機械学習とは？AIとの違いや仕組み、業務での活用例を紹介
ビジネスや生活のあらゆる場面で「機械学習」という言葉を耳にする機会が増えています。機械学習とは、データをもとにコンピュータが自ら学習し、予測や判断を行えるようにする技術です。
本記事では、機械学習の基本的な考え方からAIやディープラーニングとの違い、仕組み、企業業務での活用方法、ビジネスで活用する際の注意点などをわかりやすく解説します。
機械学習とは？
機械学習とは、コンピュータが大量のデータからパターンや規則性を学習し、予測や判断を行う技術のことです。機械学習をビジネスに導入すれば、顧客行動の予測や業務の自動化が可能になり、生産性の向上や戦略的な意思決定のサポートを実現できるでしょう。
たとえば、広告運用の現場では、機械学習されたAIが購入可能性の高いユーザーを予測して自動で入札を行う、といったことが可能です。これにより、手動で入札作業を調整する手間を省きながら広告効果を最大化できます。
ビジネスの現場で機械学習を導入することで、熟練者の「経験と勘」に頼っていたような業務をデータにもとづく業務に変化させ、属人化の解消や業務効率化を実現します。
AIとの違い
AI（人工知能）は人間の知能を模倣する技術全般を指す言葉であり、機械学習はそのAIを実現する手法のひとつです。
AIという大きな枠組みの中に、学習の役割を担う機械学習が含まれているという関係です。両者の違いを正しく理解すれば、解決したい課題に対してどちらが最適な手段なのか判別できるようになります。
スタディストでは各種AIについても解説しています。より詳しくAIについて理解を深めたい方は以下の記事もご覧ください。
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ディープラーニングとの違い
ディープラーニングは機械学習を発展させた手法であり、両者の違いは「データのどこに着目すべきか」という点を人が設計するのか、モデルが自動で学習するのかにあります。
機械学習は分析対象となる特徴を人間が設定します。一方で、ディープラーニングでは、コンピュータがデータの中から着目すべき特徴を自動で見つけ出します。この技術により、ディープラーニングでは画像や音声などの複雑なデータからも、文脈や微細な特徴を自律的に抽出できるのです。
高度な画像検知や翻訳、品質管理など、人間レベルの高度な判断を要する業務を効率化したい場合はディープラーニングが必要になるでしょう。
統計との違い
統計学は「なぜそうなったのか」というデータの説明可能性や、因果関係の解釈を重視しており、機械学習は「将来どうなるか」という予測精度の向上を重視します。たとえば、新商品の売上にどれだけ広告施策が寄与したのかという議題について「影響度を分析し、上司やクライアントに説明する」場面には統計学が適しています。
一方、ECサイトのレコメンドや広告のクリック率予測など「理由よりも予測の的中率が重視される」場面では、機械学習が適していると言えるでしょう。
それぞれ得意分野が異なるため、ビジネスの現場では目的に応じてこれらを使い分ける必要があります。
機械学習の仕組み
機械学習は「データの収集と前処理」「特徴量の抽出」といったステップを踏みながら実施されます。
仕組みを把握すれば、実務で役に立つ高精度なシステムを構築するために必要な要件を理解できるようになり、技術者との連携もスムーズになるでしょう。
1.データの収集と前処理
まずはじめに、機械学習で用いるために生データ収集し、コンピュータが学習しやすい形式に前処理を施します。具体的には、入力ミスの修正や、欠けているデータの補完などを行います。
生データの中に必要のない情報や欠損が多数入り込むと、最終的なシステムの予測精度が低下するため、丁寧な前処理が欠かせません。
前処理には主にPythonなどの専用ツールが用いられ、近年はプログラミング知識がなくとも前処理業務ができるノーコードAIツールも普及しています。実務で活用できる精度の高い結果を得るためには、この工程がもっとも重要なステップとなります。
2.特徴量の抽出
前処理を施したデータを集めたら、データのどこに注目すれば予測精度が上がるのか、特徴量の抽出を行います。
予測したい目標に対して強い影響を与える要素が特徴量として定義されます。広告運用の成果を予測する場合、配信時間帯やユーザーの年代、デバイスの種類、過去のクリック履歴などが特徴量の要素となります。
一方で、どの要素が成果に直結するのかを把握するには、現場の意見が欠かせません。単純なデータだけでなく、数値の裏側にある顧客の行動も含めて特徴量を抽出しましょう。
