コンピューターの強化学習は多くの人に注目されています。
商品などを販売している一般の企業でも、自社の事業をおこなうために強化学習を活用するようになっています。
ここでは、企業におけるこうした強化学習の活用事例について、詳しくご紹介します。
強化学習とは一体何？
強化学習とは、機械学習の種類の一つです。さまざまなデータを与えられたコンピューターが試行錯誤を繰り返すことにより、作業を正しくおこなうために必要なことを、自分で学ぶことができるようになります。
強化学習を使用することにより、コンピューターが自分だけで判断して作業をおこなうことも可能になります。人間の手で作業をおこなうために必要なプログラムを作成する必要もなくなるので、人間にとっても大きなメリットがあります。
強化学習をコンピューターに使用した例として世界的にも広く知られているのは、コンピューターと人間によるゲームの競争です。チェスなどのゲームでは、強化学習を使用したコンピューターが人間の世界王者に勝利しています。
強化学習は機械学習において昔からおこなわれてきた方法です。ですが、最近多くの人が注目されるようになっています。
強化学習が注目されているのは、従来の強化学習よりも、コンピューターの処理能力を大幅に向上させることが可能になったからです。コンピューターの機能が急速に進化したことにより、こうした能力の向上が実現可能になりました。
深層学習の技術が開発されたことも、強化学習が注目されるようになった理由です。
強化学習の活用事例4選
強化学習はさまざまな業種の企業で活用されており、今回は強化学習の活用事例を4つ紹介していきます。
エレベーター
強化学習が一般企業で活用されている事例として紹介できるのが、エレベーターを製造している企業での活用事例です。エレベーターを自動で制御するために、強化学習の技術が使用されています。エレベーターの制御に強化学習が使用されるようになったのは、複雑な制御を必要とするエレベーターが増えているからです。
高層ビルの設置されるエレベーターがその代表的なもので、昔よりも高い高層ビルを建設できるようになったことから、エレベーターも高層階まで移動できる性能の高い製品が開発されるようになりました。
こうしたタイプのエレベーターを使用する時に注意しなければいけないのは、利用者が利用しやすいように配慮が必要なことです。長い距離を移動するエレベーターの場合、移動にかかる時間も長くなってしまうので、エレベーターを利用したい人が乗れるまでに、多くの時間がかかってしまうこともあります。
こうした不便を解消するための手段として導入されているのが強化学習です。エレベーターをコントロールしているコンピューターに強化学習を導入することにより、より最適な運用方法を学習させることができます。
クレジットカードの不正を検知
強化学習が起業で活用されている2つ目の事例として紹介できるのは、クレジットカードの不正利用の検知です。クレジットカードの不正利用が減らないことが社会的な問題になっていますが、こうした問題を解決するための効果的な手段として、強化学習が注目されています。クレジットカードが使用された時にコンピューターが不正を見抜くためには、これまでにおこなわれてきたさまざまな不正のパターンを、コンピューターが学習しておく必要があります。
学習した不正パターンに当てはまる不正利用をコンピューターが発見することで、犯罪の被害を未然に防ぐことができます。こうした不正のパターンをコンピューターに学習させるために利用されているのが強化学習です。多くの不正使用のパターンを学習させることで、さまざまな種類の似たような不正使用に、機械が対応できるようになります。
クレジットカードを不正に利用する方法がさらに複雑なものになっているので、強化学習を利用して犯罪を発見することは企業にとって重要な意味があります。
製品の故障・異常検知
企業が強化学習を活用している3つ目の例として紹介できるのは、販売した製品の故障を調べるための診断です。製品に何らかの異常が発生している場合に、機械学習をさせたコンピューターを使用することで、異常を検知できます。
すでに発生している異常の検知だけでなく、コンピューターを使用すれば、異常が発生する可能性を事前に予測することも可能です。このような予測にも、強化学習の技術が使用されています。過去に発生したさまざまな故障のデータを機械に強化学習させることにより、故障をより正確に予測することが可能になります
。強化学習を使用すれば、故障の症状に合わせた最適な部品を選ぶこともできます。最適な部品をコンピューターが選べるようにするためには、機械の修理に関する過去の多くのデータをコンピューターに強化学習させる必要があります。
コンテンツの自動PR
強化学習が企業が活用されている4つ目の例として紹介できるのは、インターネットにおけるコンテンツの推奨です。インターネットのサイトの中には、利用者におすすめのコンテンツを紹介するサービスを提供しているサイトがあり、こうしたサービスで強化学習の技術が使用されています。サイトにアクセスしているゲストにすすめられているコンテンツは、それぞれのゲストごとに異なっていて、さまざまなデータをコンピューターに学習させることにより、それぞれのユーザーにとって最適なコンテンツをすすめられるようになっています。利用者に満足してもらえるようなコンテンツをコンピューターがより正確に判断できるようになれば、利用者の満足度をさらに上げることもできます。
強化学習を活用して事業をするポイント
強化学習を企業が事業のために活用したい場合には、いくつかのポイントをおさえることが重要です。
強化学習を事業に利用するための大きなポイントとなるのは、強化学習を使用してできることと、できないことをしっかり区別することです。
コンピューターの技術が進化したことによって、さまざまな分野に強化学習の技術が使用できるようになっていますが、どのような種類の事業にも使用できるというわけではありません。
人間の力を使用した方が効率良く仕事ができる場合もあるので、活用を検討する前に適切な判断が必要になります。
強化学習を事業のために活用しやすいのは、検査などをおこなう場合です。
人間では簡単に検査できないようなことでも、強化学習をおこなったコンピューターを使用することで、時間をかけずに実行することが可能です。コンピューターがおこなう検査は正確性が優れていることも大きな特徴になっていて、正確な検査が必要となる業務のために利用できます。
強化学習を事業に利用するためには、学習を効率的におこなうことも重要なポイントになります。コンピューターの学習に役立てることができるデータを大量に用意することも重要なポイントです。多くのデータを処理するほど、コンピューターの学習能力は向上しやすくなります。
企業でも活用されている機械の強化学習
一般企業でも、コンピューターの強化学習の技術が広く活用されるようになっています。
強化学習の技術を使用することにより、さまざまな作業をコンピューターに担当させることが可能になりました。
人間がおこなうよりも正確にできる作業も多くあり、時間をかけずに実行できることも、多くの企業で強化学習の技術が使用されるようになった理由です。
