【2024】機械学習の種類にはどんなものがある？代表的な3つと選び方をくわしく解説

現代は第3次AIブームの真っ只中ということもあり、技術名称のひとつである「機械学習」という言葉を耳にする機会も増えてきました。

ただひとえに「機械学習」といっても、さまざまな種類があることをご存知でしょうか。これらからプラットフォームやサービスに適切なものを選ぶことで、利便性を担保しているのです。

今回の記事では機械学習の代表的な種類をはじめ、それぞれの活用例や選び方をご紹介していきます。機械学習およびAIの知見がより深まる内容となっているので、ぜひ参考にしてください。

そもそも「機械学習」とは何？

機械学習は「コンピューターがデータから学習して処理を行い、最善の結果の提案や未来のデータ予測を行ってくれる手法」の総称です。

実装そのものには人間によるプログラミングが必要ですが、リリース後はコンピューターが自らデータからパターンを見つけ出し、自らの学習によって問題を解決する能力を身につけていくことが特徴です。

機械学習は画像や音声の認識、自然言語処理や予測分析などさまざまな種類の分野で活用されています。

「機械学習」と「深層学習」の違いは？

機械学習と深層学習の大きな違いは「ニューラルネットワークを用いているか否か」です。機械学習はニューラルネットワークを用いていませんが、深層学習は用いています。

そもそもニューラルネットワークとは「人間の脳の働きを模倣したAIモデル」のことで、従来の機械学習よりもより高度で複雑な処理を可能にしています。詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

ニューラルネットワークとは何か？機械学習の仕組みと代表的な種類の解説

簡単にいうと、深層学習は機械学習よりも優れた処理が可能ということになります。両者それぞれの違いを一覧にまとめたものが以下です。

なお「深層学習についてさらに理解を深めたい」という方は、以下の記事も参考になるのでぜひご一読ください。

深層学習とは？特徴や活用例、導入時のポイントを解説！

機械学習の代表的な3つの種類

機械学習の代表的な種類は主に以下の3つとなります。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 強化学習

これらの種類の違いを一覧にまとめると、以下のようになります。

ここからは、上記の3種類をそれぞれ詳しく解説していきます。

機械学習の種類①教師あり学習

教師あり学習は正解データを用いて、入力データと正解データを学習する手法です。つまりコンピューターにあらかじめ入力データとその正解を与え、入力データから正解を導き出すためのパターンやルールを学習させる方法となります。

具体例としては製造工場における異常品検出があります。正常品を3Dスキャンして正解データとし、そのデータと異なるものは不良品と見なすロジックです。

機械学習の種類②教師なし学習

教師なし学習は前述の教師あり学習とは真逆で、あらかじめ正解データを読み込ませない手法です。つまりコンピューターに与えられたデータから、データの構造や特徴をはじめて自動的に学習させる方法です。

具体例には「SNSやECサイトにおけるレコメンド技術」があります。たとえば「Amazonでよく閲覧される商品」や「YouTubeでよく再生されるコンテンツ」には決まりきった正解がなく、ユーザーそれぞれで結果は変わってくるためです。

機械学習の種類③強化学習

強化学習はAIモデルが結果として得られる報酬を最大化するように処理を行う機械学習の種類のひとつです。

具体例としては「オセロや将棋をプレイするAIロボット」。AIは環境の状態（ボード上の状況）を観測し、次の最適な手を選択することで勝利を目指します。

強化学習はあくまで「正解データをそのまま学ぶのではなく、利益や報酬など、最善の結果や成果」が目的です。なお上記で紹介した3種類のモデルそれぞれの作成フローやアルゴリズムについて興味のある方は、以下の記事が参考になります。

【2024】機械学習モデルとは何？代表例や選ぶポイント、作成フローを紹介！

機械学習のタスクの種類

機械学習のタスク（主に予測・推論）の種類には、以下のようなものがあります。

1. 二項分類
2. 多クラス分類
3. クラスタリング
4. 画像分類
5. 物体検出
6. 異常検知
7. 予測
8. 回帰

それぞれ見ていきましょう。

機械学習のタスクの種類①二項分類

何らかのデータを2種類へ分類するものです。

分類基準はそれぞれで、たとえば偶数奇数やゼロイチなどがあります。二項のみならず「多項分類」という種類のタスクもあります。

機械学習のタスクの種類②多クラス分類

前述の二項分類よりも高性能なタスクであり、データをクラスごとにたくさん分類することが可能です。

主にレコメンデーションの精度を向上させる目的で活用されています。

機械学習のタスクの種類③クラスタリング

こちらは「似ているデータを分類し、クラス分けしていくタスク」のことを指します。主にグループ分けで用いられる手法で、レコメンデーションをはじめ購買管理で活用されています。

この他にも「ハードクラスタリング（データが特定のクラスにしか所属しない方法）」や「ソフトクラスタリング（データが複数のクラスに所属させる方法）」というものも存在します。

機械学習のタスクの種類④画像分類

前述でも紹介しているクラス分けタスクの画像特化版といった認識でいいでしょう。たとえばスマートフォンにおける「特定の人間が写った写真をクラス分けする機能」がこれに該当します。

