近年よく耳にするようになった、「AI」や「機械学習」という言葉。しかし、双方にどのような違いがあり、どのような関係にあるのか、説明できる方は少ないのが現状です。
今回の記事では、そんな「AI」と「機械学習」の違いや関係性、機械学習の学習手法や活用シーンなどを踏まえて詳しくご紹介します。
本記事を読むことで、AIと機械学習の関係性がわかり、AIについての知見がいっそう深まりますので、ぜひご一読ください。
AIとは
AIとは、「人間の脳のような知能を備えたコンピューターの総称」です。これまでの経験や正解となるデータに基づいた判断、未来予測を行ってくれます。
ただ現段階では明確な定義が存在しないため、組織や研究者、機関によって多少意味や使い方が異なるのが現状です。総務省では、以下のように定義しています。
『知性』や『知能』自体の定義が無いことから、人工的な知能を定義することもまた困難である」と言及しながら、「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術
なお、AIの概要、機械学習との違いについては、以下の動画が参考になります。
機械学習とは
機械学習とは、「AIの学習手法のひとつ」です。アルゴリズムに基づいたデータ解析を行い、関連性・規則性を見つけ出してくれます。
大きな特徴は、解析において着目する要素や変数、また特徴量などはあらかじめ人の手で設定しておかなければならない点です。
機械学習の学習手法は、主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つです。次章でくわしく解説します。
AIと機械学習の関係性
AIと機械学習の関係性を図にすると、以下のようになります。
画像引用：AIとは何か？機械学習やディープラーニングとの関係、最新事例、将来展望を解説！
つまり機械学習とは、AIの分類のひとつです。「AI」という大きなくくりがあって、その中に機械学習という技術が存在します。
また、その「機械学習」の中に、ニューラルネットワークという技術が存在しています。
ディープラーニングが活用されるシーン
機械学習の中の技術「ニューラルネットワーク」の中でも、とくに高機能でモダンな技術が「ディープラーニング」です。ディープラーニングが活用されているシーンには、以下のようなものがあります。
- パターン分析システム
- 音声認識システム
- 顔認証システム
- 画像認識システム
パターン分析では、ECサイトやSNSでユーザーの興味に沿ったコンテンツを表示する「レコメンド機能」などが代表例になります。また画像認識システムは「自動運転」や製造業における「不良品検知システム」で用いられています。
ディープラーニングについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事も参考になります。
機械学習の一般的な学習手法3つ
機械学習の一般的な学習手法は、主に以下の3つになります。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
ここでは、上記の違いをそれぞれ詳しくご紹介します。
| 特徴 | |
| 教師あり学習 | 正解となるデータをあらかじめ学習させておく手法。その正解データを「真」として、入力データの真偽を判断する。 |
| 教師なし学習 | 正解となるデータを学習させない手法。入力データのみをコンピューターに与え、データの共通点や規則性はコンピューター自身が分析する。 |
| 強化学習 | データを活用せず、あらかじめ用意された環境で、最善の結果を求める手法。AI自身が試行錯誤を繰り返し、もっとも高い報酬が得られる結果を目指す。 |
教師あり学習
教師あり学習は、正解となるデータをあらかじめ何パターンも読み込ませておき、真偽を判断する手法です。
代表例となるのが、製造業界で用いられる不良品検知システムです。正常品となるものの形状や形、フォルムを3Dデータとして読み込ませ、それと合致しない製品は不良品という扱いになります。
また、自動運転も教師あり学習の代表例です。人間や白線、障害物、対向車などを正解のデータとし、条件分岐を繰り返しています。
正解データを「教師」と見立てていることから、このような名称で呼ばれています。
教師なし学習
教師なし学習は、教師あり学習とは真逆で、「正解となるデータを読み込ませない学習手法」です。絶対的な正解が存在しないシステムなどで役立てられています。
代表例になるのが、ECサイトやSNSサービスにおける「レコメンド機能」です。レコメンド機能とは、ユーザーの興味や嗜好を分析し、それに沿ったコンテンツを表示させる機能です。
人それぞれに興味は多種多様で正解がないため、入力データのみを与え、コンピューターに分析・提案を任せる方法となります。
強化学習
強化学習も正解となるデータを与えることなく、とある環境下で試行錯誤を行わせ、その経験をデータとして蓄積させていく学習方法となります。
