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機械学習とは

機械学習は、与えられたデータの中から規則性(特徴)や判断基準を見つけ出し、予測される結果を見つけ出すテクノロジーです。AI(人工知能)の研究分野の多くで機械学習が使用されております。機械学習は、例えば何通ものメールの中に含まれているスパムメールを探し出したり、携帯電話などに搭載された発音の識別処理をしたり、自動運転などにも利用されています。

データの収集、集計、分析、判断といった一連の流れは、これまでは人間が行ってきましたが、情報の量は増え続けていきますし、判断基準は人によって違っておりブレが生じるといったことが起こります。こうなると人間の処理能力ではどうにもなりません。これらの判断を機械学習を用いてコンピューターに処理させることで、膨大なデータの処理を不眠不休で、しかも高速、正確に行うことができるようになります。

ただし、コンピューターにはできないこともあり、問題に対する答えは人間が与えてやる必要があります。どのデータのどの部分を利用するのか、どういった判断基準で決定するのかなどをサポートしてやらないといけません。


機械学習の例

機械学習の流れを簡単に例えると以下のようになります。

例:「サル」の写真と「人間」の写真を判断してどちらかを決定する場合

まず最初に、「サル」の写真と「人間」の写真を大量に分析させ、それぞれの「特徴量」を抽出します。
「特徴量」とは体型的な違い、顔の作りの違いなどをそれぞれ抽出して数値化したもので、さまざまな「特徴量」の組み合わせを最適化していくことで「サル」なのか「人間」なのかを決めていく作業を行います。これを「学習」と呼びます。

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次に、学習の結果を用いて判断を行いますが、この元になる情報を「推論モデル」といいます。そして、「人間」と「サル」の様々な写真を推論モデルに当てはめてどれが「サル」であるのを判断していきます。これを「推論」といいます。

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このように「学習」と「推論」により、機械学習では目的に合った形での予測や判断を行っていきますので、大量のデータ(いわゆるビッグデータ)から共通する情報を抽出し、一定のルールで判断することが得意な分野といえます。
逆に覚えていないことには対応できないことや、情報が少ないとブレも大きくなるため、人が判断したほうが早い場合もありますので注意が必要です。

機械学習の今後としては、ほぼすべての産業分野に利用されていくと考えられており、人間が行ってきた「判断」を伴う業務はこれにとってかわられると言われています。
機械学習を応用したものとして、すでに利用されているものや研究が始まっているものを一部例に挙げると、金融業では株の自動取引や不正の防止、販売業などでは売り上げデータを用いた需要予測や個人の販売履歴に基づいたおすすめ商品の提案、製造業や農業では不良品の発見、運輸業では電車などの遅延予測などがあげられます。

AI全体での市場規模は2030年までに2015年時点の20倍以上と爆発的に増えると予測されています。
他にも様々な技術がありますが、機械学習についても今後企業にとっては必須の技術となっていくのは間違いありません。一番大きな効果は、作業効率化であり、人員を他の業務に集中させることもでき、さらなる商機の拡大にもつながりますし、少子化による人手不測の解消にも役立ってくると思われます。

機械学習の発展は後に続く様々な技術にも大きな効果を発揮します。「IoT」や「CPS」といった、様々なデータを蓄積する技術が進化してきており、蓄積されたビッグデータをどのように活用していくのか、注目が集まっています。それらのデータを、機械学習や、機械学習の1つである「ディープラーニング」で活用することが期待されており、今後更に発展を遂げる技術として期待されています。

参考記事:機械学習とは!?機械学習の種類について
参考記事:機械学習に使える様々なデータセットが取得できるサイト5選


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