機械学習とは？種類・仕組み・事例を解説します
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近年、私たちの生活や企業に欠かせない存在となっているものが人工知能（AI）の技術です。人工知能を理解する上で重要な技術の1つが「機械学習」になります。
実際の生活の中には、機械学習を取り入れた技術やシステムが多いことをご存じでしょうか。
機械学習は、スマートフォンなどの顔認証システムや自動車の自動運転システムなど、さまざまな分野で活用されています。
この記事では、機械学習とはどのようなものなのか、機械学習の種類や仕組み・利用例を用いながら解説します。
初めて機械学習に触れる方や、機械学習に興味があるけれども難しそうだなと思っている方にもわかりやすい内容になっているため、ぜひ一読してみてください。
機械学習とは？
機械学習とは人工知能を支える技術の1つで、人間の学習能力と同じ機能をコンピュータで再現する技術のことです。
大量のデータをコンピュータに入れ、新しく入れたデータをアルゴリズムをもとに特徴を見つけモデル化していきます。
それに基づき、最適化させたり予測したりという人間の学習能力に似た作業を自動的に学習していきます。
人間が詳細なデータを教え込むことは難しいため、膨大なデータの中から適切なデータを解析・振り分けをコンピュータ自身にやってもらうという仕組みです。
後ほど解説しますが、機械学習は分析する目的や文章の処理・画像の識別などさまざまな場面に対応したアルゴリズムが開発されています。
それらを活用することでより正確な予測や判断・分類ができる技術につなげられるでしょう。
その技術を用いることで、企業は顧客のデータを元に顧客のニーズに合ったセールスの展開が可能です。
機械学習の種類
機械学習には主に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
それぞれの学習方法や利用する目的などに、どのような違いがあるのかを解説します。
教師あり学習
教師あり学習とは、学習データにあらかじめ正解のデータを教え、正しい結果を学習させる方法です。
人間が正しいと判別したデータをもとに機械が学習し、入力したデータに対して正しいか・正しくないかを認識するモデルを構築します。
コンピュータは正解のデータをもとに「正しいか正しくないか」を分類・認識し、特徴を学習した後、一定の間隔でデータを数値化して学習することが特徴です。
このように過去のデータから、新しいデータがどこに分類されるのかを予測するアルゴリズムです。
また、過去のデータから将来起きる可能性があることを予測できるため、天気予報やメールのスパムフィルターなどに活用されています。
教師なし学習
教師なし学習とは、学習データに正解のデータを与えずに学習させる方法です。
正解を与えない代わりに大量のデータを教えて学習させていく点から、教師なし学習といわれています。
コンピュータは与えられたデータから規則性を発見し、データをグループ化する方法を学んでいきます。
そうして抽出されたデータの特徴や構造の類似部分をパターン化し、そこからグループごとにデータを仕分けをしていくというアルゴリズムです。
新しいデータが入ってくると、どのグループの特徴に近いかを判別するという作業を繰り返すことで、データの精度上昇が可能です。
例えば、お店のおすすめメニューや電子メールの分類といった分野で活用されています。
強化学習
強化学習とは、コンピュータに報酬を与えることによって、最も望ましい結果を出すための行動を学習させる方法です。
教師あり学習や教師なし学習のように答えを与えるのではなく、機械が自ら報酬を得るための行動を学習していきます。
試行錯誤を繰り返していくことで、最適な結果を導くでしょう。
例えば、囲碁や将棋などのゲーム用のAIや、自動車の自動運転技術などに強化学習は利用されています。
機械学習の仕組み
機械学習の仕組みは、次の4つが挙げられます。
- ニューラルネットワーク
- ニ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
人工知能は初期の段階では、何も理解できていない状態です。
そこで人工知能に膨大なデータを与え、アルゴリズムという処理手順に沿って分析・学習をさせていくことが機械学習の仕組みになります。
機械学習の仕組みは、分析の目的や文章の処理、画像の識別などそれに対応した機械学習の仕組みが開発されている点が特徴です。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、コンピュータの中に人間の脳を参考にして作られた数式的なモデルを表したものです。
人間の脳神経は、ニューロンという神経細胞からシナプスという伝達経路を伝って次のニューロンへ信号を送り、情報処理を行っています。
ニューラルネットワークは、この仕組みを人工知能に取り入れたものです。左から「入力層」「中間層」「出力層」の3層から成り立っています。
それぞれに人工ニューロンが存在し、組み合わさっていくことによりニューロンの情報が掛け合わされ、最終的な結果を導き出す仕組みです。
例えば、自動運転やレコメンデーションなどに利用されています。
ニアレストネイバー法