教師あり学習・教師なし学習との主な違いは、「利益や報酬を最大化するための行動や提案」を目的にしていることです。
具体例を挙げると、機械学習は将棋ロボットやオセロロボットとして活用されます。経験に基づいてパターンを分析して最善の一手を出し、「勝利」という報酬を目指しています。
なお、ここまで紹介した3つの学習手法についてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事も参考になります。
機械学習が活用されるシーン
機械学習が活用される代表的なシーンとして、主に以下の3つが挙げられます。
- 画像認識技術による自動運転
- 製造業における不良品の検知
- 売上や将来ニーズの予測
それぞれ、順を追って見ていきましょう。
画像認識技術による自動運転
現代ではすっかり浸透しつつある「自動運転技術」には、機械学習が活用されています。具体的に用いられているのは、「画像認識技術」です。
人間や障害物、道路の白線、踏切などをあらかじめ画像データとして読み込ませておき、センサーでそれらを感知。状況に合わせて車をストップさせたり、ハンドル制御を行ってくれます。
まだ実験段階ではありますが車の完全無人化も進められており、国内でも無人タクシーやバスの運用が試験的に行われています。
製造業における不良品の検知
製造系の工場ではほぼ必ずといっていいほど導入されているのが「不良品検知システム」です。このシステムには、機械学習が活用されています。
前述した「教師あり学習」の典型的な例で、正常品を3Dデータとして読み込ませ、それに合致しないものは不良品として自動で除外するといったものです。人の手での不良品確認よりも圧倒的に素早く、かつ正確な仕分けを実現しました。
「圧倒的な生産性の向上」を実現した成功例として、いまや製造業になくてはならない存在として知られています。
売上や将来ニーズの予測
機械学習は、売上や将来ニーズの予測としても有効活用されています。
たとえば小売店における、適切な仕入れ量を決定するタイミングです。これまでの売上や需要のデータをもとにしつつ、利益を最大化し、ロスを最小化するような発注を実現しています。
日々、売上や景気をデータとして蓄積することで、どんどん精度が上がっていくこともメリットでしょう。
AI人材の育成なら「AI研究所」を活用しよう！
「我が社でもAIを導入したい！」と考える方もいるかも知れませんが、ゼロから機械学習を導入するとなれば、社内全体がAIに精通していたり、優れた人材がいないと難しいことも事実です。
AI人材の育成を行うなら、AI人材育成および事業育成サポートを行っている「AI研究所」のサービスを活用してみてはいかがでしょうか。AI研究所サービスとしては、以下のようなものがあります。
- AIエンジニア育成講座
- 企業向けDX・AI人材育成研修サービス
それぞれ、順を追ってご紹介します。
AIエンジニア育成講座
こちらの「AIエンジニア育成講座」は、最速でAIプログラミングのプロになるための、3日間集中型育成講座となっています。
完全未経験でも3日間の集中講習で、着実にAIプログラミングについて理解を深めることができます。そのため、コツコツ地道に長期的な学習を継続するのが苦手な方におすすめといえるでしょう。
実務に即した課題をもとに、実戦形式でのトレーニングを行うことから、受講後はすぐに実務でAI技術を扱うことが可能になります。オンラインやウェビナーでの受講も可能で、受講者は1万人を突破、満足度は98.8%以上を誇ります。
日々忙しく、なかなか勉強の時間がとれないAI初心者の方なら、ぜひ活用をおすすめしたいサービスです。
企業向けDX・AI人材育成研修サービス
こちらの「企業向けDX・AI人材育成研修サービス」は、短期的な研修カリキュラムから中長期的なプランまで、企業それぞれに合うDX・AIの人材育成の研修プランを提案するものです。位置づけとしては、「これから新しくAIやDXを導入したい企業様向けのサービス」となっています。
社内DX実現に向けて、AI人材の「ビジネスを創出する力」「DXを活用するための幅広い汎用的な技術力」「デジタルの専門的な技術力」を養います。また、企業の現状レベル、部署に合わせた、最適な育成プランのサポート・コンサルティング・トレーニングを受けることが可能です。
AI人材育成はもちろん、企業ぐるみでDX促進のトータルサポートをしてほしい方におすすめです。
まとめ
AIとは「人間の脳の知能を模したコンピューターの総称」を指し、一方の機械学習とは、その「AIの学習技術のひとつ」です。そのため、近年耳にするニューラルネットワークやディープラーニングも、AIのひとつといって間違いありません。
AIおよび機械学習の技術は、すでに現代において欠かせないもののひとつとなっています。自動化・無人化は、この先もどんどん進んでいく可能性が高いでしょう。
AIの導入、および人材育成に興味のある方は、ぜひお気軽に「AI研究所」にお気軽にご相談ください。
