マシンラーニングとは何か。なぜ重要なのか。
マシンラーニングは、データ分析とのプロセパターン認識を通じてシステムがタスクを完了できるようにするために使用される AI 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人的な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。この適応性により、継続的なイタレーションが繰り返されることで、システムの応答性と動作が時間とともに向上します。
マシンラーニング・アプリケーションは、医療、教育、自動車、日常生活とコミュニケーションなど、多くの業界に大きな影響を及ぼし、急速に普及しています。
古典的機械学習
最近まで、マシンラーニングは、回帰、サポートベクトル、意思決定木、その他の統計手法などのデータモデリングと分析手法に依存してきました。このアプローチは、従来のマシンラーニングとして分類されています。
従来のマシンラーニングでは、データセットから関連する特徴量を設計して選択し、ML アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータをラベル付け、またはその他の構造化を行うために、人的な領域の専門知識が必要とされます。
従来のマシンラーニングは、構造化された小規模なデータセットで特に効果的で、ディープラーニングなどの高度な ML アプローチと比較して、計算負荷が低い傾向にあります。
従来のマシンラーニングの特性は、解釈可能であることです。つまり、開発者は AI モデルが特定の意思決定や予測を行った理由を理解し、必要に応じてパラメーターやプロセスを調整しやすくなることを意味します。
マシンラーニングとディープラーニングの比較
マシンラーニングの幅広いカテゴリーには、より複雑でデータ負荷が高く、解釈し難い最新のアプローチも含まれます。
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で多層パターンをモデル化できます。ディープラーニング・アルゴリズムは、ロー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、人的な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を効率的に実行するには、通常、大量のデータが必要です。これは、アルゴリズムで多くのパラメーターを識別して分類する必要があり、モデルをトレーニングするにはそれらすべてがデータセットに大量に存在する必要があるためです。3 つ以上のレイヤーを備えたディープラーニング・システムは、人間の神経系の相互接続されたノードを模倣しているため、ニューラル・ネットワークと呼ばれます。
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、特定の意思決定に至る方法を理解するのは困難であるため、不透明に思える場合があります。説明可能な AI (XAI) として知られる一連のプロセスと手法により、ディープラーニング・モデルの意思決定においてより透明性を高めるために使用されています。これは、特に規制された業界において、これらの AI システムで信頼と説明責任を確立するために重要です。
マシンラーニングのメリット
マシンラーニングは、すべての AI ユースケースの基本的なコンポーネントであり、その機能は、人々の働き方、創造性、インタラクションの方法、そしてビジネスの運営方法を変革しています。
マシンラーニングは、チャットボットやレコメンデーション・システムなど、自動化され、パーソナライズされたインタラクションを促進し、顧客が情報を収集し、情報に基づいた意思決定をより迅速に下すのに役立ちます。
かつては人的な介入を必要としていたルーチンタスクを自動化することで、マシンラーニングは時間を節約し、効率性を向上させるのに役立ちます。多くの場合、マシンラーニング対応プロセスは、人間による同等のプロセスよりも高速かつ正確で、より優れた結果をもたらしながら、従業員をコンピューターでは達成できない、より刺激的で創造的なタスクに振り向けます。
また、マシンラーニングは、パターンやトレンドを特定し、異常を検出したり将来のイベントを予測したりするためにも使用できます。これらの機能により、製造などでプロセスの合理化やカスタマイズするほか、エネルギーセクターにおいては需要予測に基づいて電力網を調整するなど、幅広い分野で革新的なソリューションを実現できます。
マシンラーニングの仕組み
マシンラーニングは、統計手法に基づいて、人間の介入なしにデータ内のパターンを認識し、それに基づいて行動します。ML アルゴリズムは、関連するデータセットに触れさせることで、特定のタスクを完了するようにトレーニングされます。トレーニング中は、反復的に最適化することで、予測と意思決定の精度を向上させることができます。データの質と量、およびアルゴリズムの適応性は、結果として得られる AI モデルの成功に不可欠です。
マシンラーニング・メソッド
マシンラーニングには、主に 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、ラベル付きのデータセットでトレーニングされます。つまり、各トレーニング例には出力ラベルが対応付けられています。アルゴリズムは、入力データから出力を予測するために学習します。
- 教師なし学習: アルゴリズムには、明示的な命令なしでラベルなしのデータが与えられます。システムは、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。
- 準教師あり学習: このアプローチは、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。通常、少量のラベル付きデータと、大量のラベルなしデータとが組み合わせられます。
- 強化学習: アルゴリズムは、変化する環境で目標を達成しようとする際に学習します。例としては、車の運転やインタラクティブなゲームのプレイなどがあります。システムは、問題領域をナビゲートする際に、そのアクション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・アルゴリズム
マシンラーニング・アルゴリズムは、データに適用される一連の命令 / インストラクションで、パターン認識、分類、予測を可能にします。数多くのマシンラーニング・アルゴリズムの中から、いくつかの例を紹介します:
