機械学習とは？その種類や仕組み、AI・深層学習（ディープラーニング）・ニュートラルネットワークとの違い、主な事例について徹底解説
近年、ChatGPTやBardなどの人工知能（AI）が台頭し、AIはより身近な存在になりました。しかし、AIについて語る際には、「機械学習」というキーワードがしばしば目にされます。そのため、以下のような疑問を持つ方もいるかもしれません。
● 機械学習についてよくわからない
● 深層学習とは何が違うのか
● 機械学習でどのようなことができるのか
本記事では、機械学習の種類や仕組み、AI・深層学習・ニューラルネットワークとの違い、主な事例について、ITやコンピューターに馴染みのない方でもわかりやすく解説します。
機械学習とは
機械学習とは、コンピューターが自動的に学習して、予測や意思決定を行うことができる技術です。例えば、あるモノがりんごかオレンジかを自動で判断するプログラムを作る場合、コンピューターに多数のりんごとオレンジの写真を与えることで、自動的にりんごとオレンジを見分ける方法を学習させることができます。その後は、新しい写真を与えるだけで、りんごかオレンジかを自動で判断することが可能です。
機械学習は、今後ますます重要な技術となっていくことが予想されます。
機械学習を行う主な目的
機械学習を行う目的は、ビジネスや科学技術の分野において多岐にわたります。主な目的は以下の通りです。
予測精度の向上
予測の精度を向上させることが重要な目的の一つです。例えば、マーケティングの分野では、消費者の購買行動を予測することで商品の需要を予測し、在庫や生産量の最適化を行うことができます。また、金融の分野では、株価や為替の変動を予測することで、投資家にとって有益な情報を提供することができます。
新たな知見の発見
機械学習はデータから新しい知見を得るためにも利用されます。例えば、医療の分野では、大量の患者データを分析し、病気の早期発見や治療法の改善につながる情報を得ることができます。また、自然言語処理の分野では、大量のテキストデータから、言語の構造や意味を理解することが可能です。
複雑な問題の解決
機械学習は複雑な問題を解決するためにも利用されます。例えば、画像認識の分野では、機械学習を用いることで、自動車の自動運転や監視カメラの映像解析など、さまざまな応用が可能です。また、自然言語処理の分野では、翻訳や対話システムの開発が可能になります。
作業の自動化
機械学習は作業の自動化のためにも利用されます。例えば、ロボットや自動車の自動運転など、人間の代わりに安全かつ高速に作業を行うことが可能です。また、ビジネスの分野では、顧客サポートや問い合わせ対応など、ルーティンワークを自動化することができます。
機械学習の種類
機械学習には大きく分けて、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの種類があります。
教師あり学習
教師あり学習は、正しい答えが与えられた問題をたくさん勉強することで、新しい問題に対して答えを言えるようになる技術です。例えば、「これはりんごかオレンジか？」という問題を勉強すると、新しい写真でもりんごかオレンジかを判断できるようになります。ただし、問題の答えが正しいかどうかを教えてもらわないと、勉強してもうまく答えられないことがあります。
教師あり学習の主なアルゴリズムの例として、回帰分析、分類木、ニューラルネットワークがあります。
教師なし学習
教師なし学習は、正解が与えられていないデータを学習することで、データの特徴や構造を把握することができます。例えば、似たような性質を持つ商品をグループ分けする場合、似たような商品を多数与えることで、自動的にグループ分けする方法を学習させることができます。
代表的なアルゴリズムには、クラスタリングや次元削減があります。
強化学習
強化学習は、行動に対して報酬を与え、報酬を最大化するように学習することで、意思決定を行うことができます。例えば、ゲームで最適なプレイ方法を自動で学習する場合、報酬を与えることで、自動的に最適なプレイ方法を学習させることができます。
代表的なアルゴリズムには、Q学習や方策勾配法があります。
機械学習の仕組み
機械学習の仕組みは、データの前処理、モデルの構築、学習、評価、予測の5つのステップで構成されます。
データの前処理
データの前処理では、機械学習で使うデータをきれいにする作業をします。例えば、データに欠けているところを埋めたり、データの大きさをそろえたり、データを数字に変えたりすることが可能です。これによって、機械がデータを理解しやすくなり、機械学習が上手くできるようになります。
これらの作業は、データの欠損値の補完、スケーリング、カテゴリ変数のエンコーディングなどの専門用語で呼ばれています。
モデルの構築
モデルの構築では、機械学習のアルゴリズムを選択し、それを実装するためのコードを書きます。
モデルの構築では、学び方を決めるためのルールを決める作業です。ルールを決めることで、コンピューターが自分で学ぶことができます。ルールは、コンピューターが分かる言葉で書かれた手紙のようなものです。手紙を書くときには、まず何を書くかを決めて、その言葉を使って書くようにします。
機械学習でも同じように、何を学ぶかを決めて、そのルールを決めます。そして、そのルールを使って、コンピューターが自分で学ぶようにします。そのルールは「アルゴリズム」という専門用語で表現されます。
学習
学習においては、多くの問題とそれに対する答えをコンピュータに教えます。そうすることで、コンピュータは問題を解くためのルールである「モデル」を自動的に作成します。つまり、学習とは、モデルにデータを与え、自動的にパラメータを更新するプロセスです。