ニアレストネイバー法とは、コンピュータによる画像処理に使われる手法です。画像を回転・拡大・変形させるなどの技術に使用されています。
教師あり学習に分類され、パターンを認識し学習していくアルゴリズムです。最初に全ての学習データをコンピュータに入力したあと、認識させたいデータを入力します。
学習したデータの中から最も近いデータが属するクラスに、新しいデータを多数決で識別し、予測する方法です。
決定木・ランダムフォレスト
決定木とは、データをもとに木の構造のような図解を自動的に作成する仕組みです。
なぜそのように分析したのかを説明する能力があり、シンプルで理解しやすいという特徴があります。
処理の方法は、次のような流れです。
- データを分割する基準を設定
- データを分割
- 設定した基準になるまで、処理の流れとデータの分割を繰り返す
高速処理も可能でスケーリングもしやすく、複雑なモデルを複数組み合わせることで、誤差を減らせます。
そのため精度が高く、AIの開発に大変重要なアルゴリズムです。
また、ランダムフォレストとは、決定木が複数集まったもので、多数決により予測をするアルゴリズムになります。もっとも精度が高いという特徴があります。
主に、デジタルマーケティングで活用されています。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンとは「SVM」とも呼ばれ、応用分野も広くデータ分析の現場ではよく使われる手法です。
コンピュータに分類したいデータを与えることで、そのデータについて教えてくれるという特徴があります。
例えば、スマートフォンの顔認識・画像認識・テキスト分類・数字認識などに利用されています。
2つのデータ群を分割するような境界線や超平面を見つけ、分類したり回帰したりという問題に対応できるアルゴリズムです。
機械学習の利用例
機械学習は、さまざまな分野に応用されています。主な事例は、以下の4つです。
- 顔認識
- レコメンド
- 自動運転
- 自然言語処理
上記は、私たちの日常生活の中に溶け込んでいる機械学習を使った代表的なものになります。
顔認識
顔認識は教師あり学習の1つです。コンピュータに膨大な量の人の顔のデータを認識させることで、それぞれの特徴を学習していきます。
顔認証カメラで認証者の顔の特徴である目・鼻・口の位置・輪郭などを取り込むことで、事前に登録された顔のデータから識別するというものです。
近年では、スマートフォンのロック解除など身近な場所で利用されています。
レコメンド
レコメンドとは「おすすめ機能」のことです。インターネットでショッピングをしているときやネットで情報収集しているときに出てくる機能です。
教師なし学習の1つで、データを似たものからグループ分けする機械学習の手法になります。
ユーザーがネットで欲しいものや知りたい情報を検索すると、コンピュータは何を検索したのかを学習します。
過去の購買履歴や検索行動をもとにして、類似した商品や関連した情報を「おすすめ」として表示することが特徴です。
自動運転
自動運転は、機械学習を利用したスマートカーの製造に使われています。
搭載されたさまざまなセンサーにより、事故を起こさない運転をコンピュータが学ぶというものです。
「対象物との間にどのくらいの距離があればぶつからないのか」を判断します。
また「どのくらいのスピードで車間距離を取れば前の車とぶつからないのか」を判断して、未然に事故を防ぐデータを習得していきます。
強化学習を取り入れることで、さらに安全性を最適化させた行動を学習することが可能です。
自然言語処理
私たち人間が、日常的に書いたり話したりしている言語のことを自然言語といいます。同じ文章でも複数の意味を持っている場合があり、自然言語とは非常に曖昧なものです。
コンピュータは、複数の意味を持った言葉をうまく理解して処理できません。
そのため、言葉に含まれた意味を正しくコンピュータに覚えさせ、言葉の意味や値を1つにすることが必要となります。その機能が、自然言語処理です。
自然言語処理を行うことで実現できている技術は、音声認識・検索システム・文字認識・テキスト分析などがあります。
私たちの身近な存在となっており、さまざまな場面で利用する機会が多い技術の1つです。
まとめ
機械学習について、種類・仕組み・利用例を挙げながら解説しました。
機械学習は難しいと思っていた方も、普段の生活の中でさまざまな場面に機械学習の技術が利用されていることがわかり、身近に感じることができたのではないでしょうか。
機械学習は人工知能を支える技術の1つで、人間の学習能力と同じ機能をコンピュータで実現させる技術です。
教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3種類があり、コンピュータに与えるデータの有無や種類の違いにより、その特徴を活用しながらさまざまな分野で取り入れられています。
今回は機械学習の基本的な部分に触れてきました。機械学習の仕組みは、他にもたくさんあります。ご興味がある方は、さらに詳しく調べてみてはいかがでしょうか。
機械学習を含めた人工知能の分野は、日々進化を続けています。私たちの生活が便利になっていく背景には、人工知能は欠かせない存在となるでしょう。
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