マシンラーニングとは
マシンラーニングとは、データ分析とパターン認識のプロセスを通じてシステムがタスクを完了できるようにする AI の方法論です。
マシンラーニングの目標は、AI ML モデルを使用するシステムが、追加のプログラミングやその他の人的介入を必要とせずに、新しいデータに動的に対応できるようにすることです。この適応性は継続的に反復することで、時間の経過とともにシステムの応答とアクションの改善につながります。
マシンラーニング・アプリケーションは急速に導入が進んでおり、ヘルスケア、教育、自動車、日常生活や通信など、多くの業界に多大な影響を与えています。
古典的機械学習
最近まで、マシンラーニングは、回帰、サポートベクター、決定木、その他の統計的方法をはじめとするデータモデリングと分析手法に依存していました。このようなアプローチは、古典的機械学習に分類されます。
古典的機械学習では、データセットから関連する特徴を設計して選択し、ML アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータのラベル付けやその他の構造化を行うために、人の該当領域の専門知識が必要です。
古典的機械学習は、構造化された小規模データセットでは特に効果的であり、ディープラーニングなどの高度な ML 手法よりも計算負荷が低くなる傾向にあります。
古典的機械学習の特性は、解釈が可能であるということです。つまり、開発者は AI ML モデルが特定の判断や予測を行った理由を理解できることが多く、必要に応じてパラメーターやプロセスをより簡単に調整できることができます。
ディープラーニングとニューラル・ネットワーク
より広範なカテゴリーにおけるマシンラーニングには、より複雑で、データ負荷が高く、解釈が難しい現代的な手法も含まれています。
マシンラーニングのサブセットであるディープラーニングは、複雑なデータセットにおける多層構造のパターンをモデル化できます。ディープラーニングのアルゴリズムは、生データ内の特徴を検出して分類できるため、開発者は各特徴を識別したりラベル付けしたりするために、人による該当分野の専門知識を適用する必要はありません。
ディープラーニングが正しく機能するには、通常は膨大な量のデータを必要とします。これは、アルゴリズムが多くのパラメーターを識別して分類する必要があり、モデルのトレーニングにはそれらのパラメーターがすべて大量にデータセットに存在していなければならないためです。3 層以上のディープラーニング・システムは、人間の神経系における相互接続ノードを模倣していることから、ニューラル・ネットワークと呼ばれています。
ディープラーニング・モデル、特にディープ・ニューラル・ネットワークは、アルゴリズムが非常に複雑で、特定の決定に至る過程が理解しにくいことから「ブラックボックス」のように不透明に感じることがあります。説明可能な AI (XAI) と呼ばれる一連のプロセスと手法が、ディープラーニング・モデルの決定の透明性を高めるために活用されています。これは、特に規制産業における AI システムの信頼性を高め、説明責任を果たす上で重要です。
マシンラーニングのメリット
マシンラーニングは、あらゆる AI ユースケースの基盤となるコンポーネントであり、その機能は私たちの仕事、創造、交流の在り方とビジネスの事業の進め方を変革しています。
マシンラーニングは、チャットボットや推奨システム (レコメンドシステム) などの自動化・パーソナライズされたインタラクションを促進し、顧客がより迅速に情報を収集して情報に基づいた意思決定を行うのを支援することができます。
かつては人の手による介入が必要だったルーチンワークを自動化することで、マシンラーニングは時間の節約と効率の向上をサポートできます。多くの場合、ML が導入されたプロセスは人が担当する場合よりも高速かつ正確であり、より優れた結果を導きます。同時に、コンピューターでは実行できない刺激的で創造的な業務に従業員を充てることが可能になります。
マシンラーニングは、パターンや傾向を特定して異常を検出したり、将来の出来事を予測したりする場合にも活用できます。こうした機能により、製造などのプロセスの効率化やカスタマイズ、エネルギー分野で需要予測に基づいた送電網の調整等の計画立案に役立てるなど、幅広い革新的なソリューションが実現できます。
マシンラーニングの仕組み
マシンラーニングは統計手法に依存して、人の介入なしにデータのパターンを認識し、それに基づいた行動を実現します。ML アルゴリズムを関連するデータセットに曝すことで、特定のタスクを完了できるようトレーニングされます。トレーニング中は反復的に最適化して、予測と決定の精度を向上することが可能です。結果として得られる AI モデルを成功させるには、データの質と量、アルゴリズムの適応性が極めて重要です。
マシンラーニングの方法
