機械学習(ML)とは? メリット・種類・業界や課題別の活用例・実施方法を解説
機械学習（Machine Learning）とは、コンピューター（Machine）が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。
高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。
本記事では、機械学習（ML）の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
機械学習とは？
機械学習とは、コンピューターが独自のアルゴリズムによって大量の過去データを処理・分析し、ルール・パターンを導き出す仕組みのことです。1人の人間では処理しきれない何十万・何百万というデータを処理することでパターンを正確に抽出し、精度の高い将来予測を可能とします。
近年では、さまざまな分野において機械学習が活用され始めています。例えば、診察現場において大量のX線画像データを読み込むことで癌の発見精度を高めたり、マーケティングにおいて顧客の個人データや類似する顧客の購買データからおすすめの商品をレコメンドしたりといった例です。
機械学習に関連する用語として、AIやディープラーニング、ニューラルネットワークが挙げられます。同じ意味で使用されることもありますが、厳密には異なります。
まず、一番広い概念ともいえるAI（人工知能）は、コンピューターに人間の思考・動作をさせる技術全般を指す言葉です。人間が行なう動作・判断をアルゴリズムによってパターン認識し、コンピューターが自動で実行できるようにします。ただし、「自動で実行する」のレベルはさまざまであり、人間による制御が必要なものもあれば、自律型ロボットとして人間のサポートを必要としない高度なものもあります。
機械学習は、AIのなかに含まれる1つの枠組みです。人間が定義した対象データの特徴にもとづいてトレーニングを重ね、パターンを学習します。
そしてニューラルネットワークは、機械学習の手法の1つです。人間の脳において重要な働きをする「ニューロン」をモデルとして、入力層・隠れ層・出力層といった複数の層でデータを処理するのが特徴です。
最後に、ディープラーニングはニューラルネットワークに含まれる隠れ層を多層化し、より高度な処理・判断ができるようにしたものを指します。多くの機械学習においては、人間による特徴量の設定が必要です。特徴量とは、データのなかで重要な指標となる要素のことです。ディープラーニングにおいては、多層化されたニューラルネットワークを介して高度な分析が可能となっているため、人間による特徴量の抽出が必要なく、コンピューター自身がデータの定義を行ないます。
ディープラーニングについては以下の記事で詳しく解説しているので、あわせて参考にしてみてください。
なぜ、機械学習が今後も重要になるのか
機械学習に対する注目度が上がっている背景として、特にビジネス面においてさまざまな形での活躍に期待できる点が挙げられます。従来は、AIといっても人間によるコンピューターの制御やデータの洗い出しが不可欠であり、実用レベルにはほど遠い状況でした。
しかし現代では、コンピューターの処理能力が飛躍的に向上し、大量のデータを処理できるようになっています。人間の脳では処理しきれない複雑かつ膨大なビッグデータを扱えるようになったことや、機械学習モデルの開発も進んだことで、さまざまな分野で実用化が進んでいるのです。
例えば、これまで工場での検品は人間による目視が一般的でした。しかし機械学習による画像認識技術を使うことで、人間では見落としてしまう小さな不具合も確実に発見できるうえ、人的コストの削減にもつながります。少子高齢化によって人手不足が深刻化している日本においては、特に重要な技術だといえるでしょう。
機械学習をうまくビジネスに取り込むことで、企業の事業規模・収益は飛躍的に向上する可能性を秘めています。これまでボトルネックとなっていた要素を機械学習によって解消できれば、競合他社に先んじて大幅な効率化や精度の向上を達成できるからです。そのため、さまざまな業界において機械学習の実用化検討が進められているのです。
IT化の進行により、従来よりも豊富なデータが得られるようになったことも機械学習の進歩を促進している1つの要因だといえます。どれだけ優れた機械学習の仕組みを持っていても、インプットするデータがなければ学習できません。現代であればさまざまな要素がデータとして蓄積されているため、適切なアルゴリズムを備えた機械学習用コンピューターさえ用意できれば、パターン学習によってデータを有効活用できるのです。
機械学習でできること2点
機械学習を活用すれば、人間の脳の理解を超える複雑なパターンの認識が可能となり、起きている現象を多面的に捉えた的確な分析ができます。人間による分析ではすべての要素や現象を言語化していく必要がありますが、機械学習は言語による解釈を必要としません。そのため、人間では認識できないルールやパターンまで把握できるのです。
機械学習が人間社会にもたらすメリットとして、具体的には以下の2つが挙げられます。
・過去データにもとづく未来予測
・自動化による人的コストの削減
過去データにもとづく未来予測
