのではなく、データを探って知識を深める技術です。大量の情報を分析し、その結果から判断を下す方法をコンピュータに学ばせます。
機械学習アプリは、より多くのデータと最新情報を取り入れることで、ますます賢くなっています。その仕組みは、家庭やショッピング、メディア、医療など、あらゆる場所に見られます。
なぜ機械学習が重要なのか？
機械学習は、人的な判断を超える速さと規模で問題解決が可能であり、そのため非常に有用です。デバイスはパターンや意味を見つけ出し、膨大な計算リソースで単一または複数のタスクを自動化できます。
- データが肝心： システムは数値に依存します。トレーニングデータを使用して統計モデルを作り、自動処理せずに予測や判断を行います。これにより、企業は意思決定を向上させ、生産性を高め、有用な情報を大量に活用できます。
- 目的はAI： 機械学習によって、AIシステムが業務を自動化し、データに基づく課題に対応できるようになります。企業は人のスキルを補完または代替が可能です。チャットボット、無人運転車、音声認識などが例です。
機械学習のしくみは？
機械学習は、トレーニングデータや統計グラフなどの入力から、特徴、パターン、関連性を理解します。要素が決定されると、深い学習が始まります。観察や実体験、ルールに基づいて、記録の中からパターンを見出すのです。
機械学習はどう発展してきたか？
- 1642 - ブレーズ・パスカルが機械式計算機を発明。
- 1679 - ゴットフリート・ウィルヘルム・ライプニッツがバイナリコードを発明。
- 1834 - チャールズ・バベッジが、パンチカードでプログラム可能な汎用機械を構想。
- 1842 - エイダ・ラブレスが、バベッジの機械を用いた科学的問題解決の手順を説明。
- 1847 - ジョージ・ブールが、全ての値が正か誤かという論理（ブール論理）を確立。
- 1936 - アラン・チューリングが、命令の解析と実行が可能な多目的機械を設計。これがコンピュータサイエンスの基礎となる。
- 1952 - アーサー・サミュエルが、IBMのコンピュータを用いてチェッカーを上手にプレイできるシステムを構築。
- 1959 - MADALINEが、電話回線のエコー除去に初の独自ニューラルネットワークとして登場。
- 1985 - テリー・セイニョウスキーとチャールズ・ローゼンバーグのニューラルネットが、1週間で20,000語を学習。
- 1997 - IBMのDeep Blueがチェスのグランドマスター、ガリー・カスパロフに勝利。
- 1999 - CADプロトタイプのスマートワークステーションが、放射線科医より52%高い精度でがんを検知。
- 2006 - ジェフリー・ヒントンが、ニューラルネット研究を前進させるディープラーニングを提唱。
- 2012 - Googleのセルフラーニングニューラルネットが、YouTube動画内の猫を正確に認識。
- 2014 - チャットボットが、チューリングテストで33%の審査員を騙す。
- 2014 - GoogleのAlphaGoが、囲碁チャンピオンを下す。
- 2016 - DeepMindのLipNetが、動画内の口の動きを93.4%の精度で認識。
- 2019 - Amazonが、米国バーチャルアシスタント市場の70%を占める。
機械学習の種類
各種のML学習法にはそれぞれ利点と課題があります。以下のアプローチに基づき、主に4つに分類されます。
- 教師あり学習
入力データを解析し、そのパターンを元に、新しいデータの未来の動向を予測します。信頼性の高い予測には、大規模なデータセットが必要です。学習結果と実際の結果を比較して、エラーをもとにさらにアルゴリズムを改善します。
- 教師なし学習
この方法では、機械学習がデータ内のパターンを自動的に抽出します。正解ラベルや人の介入はなく、各データを独立して解析します。大量のデータを整理し、クラスタリングや構造化する方法です。
- 半教師あり学習
ラベル付きとラベルなしの両方のデータを用います。ラベル付きデータはアルゴリズムが理解しやすく、ラベルなしデータと組み合わせて、未分類データの分析に活用します。
- 強化学習
この方法は、明確な行動、パラメータ、最終結果が与えられ、基準に沿って最良の選択肢を見つける手法です。試行錯誤を通じて、過去の経験から最適な結果を導き出します。
機械学習アルゴリズム
代表的なアルゴリズムには以下が含まれます。
- 人間の脳のように多くの処理ノードを連結したニューラルネットワーク。パターン認識に優れ、自然言語の翻訳、画像認識、音声認識、画像生成に使用されます。
- 線形回帰は、変数間の線形な関係から数値を予測します。
- ロジスティック回帰は、「はい/いいえ」といった明確な応答を予測し、迷惑メールの分類や生産ラインの品質管理に使われます。
- クラスタリングアルゴリズムは、教師なし学習によってデータの構造やパターンを発見します。