マシンラーニングには主に以下の 4 つの方法またはタイプがあります。
- 教師あり学習: アルゴリズムはラベル付きデータセットでトレーニングされます。つまり、各トレーニングの例は出力ラベルとペアになっていて、アルゴリズムは入力データから出力を予測することを学習します。
- 教師なし学習: アルゴリズムに明示的な指示なく、ラベルのないデータが与えられます。システムがデータ自体からパターンと構造を学習する必要があります。
- 半教師あり学習: この手法ではラベル付きデータとラベルなしデータの両方をトレーニングに使用します。少量のラベル付きデータに、大量のラベルなしデータを組み合わせるのが一般的です。
- 強化学習: アルゴリズムは、ある動的な環境で目標を達成しようとする過程で学習します。車の運転やインタラクティブなゲームプレイなどが例として挙げられます。システムは、問題領域をナビゲートする際に、行動に関するフィードバックを受け取ります。
マシンラーニングが活用されている方法
AI マシンラーニングは、明示的なルールベースのアルゴリズムでは管理が難しい複雑なコンピューティング・タスクに幅広く活用されています。このような複雑なアプリケーションの例には、音声認識、コンピューター・ビジョン、推奨システム、不正検出などがあります。
マシンラーニングのユースケース
カスタマーサービス
マシンラーニングの手法は、特にオンライン・サービス・プロバイダーにおいて、顧客サービスの多くの側面を効率化および改善するために活用されています。
大規模言語モデル (LLM) は、人間のような言語を理解、翻訳、生成するように設計されたディープラーニング・モデルです。音声からの文字起こし、音声アシスタント、チャットボット、生成 AI (GenAI) アプリケーションなどの音声やテキスト中心のツールの基盤となる強力な機能であり、顧客サービスの各種機能の自動化を支援します。
また、オンライン小売業者およびサービス・プロバイダーは、顧客サービスとエンゲージメントの改善を目的として推奨システムを導入しています。推奨システムはマシンラーニングとデータ・フィルタリング技術を使用し、ユーザーの過去の選択、フィードバック、エンゲージメント、類似のプロファイルを持つほかのユーザーの類似パターンに基づいて、ユーザーが求めているコンテンツの種類を正確に予測します。
製造
製造における品質管理を支えるのはコンピューター・ビジョンですが、これはマシンラーニングとディープラーニングに依存しています。コンピューター・ビジョンは、多くの産業の環境において視覚データを解釈し、欠陥や異常の検出、プロセスの監視と制御、対応の迅速化、貴重なインサイトの生成をほぼリアルタイムで実現します。
金融サービス
マシンラーニングの手法は、パターン認識を活用することで、不正行為の検出、規制コンプライアンス、個人向け銀行業務、決済処理、さらには自動株式取引など、多様な活動を効率化および改善することで、金融および銀行業界に貢献しています。
マシンラーニングの課題
マシンラーニング・ソリューションの中には、事前学習済みモデルとオープンソースのツールのサポートがあれば実装できるものがあります。しかし、ほとんどの場合は小規模な実装であってもカスタマイズが必要です。AI の導入を始めたばかりの組織では、必要なスキルセットを持つチームメンバーを集めるのにも困難が伴います。
スタッフの配置を終えたら、次の課題は効果的かつ効率的なモデルを設計またはカスタマイズすることです。過剰適合 (モデルによるトレーニング・データの解釈が正確すぎて新しいデータを包含できない問題) や過小適合 (モデルが単純すぎて基礎となるデータパターンを捉えられない問題) を防ぐために、多くの反復が必要となることがあります。場合によっては、予測の精度を向上させるために大量のデータが必要となり、追加のデータの取得が困難であったり、コストが嵩んだり、多大な時間が必要となったりすることもあります。
データ・セキュリティーも課題の 1 つです。推奨システムなど、一部のマシンラーニング・アプリケーションでは、ユーザーのブラウザーや購入履歴、人口統計データを使用します。AI を活用する製品を含む多層的なセキュリティー・ソリューションは、ユーザーのプライバシーと個人情報、組織の機密データや知的財産の保護に役立ちます。
新しい AI ML の実装では、システムが安全で信頼でき、倫理的な方法で使用されることを保証するために、責任ある AI の実践にも準拠する必要があります。
マシンラーニングの未来
AI の導入は始まったばかりです。AI ML とその支援テクノロジーの急速な進歩により、ビジネスでの AI 利用が身近になり、その結果 AI の応用と世界への影響には無限の可能性が広がっています。マシンラーニングの未来では、新しいユースケースや新たな文脈における応用が期待されています。