機械学習によって大量の過去データからパターンを抽出することで、人手をかけずに精度の高い未来予測が可能になります。従来はベテラン従業員の経験や感覚によって判断していたようなケースでも、特定の従業員に頼ることなく、常に精度の高い処理ができるようになります。
例えば、生産効率や需要予測を勘案したうえでの生産管理や、天候・イベントなどを加味したうえでの販売計画の策定などです。また、顧客データから行動パターンを予測し、ニーズを先取りするといったマーケティング活動も可能になります。さらに、機械の不具合や異常についても、人間の目や耳では気づけない小さな異変を認識し、早期に問題の特定や対策ができるようになるでしょう。
このように、過去データにもとづく正確な未来予測は、販売やマーケティング、生産、品質管理などさまざまな領域で大きなメリットをもたらしています。
自動化による人的コストの削減
これまで人手をかけて行なっていた作業をコンピューターによって自動化できる点も、機械学習の大きなメリットです。サービス業や製造業など、多くの人手を要する業界においては特に大きなメリットをもたらします。
例えば、工場の検品作業は複数名体制・複数シフト制で行なうのが一般的でした。しかし、人員の確保や長時間労働による集中力の低下など、さまざまな課題を抱えることになります。そこで機械学習によってパターン学習を終えた画像認識システムを導入すれば、流れてきた製品の異常を瞬時にかつ正確に発見できます。さらに異常のあった製品の排出を行なう自動ロボットもあわせて導入することで、作業の流れを止めることなく不良品の排除が可能となるのです。
また、サービス業においては自動で応答するチャットボットによる接客なども実用化が始まっています。Webサイト上の販売ページを訪れた顧客からの問い合わせなど、ある程度パターン化が可能な状況においては、自動チャットボットでも十分な対応が可能となっています。人間による高度な判断が必要となるケースのみ引き継げばよいため、人的コストの大幅な削減が可能です。
機械学習の種類3点
機械学習では、コンピューターが大量のデータを読み込んでルールやパターンを学習します。そのアプローチとしては、以下の3種類があります。
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
教師あり学習
教師あり学習とは、教師となるデータセットをもとにコンピューターの学習を進める方法です。入力データと出力データをセットで提供することで、統計学の回帰分析を使って関係性を分析します。十分なパターン学習を繰り返せば、入力データを提供するだけで正確な出力データを出せるようになるでしょう。実用例としては、天候やイベント、価格などの多様な要素をもとに売上を予測するコンピューターなどが挙げられます。
教師なし学習
教師なし学習とは、答えとなる出力データがない状態で、入力データのみからルールやパターンを発見する方法です。結果に影響を及ぼす変数が特定できていない状態で、データ同士の類似性を見極め、特徴を整理します。実用例としては、アパレルサイトにおいておすすめ商品を自動でピックアップする仕組みなどが挙げられます。
強化学習
強化学習では、教師あり学習・教師なし学習とは異なり、最初の段階ではデータを提供しません。達成すべき目標だけを設定し、そのために必要なアプローチを機械自らが試行錯誤しながら学んでいくという方法です。例えば、「ロボットの歩行距離を伸ばす」といった目標に対し、歩き方そのものを模索しながら改善していきます。
教師あり学習・教師なし学習・強化学習いずれにおいても、まず重要なのがコンピューターに与えるデータ・情報です。適切なデータ・情報を与えたうえで、過去データや試行錯誤をもとに学習を重ねることで、目的に合致したコンピューターが完成します。
機械学習について理解するにあたり、統計学との違いも押さえておきたいポイントです。機械学習は機械の自律的な学習によりパターンやルールの分析精度を高める技術・仕組みを指す一方、統計学はデータ統計をもとにルールやパターンを抽出するための考え方を指します。
しかし、最近では統計学の検証のなかでもコンピューターが利用されるようになり、機械学習との境界があいまいになってきたといえるでしょう。なかには、機械学習と統計学に大きな違いはないという人や、機械学習は統計学の応用だとする人もいます。
機械学習も統計学も、データのなかからルールやパターンを発見するという点では同じですが、異なるのは目的です。機械学習は過去データをもとにした予測を目的とするのに対し、統計学は起きている現象の説明を目的としています。
もちろん統計学の結果をもとに未来予測をすることも可能ですが、本来の目的としてはルール・パターンを把握したうえで説明できる状態を目指しているのです。そのため、統計学においては人間にも理解しやすい変数によって構成されたモデルが多くなります。
一方機械学習では、ルール・パターンの説明よりも未来予測の正確性を重視しています。そのため、人間には直感的に理解できない変数が組み込まれることも少なくありません。人間に対する説明を不要とし、複合的な要因を的確に分析できるため、ビッグデータなどの解析にも強いといわれているのです。
機械学習の業種別の活用例
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