3.モデルの学習
モデルの学習では、用意したデータを用いて、コンピュータがパターンや判断ルールを作り上げていきます。アルゴリズムがデータ間の関係性を繰り返し計算することで、未知のデータを予測するための仕組みを構築します。
高い計算能力をもつGPUの活用や、既存モデルをベースに追加学習させる「転移学習」を取り入れることで、効率的に精度の高いモデルを構築することが可能です。
4.モデルの評価と最適化
モデルの評価と最適化では、構築したモデルが未知のデータに対してどの程度正しく予測できるかを測定し、精度を高めていきます。学習に使っていない「テスト用のデータ」を使って予測が当たるかを確認し、結果が不十分であれば設定を調整して、モデルを最適化していきます。
ビジネスの目的に合った評価ルールを決め、システムの予測が現場の感覚とズレていないか、あるいは特定のデータに偏っていないかを厳しくチェックしましょう。
5.システムへの実装と改善
モデルが完成したら、実際のビジネス現場システムへ実装し、運用を開始していきます。
運用開始後は、常に監視とメンテナンスを行いましょう。市場や流行の変化によりAIの予測が外れる「モデルの劣化」が起きるため、常に実態に合わせた継続的な改善が必要なのです。
実際の予測と結果のズレが許容範囲を超えたり、社会情勢の変化でデータの傾向が以前と大きく変わったりした場合は、改善を行うタイミングとなります。改善の際は最新データを集めて学習をやり直し、最新の状況に対応したモデルにアップデートさせます。
3種類の機械学習
機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3種類の方法で行われます。各方法によって、構築されるシステムも特徴が異なります。
手法ごとの得意分野を理解すれば、解決したい課題に対して最適な手法を選択できるようになるでしょう。
1.教師あり学習
教師あり学習は「入力データ」と「正解」をセットにしてコンピュータに与え、予測のルールを学習させる手法です。正解が明確なデータを学習するため、特定の目標値を予測する際に高い精度を発揮するのが特徴です。
この手法で開発されたシステムの具体例として、迷惑メールの自動分類や売上予測、医療画像診断などが挙げられます。「過去のデータから将来の数値や分類を具体的に当てたい」という明確なゴールがある場合に有効な手法です。
2.教師なし学習
教師なし学習は正解を与えずに、データ自体の類似性や共通点からグループを見つけ出す手法です。データがもつ構造や類似性をシステムが自律的に分析するため、人間の先入観や固定観念にとらわれない隠れたパターンやグループを見つけ出せるのが特徴です。
購買パターンから顧客を分けるセグメンテーションや、不自然な動きを察知する不正アクセス検知などで活用されています。ターゲットが未確定な市場分析や、膨大なリストから潜在的な共通ニーズを掘り起こしたい場合など、「理屈は不明だがデータの法則性を探りたい」という課題に有効な手法です。
3.強化学習
強化学習は正解を与える代わりに、行動の結果として得られる報酬を最大化するように、コンピュータが試行錯誤を繰り返す学習手法です。
システムが自律的に試行錯誤を繰り返すことで、人間が教えきれないような最適な戦略を自ら編み出せるのが特徴です。囲碁の対戦AIや自動運転の制御、ロボットの歩行訓練、広告の自動入札などが代表例として挙げられます。
「明確な正解は提示できないが、達成すべき最終目的がある」という連続した意思決定が必要な場合に有効な手法です。
機械学習でできるようになること
機械学習を用いることで、システムは「売上予測」「需要予測」といったことに対応できるようになります。
売上予測
機械学習を活用した売上予測により、過去データにもとづいて将来の売上を高精度に予測できるようになります。システムやツールを用いない予測は、担当者の経験と勘に頼るため客観的な根拠に乏しく、特定の個人しか業務ができない属人化が避けられません。
機械学習なら膨大なデータから規則性を自動で発見できるため、ベテラン並みの高精度な予測が可能になり、現場の属人化解消や分析工数の大幅な削減などを実現します。
需要予測
需要予測に機械学習を用いることで、商品の需要変動を事前に把握し、在庫や生産計画を最適化できます。
人力での需要予測は主観への依存度が高く、複雑な市場変化や季節要因を網羅することも困難です。また、予測が外れて在庫があふれてしまったり、欠品による機会損失を招いたりするリスクも伴います。