- 決定木は、回帰やデータ分類に使われる、分岐状の判断プロセスを視覚的に示す手法です。ニューラルネットワークに比べ、検証と監査が容易です。
- ランダムフォレストは、複数の決定木の結果を組み合わせ、値やカテゴリを予測します。
機械学習のメリットとデメリット
機械学習は、その有用性とともにそれぞれの面に特徴があります。次に、強力なツールであるMLの長所と短所を紹介します。
メリット
- 完全自動化
機械学習は作業量と時間を削減します。アルゴリズムが作業をこなすため、自動化が進み、効率が向上します。
- 多様な用途
機械学習は幅広い分野で活用できます。医療、ビジネス、金融、科学、技術など様々な領域で利用され、顧客対応にも変化をもたらします。
- 進化の可能性
機械学習は発展を続け、将来の主要技術になる可能性があります。ハードウェアとソフトウェアの両面で、研究の進展を促す分野が数多く存在します。
- パターンの発見が容易
膨大なデータセットを解析し、人が見逃しがちなパターンや傾向を見つけ出します。たとえば、Amazonのようなオンライン小売業者が、顧客の閲覧履歴や購入履歴からターゲット広告を提示できます。
- 金融モデルと基準の精度向上
金融業界では、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、融資審査、詐欺検知などに機械学習が活用されています。Ernst & Youngの報告書『The Future of Underwriting』では、MLによってデータを継続的に評価し、微細な変化や異常を検出できると述べられています。これにより、金融モデルや基準の精度が向上します。
デメリット
- データ収集
データセットの収集は時間がかかり、場合によっては煩雑な作業となります。大量のデータを集める必要があるため、コストが上昇する可能性があります。
さらに、アンケートなどからのデータ収集は手間がかかり、誤差が混じると分析精度を低下させる恐れがあります。こうした要因が、実際にアルゴリズムを導入する際の大きな障壁となります。
- データの解釈
教師ありアルゴリズムはラベル付きデータで精度を高めますが、これらのデータは極めて正確でなければなりません。わずかな誤りでも、新しく収集されたデータの学習に影響を及ぼし、ソフトウェアの自動機能が誤作動する可能性があります。
例えば、銀行のデータセットに誤りがあれば、誤った学習結果により利用者が返済不能者と誤認されることがあり、こうした場合は人の判断が求められます。
- 時間とリソース
機械学習アルゴリズムは大量のデータ処理が可能ですが、その処理には追加の時間が必要になる場合があります。大量のデータを処理するため、追加の設備が求められ、システム全体の負荷が増す恐れもあります。
CPUとGPUの協働でスムーズに動作させる工夫があっても、データ管理は依然として大変な作業であり、アルゴリズムの信頼性低下やデータ改ざんのリスクも生じかねません。
- 適切なアルゴリズムの選定
機械学習モデルは高い信頼性と正確性を持っていますが、利用可能な多くのアルゴリズムから最適なものを選ぶのは手間がかかります。結果を正確にするために、手動で選定しなければならず、このプロセスは時間を要します。
適切な機械学習モデルの選び方
戦略的に問題を解決するため、適切なMLモデルを選びましょう。
- Step 1: 問題と利用可能なデータ入力を合わせる。データサイエンティストや問題解決担当者が関与します。
- Step 2: データを収集しラベル付けする。データサイエンティストやデータ整理担当者が主導します。
- Step 3: 選んだアルゴリズムをテストする。データサイエンティストが実施します。
- Step 4: 出力が正確になるまで調整する。専門家の意見を参考に、データサイエンティストが対応します。
機械学習 vs. ニューラルネットワーク vs. ディープラーニング
これらはしばしば同義に使われますが、必ずしも同じ意味ではありません。下記はAI、ML、DLの関係を示す図です。
Machine Learning vs. Neural Networks vs. Deep Learning
| 機械学習 | ニューラルネットワーク | ディープラーニング |
|---|---|---|
| 機械学習は、自律的に動作するプログラムを生み出すためのAIの一分野です。 | ニューラルネットワークは、アルゴリズムで人間の脳を模倣します。入力、重み、バイアスまたは閾値、そして出力で構成されます。 | ディープラーニングは、大量のデータと複雑なアルゴリズムでモデルを学習させる、機械学習の一部です。 |
MLの適用分野
現代の急速に進むデジタル社会において、機械学習は各業界を向上させています。以下は、主要な5つのML適用分野です。
- 医療業界
ウェアラブルフィットネストラッカー、スマート健康ウォッチなどのデバイスが、医療分野での機械学習活用を容易にしています。これらはユーザーの健康データを即時にモニタリングします。