例えば、りんごとオレンジを見分けるルールを教えると、コンピューターは、新しいりんごとオレンジを見分けることができるようになります。この行為が「学習」です。学習することで、コンピューターは、新しい問題にも対応できるようになります。
評価
評価では、学習済みモデルをテストデータに適用し、予測精度を評価します。学習済みモデルは、たくさんの問題を勉強したから、新しい問題も解けると思いますが、実際にそれができるかどうかを確かめる必要があります。
そこで、テストデータという問題集を使って、学習済みモデルが正しく答えられるかどうかをチェックします。テストデータには正しい答えがあるから、学習済みモデルがどのくらい正しく答えられるかを評価することが可能です。
予測
予測では、学んだことを使って新しいことを予測します。例えば、りんごとオレンジを見分ける方法を学んだら、新しい果物がりんごかオレンジかを当てることが可能です。これは、宝くじの数字を予想することと同じです。たくさんの数字を学んだら、新しい数字の当たる確率を予測することができます。
学習済みモデルを新しいデータに適用して、予測結果を出力します。
AI・深層学習（ディープラーニング）・ニューラルネットワークの違い
AIと機械学習の関係
AIと機械学習の関係について説明します。AIという大きな枠組みの中には、機械学習という技術が存在します。機械学習は、コンピューターが自ら問題を解決するために学ぶことができる技術です。しかし、コンピューターは人間と同じように感じたり、考えたりすることはできません。そのため、りんごとオレンジを見分けるようにコンピューターに教えるには、多くのりんごとオレンジの写真を見せて、どちらがりんごであるか、どちらがオレンジであるかを覚えさせる「学習」という行為が必要になります。
機械学習と深層学習（ディープラーニング）の関係
深層学習（ディープラーニング）とは、機械学習の一種です。一般的な機械学習に比べて、より高度な特徴抽出が可能であり、画像認識や音声認識などの分野で高い精度を実現しています。言い換えると、深層学習は通常の学習方法とは異なり、同時に多くのことを学ぶことができるということです。
例えば、ある画像を見せると、何が写っているかを自分で判断することができます。一般的な機械学習では何度も同じことを繰り返して勉強する必要がありますが、深層学習では一度学習すれば、たくさんのことを自分で覚えることができます。
深層学習は、画像認識や音声認識などの分野で使われ、複雑な問題を解決することが可能です。
機械学習とニュートラルネットワークの関係
ニュートラルネットワークとは、機械学習の一つの技術です。ニュートラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のようなものを模倣して、データを処理することができます。ニュートラルネットワークを使うことで、画像認識や音声認識などの分野で高い精度を実現することができます。
例えば、ニュートラルネットワークを使って、手書き数字を自動で認識するプログラムを作ることが可能です。このプログラムを作るためには、多くの数字の画像を与えて、自動的に数字を認識する方法を学習させる必要があります。これが機械学習の一例です。
つまり、AIの中には機械学習という手法があり、その中には主に深層学習やニュートラルネットワークなどの種類があるという関係性があります。
機械学習の主な利用例
機械学習は、人工知能の一つの技術で、コンピューターが自分で学ぶことができるようになります。機械学習は、様々な分野で活用されています。例えば、以下のような利用例があります。
自動運転車
自動運転車は、車が自動的に運転することができるようになった技術です。自動運転車では、車に搭載されたカメラやセンサーなどから得られる情報をもとに、コンピューターが自動的に車を運転します。このとき、機械学習技術が使われていることがあります。
例えば、人や車などの障害物を自動的に認識するために、機械学習技術が使われています。
顔認証
顔認証は、顔の特徴を使って、人を認識する技術です。例えば、スマートフォンのロックを解除するときに、顔認証を使うことが可能です。
顔認証では、カメラから得られる画像をもとに、コンピューターが自動的に顔を認識します。このとき、機械学習技術が使われていることがあります。
例えば、どのような顔が同じ人の顔かを学習するために、機械学習技術が使われています。
音声認識
音声認識は、音声をテキストに変換する技術です。例えば、音声認識を使って、スマートフォンに話しかけて、メッセージを送信することができます。音声認識では、マイクから得られる音声をもとに、コンピューターが自動的にテキストに変換します。
このとき、機械学習技術が使われていることがあります。例えば、どのような音声がどのようなテキストに変換されるかを学習するために、機械学習技術が使われています。
テレビゲーム
テレビゲームでも、機械学習が応用されることがあります。ボードゲームの将棋や囲碁などでは、コンピューターが自動的に最適な手を打つことができるため、人と対戦しても勝つことが可能です。
このとき、機械学習技術が使用されています。例えば、コンピューターは過去のゲームから学習し、最適な手を打つために必要な知識を獲得することが可能です。また、ゲームによっては、プレイヤーの行動履歴を分析して、プレイヤーの嗜好を予測すること。これらの情報を利用することで、より面白く、より挑戦的なゲームを作ることができます。
まとめ
本記事では、機械学習の種類や仕組み、AI・深層学習との違いについて解説しました。機械学習は、今後ますます重要な技術となっていくことが予想されます。今後も機械学習について学び、活用することが求められているでしょう。
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