機械学習による需要予測を実施することで、必要なものを必要な分だけ届けるサプライチェーンの最適化が実現し、経営と顧客満足度の両立にもつながります。
レコメンド
機械学習によるレコメンド機能を活用すれば、ユーザーごとの嗜好に合わせた最適な提案が可能になります。人力でのレコメンド提案は、膨大な商品の中から一人ひとりの多様なニーズを汲み取ることが難しく、的外れな提案になってしまうことも珍しくありません。
機械学習は、ユーザーの行動履歴をリアルタイムで学習し、人間では気づけない相関関係にもとづいた最適な提案を自動で行います。これにより、顧客が欲しいものに辿り着けない不満を解消し、購入率や客単価の向上を実現します。
画像認識
画像認識分野では、機械学習によって画像に写る物体や人物を自動で識別・分類できるようになります。人の目で大量の画像を仕分けるには多大な時間と人件費がかかり、見落としによるミスも発生します。
機械学習を用いた画像認識システムならば、24時間365日一定の精度で正確に識別することが可能です。これにより、人的ミスを抑えながら業務の正確性と作業効率を同時に高められます。
音声認識
音声認識に機械学習を導入することで、人の話し言葉を高精度にテキストへ変換できます。会議の記録を人力で行うと、1時間の録音の書き起こしに数時間を要するなど、膨大な作業時間がかかってしまうでしょう。
機械学習を活用した音声認識システムであれば、会議や打ち合わせの音声をリアルタイムでテキスト化でき、書き起こし作業にかかる時間と工数を大幅に削減できます。
自然言語処理
機械学習を活用することで、文章の意味を理解し分析・活用という自然言語処理もできるようになります。
人力で大量の文書やSNSの投稿を収集するには膨大な時間がかかります。自然言語処理ができるシステムならば、テキストの文脈や内容を自動で要約・分類が可能です。
これにより、市場調査やSNSの評判分析を自動化できます。他言語での自然言語処理にも対応しているため、言語の壁を解消することもできます。
機械学習をビジネス現場で活用する際の3つの注意点
機械学習を導入することで業務効率化を実現できますが、いくつかの注意点も同時に押さえておかなければいけません。
機械学習を過信すると、実務で損失を招く恐れもあるため、注意点を把握して適切にシステムを管理しましょう。
1.機械学習の性能はデータの質と量に依存する
機械学習の成果は、学習させるデータの正確性や網羅性に大きく左右されます。
質の低いデータを活用してしまうと、的外れな施策や提案を実施してしまい、クライアントからの信頼性を損なう恐れがあるでしょう。また、現場の混乱や手作業の修正も発生し、無駄なコストを生む原因となります。
高精度のシステムを構築するには、正確で偏りのないデータを大量に集め、前処理を徹底するとともに、再学習し続ける仕組みを構築することが大切です。
2.過学習によって予測精度が低下する恐れがある
機械学習では、学習データに適合しすぎる過学習が起こると、実運用での予測精度が低下する恐れがあります。これはデータ不足や、些細なノイズまで完璧に覚えようとすることが原因であり、本質的なパターンを見失った状態に陥ってしまうのです。
過学習が発生すると、開発時は完璧に見えたシステムが、実際の現場に導入するとまったく予測が当たらないという自体につながります。開発段階における見かけ上の正解率だけで判断せず、過学習のリスクを考慮することが重要です。
3.判断根拠がブラックボックス化する
機械学習モデルは、なぜその判断に至ったのかがわかりにくく、意思決定の根拠がブラックボックス化しやすいという課題があります。
機械学習のシステムは膨大な数値が複雑に絡み合ったうえで判断をしているため、処理プロセスを人間が把握することは極めて困難です。大規模プロジェクトや融資審査など、主張の根拠が求められる場面では、機械学習を用いたシステムの利用は避けたほうがよいかもしれません。
また、根拠を可視化する技術（XAI）を活用し、判断のプロセスを説明できるシステムを構築するのもおすすめです。
まとめ
機械学習とは、コンピュータに大量のデータを学習させ、予測や判断を行わせる技術を指します。機械学習を業務に活用することで、顧客行動の予測や業務の自動化が可能になり、生産性向上を実現できるでしょう。
AIや統計学といったものとの違いも把握し、それぞれの特徴ごとに使い分けることが大切です。また、性能が徐々に劣化していく、過学習の恐れがあるといった注意点も存在するため、導入時には機械学習について正しい理解をしておく必要があります。
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