遠隔医療のチャットボット、画像診断技術の向上により、機械学習は医療分野に革新をもたらしました。MLはロボット手術の支援や、新薬の開発、治療法の研究の向上に寄与しています。Googleの機械学習アルゴリズムは、患者の死亡リスクを95%の精度で予測することができます。また、Googleのディープラーニングツールは、乳がんを89%の精度で診断します。
- 宇宙
機械学習は、新しい銀河や生息地の探索、太陽放射線の予測、小惑星の検出、さらには新たな生命探しにも役立ちます。名高い宇宙研究機関であるNASAは、IBMやGoogleと連携し、シリコンバレーの投資家、研究者、博士課程の学生、専門家とともに、機械学習を活用して宇宙探査を行っています。
NASAは、アフリカの乾燥地帯で18億本の木を発見しました。これらの木々が地球全体の炭素環境にどう影響するかを理解するため、データセットやニューラルネットワークが拡充されています。MLは、他の惑星での天候や気候の予測、短期・長期の気候変動の追跡などにも利用できます。
- 金融業界
多くの金融機関や銀行が、詐欺防止やAPIセキュリティの知見獲得のために機械学習を活用しています。信用管理や融資審査の精度向上に寄与しており、ニューラルネットワークとMLアルゴリズムを活用して貸し手候補の返済能力を評価します。
これらのアルゴリズムは、従来のモデルよりも迅速かつ正確な分析を可能にし、MLベースのデジタルバンキングソリューションは、信用審査や融資判断の自動化を支援します。機械学習を利用した信用情報の分析は、企業への資金調達や、非線形なデータ関連のリスク評価にも貢献しています。
- 小売業
多くのeコマース及び小売企業は、オムニチャネルを進めています。技術の急速な進展に伴い、オンラインショッピング業界は新たなデジタル接点に対応する必要があります。これは、eコマース成功の鍵となっています。Walmart、Target、Alibaba、Amazon、Etsyなどがその例です。ほとんどの企業は、モバイルアプリと人に近いチャットボットを提供しています。
中国の大手eコマース企業Alibabaは、7つのML研究ラボに大きな投資を行っています。データ解析、自然言語処理、画像認識が特に注目されています。Etsyは、ハンドメイド品やパーソナライズギフト、デジタル作品を販売する主要なオンラインストアで、複数のチームがMLアルゴリズムを活用しています。
- ソーシャルメディア
機械学習により、何十億ものユーザーがソーシャルメディアを効率的に利用できます。MLはニュースフィードを個々に最適化し、利用者向けの広告を提供します。Facebookの自動タグ付け機能は、画像認識で友人を自動的にタグ付けします。
- 自動車業界
自動運転や各種自動車技術は、機械学習の成功例です。製造、サプライチェーン管理、品質管理など、幅広い分野でMLが役立っています。機械学習は、危険な兆候を予測することで自動組立の効率を高め、音声や画像認識が乗客体験の向上にも貢献します。
また、最適な走行ルートの算出や、廃棄物管理、交通整理にもMLが応用されています。Teslaの自動運転システムや研究チーム、Dojo Systemsによるデータセンター内の車両・ロボット性能向上、Uberのデータ駆動型判断、Michelangeloによる社内MLモデルの導入、HyundaiのSmart Cruise Control（SCC）によって、運転支援と安全性が強化されています。
トップ10の機械学習トレンド
2024年には機械学習の活用がさらに進むと予測されます。以下は2024年に注目すべき10のトレンドです。
- ブロックチェーンと機械学習の融合
- AIを活用したセルフサービスツール
- パーソナライズされたAIアシスタントと検索エンジン
- オールインワンのスマート支援
- 個人向け医療デバイス
- 強化された拡張現実（AR）
- フルスタックディープラーニング
- 自動車業界の進展
- 敵対的生成ネットワーク（GAN）
- TinyML
機械学習の未来
機械学習アルゴリズムの有効活用が進むにつれ、企業にとって多くの可能性が広がっています。業界全体でMLの浸透が進んでおり、2023年までに新たなエンドユーザー向けAI・MLソリューションの75%が商用となると予測されています。
結論
機械学習は、現代のデータから企業が経済的価値を引き出す手段となります。しかし、非効率なワークフローにより、MLの可能性を十分に活用できない場合もあります。業務の効率化と大規模な利用を実現するためには、MLが統合されたプラットフォームの一部として取り入れる必要があります。最適なソリューションは、企業が協働してデータサイエンス活動を統合し、オープンソースツールやフレームワーク、インフラの利用と管理を促進します。
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