ビジネスシーンでは物流や食品などの異常品検知に使われています。

機械学習のタスクの種類⑤物体検出

その名のとおり物体を検出するタスクになります。たとえば近年のスマートフォンで撮影した画像における「意図せず写ってしまった特定の人物や要素を消去したり、切り抜いたりできる機能」がまさに物体検出によるものです。

こちらもスマホのみならず、製造業の不良品検出および自動運転技術に使われています。

機械学習のタスクの種類6異常検知

こちらは膨大なデータをもとに「正常のものではないデータ」を検知するタスクです。正常データと合致しないものを異常とみなし、排除していくロジックになります。

異常品の検出はもちろん、Webサービスの不正利用防止やセキュリティ対策にも重宝されています。

機械学習のタスクの種類⑦予測

名称のとおり予測を行うタスクで、機械学習の中でもとくに代表的なタスクと考えて差し支えないでしょう。過去のデータに基づいて分析や解析を繰り返すことで、より高精度な未来予測を実現しています。

主に製造業や小売業における生産・購買管理に役立てられています。

機械学習のタスクの種類⑧回帰

回帰は「複数データによる数字の予想」に特化したタスクです。

たとえばおでんの売上を予測する際「天候」や「気温」「イベント情報」といった複数の要素を含めることによって、「この気温ならこの栗の売上があるだろう」といった予測を立てます。

基本的には小売業などで重宝されています。

生活やビジネスに欠かせない機械学習の活用例

この章では「ビジネスに欠かせない機械　学習活用例」として、以下5つをそれぞれご紹介します。

1. 車の自動運転技術
2. 製造業の不良・異常の検出
3. ロボット掃除機
4. 店舗の来客数および売上予測
5. SNSやECのレコメンド機能

活用例①車の自動運転技術

徐々に浸透しつつある自動運転技術は、機械学習の代表的な活用例。運転中に人間や障害物などの物体を画像データとして認識し、それに対する距離や方向から自動車の挙動の制御を行ったりします。

発表当初は誰もが半信半疑でしたが今となってはこの技術のお陰で防がれた事故も多岐にわたり、自動運転技術搭載車の購入による補助金制度すら存在しています。

活用例②の不良・異常の検出

こちらは機械学習の種類のひとつ「教師あり学習」の代表例で、正常品を正解画像データとして認識して、合致しないものは不良品とみなす仕組みです。

従来は人の手で行っていた不良品検出作業をAIが代替して自動化することで、より素早く正確な業務を実現し製造業界になくてはならない存在となっています。

活用例③ロボット掃除機

ロボット掃除機も機械学習技術のひとつで、壁や置き物などの障害物や階段などの段差を検知して最短ルートで効率よく掃除を行ってくれます。

部屋が変わっても同様の学習を勝手に行ってくれるので、人間による掃除の手間が根こそぎ省けた革新的なアイテムとなりました。

活用例④店舗の来客数および売上予測

機械学習のビジネス活用例としては、店舗の来客数および売上予測は外せない事例といえるでしょう。

過去のデータに基づく店舗の来客数および仕入れ数の正確な予測によって、ムダのない生産・購買管理を実現している企業は数え切れません。

活用例⑤SNSやECのレコメンド機能

教師なし学習の代表例のレコメンド機能は、ECサイトやSNSサービスを運営する企業には欠かせないものになっています。

レコメンドのおかげでユーザーがより楽しく、より利便性を感じられるサービスが作られていくうえ、人間が関与しなくていい点も魅力のひとつです。

機械学習手法の選び方

機械学習手法を選ぶなら、以下の方法がおすすめです。

• 代表的な手法・アルゴリズムを理解する
• データの種類および行うタスクを確認する

それぞれ解説します。

代表的な手法・アルゴリズムを理解する

機械学習の種類ごとの代表的な手法および主な用途にはどんな種類があるのか、ひととおり理解しておくことが大切です。

よく用いられる手法と用途をまとめたものが以下になります。

データの種類および行うタスクを確認する

どんなデータの種類を扱うのか、そしてどんなタスクを行いたいのかを明確にすることが大切になります。実現したいことが明確になっていないことには、最適な手法の選択も難しくなるためです。

たとえば

• データを分類したい
• 未来予測をしたい
• 生成AIモデルを構築したい

などタスクを明確に決め、それに最適なデータの種類を選択しましょう。

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「強化学習プログラミングセミナー」は最速で需要の高いAI技術者になるための短期集中1Dayプログラミングセミナーとなっており、これまで紹介した種類別の確かな実装スキルを身につけられます。

また強化学習だけでなく教師あり学習や教師なし学習など、さまざまな種類の機械学習手法に着手します。

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機械学習の種類まとめ

ここまで、機械学習の概要から種類、また活用例や選び方を紹介してきました。機械学習は大きく分けると「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。

機械学習の種類を把握のうえ、どんなサービスになんの種類が当てはまるのかを考えると、機械学習およびAIの知見がより深まり、さらに興味が湧くはずです。

普段の生活でAIサービスを目にしたら、ぜひ「適用されている機械学習の種類」にも着目してみてはいかがでしょうか。

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