- 線形回帰: このアルゴリズムは、以前のデータポイントとの線形関係に基づいて、将来のデータポイントを予測します。
- ロジスティック回帰: このプロセスは、独立した変数に基づいて将来のデータポイントの確率を推定します。
- クラスター化アルゴリズム: このタイプのアルゴリズムは、データポイントの類似性に基づいてグループ化できます。
- 意思決定ツリー: 意思決定ツリーは、一連の条件テストを使用して、データを別々のサブカテゴリーに分類します。
- ランダム・フォレスト: このアルゴリズムは、多数の意思決定木の応答を集約します。
マシンラーニング・ツールとフレームワーク
AI 開発者は、さまざまなツール、フレームワーク、事前作成されたコードのライブラリーを活用して、マシンラーニング・ソフトウェアを開発しています。マシンラーニングは、Python や C++ などのプログラミング言語、および統計分析向けに設計された R などの専用言語で実行されます。TensorFlow と PyTorch は、どちらもライブラリーとツールをすべてパッケージ化したマシンラーニング・フレームワークの例です。
マシンラーニングの活用方法
AI マシンラーニングは、複雑すぎて明示的なルールベースのアルゴリズムでは管理できないさまざまなコンピューティング・タスクに使用されます。これらの複雑なアプリケーションの例として、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・アプローチは、特にオンラインサービス・プロバイダー向けに、カスタマーサービスの多くの側面を合理化し、改善するために使用されています。
大規模言語モデル (LLM) は、人間のような言語を理解、翻訳、生成するために設計されたディープラーニング・モデルであり、音声テキスト変換、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、音声およびテキストに焦点を当てたツールの基盤となり、カスタマーサービス機能の自動化を支援します。
オンラインの小売業社やサービス・プロバイダーは、顧客サービスとエンゲージメントを向上させるために、推奨システムの導入も行っています。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・テクノロジーを活用し、過去の選択肢、フィードバック、エンゲージメント、類似したプロファイルを持つ他のユーザーからの類似したパターンに基づいて、ユーザーが求めるコンテンツのタイプを正確に予測します。
製造
製造業の品質管理は、コンピューター・ビジョンによって支援され、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、多くの産業環境で視覚データを解釈し、欠陥や異常を検出し、プロセスを監視・制御し、応答を加速し、価値あるインサイトをほぼリアルタイムで生成します。
金融サービス
マシンラーニング手法は、不正行為の検出、規制コンプライアンス、パーソナライズされた銀行取引、支払い処理、さらには自動株式取引など、多様な活動を効率化し、改善するためにパターン認識を活用することで、金融および銀行業界に貢献しています。
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA)
AI ML は、RPA や従来は人間が行っていたルーチンで、反復的なタスクの自動化を強化します。業界全体で、RPA のアプリケーションは数多くあります。例えば、オフィス環境において、RPA ソリューションはフォームの記入、ファイルの移動、トランザクションの処理、レポートの生成が可能です。
マシンラーニングの実装方法
マシンラーニングを実装するには、組織は以下を含むスキルのあるスペシャリストで構成されるチームを必要とします:
- データ準備とモデル開発に注力するデータ・サイエンティストとデータ・エンジニア
- マシンラーニングを推進し、導入とスケーリングを処理するアルゴリズムをコーディングする AI 開発者とマシンラーニング・エンジニア
- トレーニング、微調整、導入後のマシンラーニング結果の監査を支援するドメインの専門家で、知識を活かして AI モデルの精度を検証します
さらに、組織は、マシンラーニング・ソリューションのトレーニングと実行の両方に AI ハードウェアを必要とします。
ただし、各マシンラーニング実装の詳細は、ユースケースによって異なります。例えば、大企業は、データセンターでビジネス分析をサポートするためにマシンラーニングを実行することがあります。一方、小売店は、エッジサーバーでマシンラーニング・プロセスを実行することができます。
マシンラーニングの課題
一部のマシンラーニング・ソリューションは、事前トレーニングされたモデルとオープンソースのサポートにより実装できます。しかし、ほとんどの場合、控えめな実装であってもカスタマイズが必要になります。また、AI の採用を始めたばかりの組織では、必要なスキルセットを備えたチームメンバーを採用することが困難な場合があります。
スタッフが配置されたら、次の課題は効果的で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。過学習 (トレーニング・データのモデルの解釈が精密すぎて新しいデータに対応できなくなる状態) や、過小学習 (モデルが単純すぎてデータの本質的なパターンを捉えられない状態) を防ぐために、多くの反復が必要になる場合があります。場合によっては、モデルが予測精度を向上させるために大量のデータが必要で、追加データの取得が困難で、コストや時間がかかる場合があります。
データ・セキュリティーはもう 1 つの課題です。推奨システムなど一部のマシンラーニング・アプリケーションは、ユーザーのブラウザーと購入履歴、人口統計データに依存しています。AI を活用するものなど、多層セキュリティー・ソリューションにより、ユーザーのプライバシーと個人情報、組織の機密データと IP を保護できます。
また、新しい AI ML は、責任ある AI の実践に準拠し、システムが安全で信頼性が高く、倫理的な方法で利用されることを保証する必要があります。
マシンラーニングの未来
AI の採用は、まだ初期段階にあります。AI ML とサポート・テクノロジーの急速な進歩により、企業にとってより利用しやすくなり、その結果、アプリケーションとグローバルな影響力に無限の可能性が開かれています。マシンラーニングの未来は、新たなユースケースや新たなコンテキストでマシンラーニングが適用されることを見据えてきます。