機械学習によってできることって？使用されるプログラミング言語も紹介

機械学習に分類されるもの3つ

「機械学習」とは、人工知能の分野の1つで、コンピューターに具体的な命令を行わなくても学習する能力をコンピューターに付与することです。機械学習には大きく分けて「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」の3つがあります。

ここでは機械学習に分類される「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」について解説していきます。

• 教師なし学習とは
• 教師あり学習とは
• 強化学習とは

1：教師なし学習とは

「教師なし学習」とは、正解ラベルの付いていない学習データを使って学習を行う機械学習です。使用する学習データは、特徴量のみとなっており、教師なし学習では特徴量そのものが持っている構造を抽出することを目的としています。

教師なし学習には、データをいくつかのグループに分けてデータ構造を浮かび上がらせる「クラスタリング」と、データを低い次元に圧縮して重要な情報を見つけ出す「次元削減」という2つのタスクがあります。

2：教師あり学習とは

教師あり学習とは、判断基準となる正解ラベルと特徴量が紐づいた学習データを使って学習を行う機械学習です。教師あり学習は正解と特徴量の間の関係性を見出すことで、予測値を正解に近づけることを目的としています。

教師あり学習は機械学習の中でも仕組みがわかりやすいことから、汎用的に用いられている手法です。教師あり学習で行われるタスクには、各データの所属カテゴリを推定する「分類問題」と連続値を予測する「回帰問題」が存在します。

3：強化学習とは

「強化学習」とは、最終的に最大の報酬を得られるように、行動の最適化を学習していく機械学習です。強化学習では、これまでの経験に基づいた行動と経験とは関係のないランダムな行動から得た学びを利用し、行動を最適化していくというものです。

強化学習は「エージェント」と呼ばれる学習主体と環境という2つの要素によって成り立っており、エージェントが取った行動によって環境が変化し、その結果がエージェントに報酬としてフィードバックされます。

機械学習によってできること8つ

機械学習を活用することにより、将来の予測や特徴の抽出、画像の判別などさまざまなことができるようになります。ここでは機械学習によってできることを紹介していきますので、参考にしてみてください。

• 小売店の仕入れ量を需要予測とあわせて決定できる
• 顧客情報を分析できる
• 特定の似た特徴のデータのものを検出できる
• 製品の不良品を画像認識によって判別できる
• 数少ない画像枚数データでも高精度の予測モデルを作成できる
• 画像の生成ができる
• 設備の異常を検出できる
• シュミレータを作成できる

1：小売店の仕入れ量を需要予測とあわせて決定できる

過去の売り上げデータを教師あり学習によって学習させることで、小売店の仕入れ量の需要予測を行い、仕入れ量を決定することができます。

消費者の購買行動は、季節や曜日といった暦の要素やバレンタインデーやクリスマスといったイベントなどによっても大きく変動します。しかし、過去数年分の売り上げデータを学習できれば、精度の高い需要予測が可能になるでしょう。

2：顧客情報を分析できる

企業ではマーケティングとして、優良顧客へのより積極的なアプローチを行うことが多いでしょう。そのための優良顧客を見つけるためのプログラムの作成に、教師なし学習が活用できます。

教師なし学習であれば優良顧客としての正解ラベルを与えなくても、多くの顧客情報を与えるだけで自動的に顧客を分類することができます。また、企業が気づいていなかった優良顧客と購買履歴の相関関係もあわせて見つけることができるでしょう。

3：特定の似た特徴のデータのものを検出できる

機械学習を活用することで、多くのデータの中から似た特徴を持つデータを抽出することも可能です。このような特徴を活かしながら購買データを分析することで、顧客の好みに近い商品を紹介する「レコメンデーション機能」を開発できるでしょう。

また、このような特定の似た特徴を持つデータの検出は、教師あり、教師なし学習どちらでも実行することができます。

4：製品の不良品を画像認識によって判別できる

製品の画像を教師あり学習によって学習させることにより、画像認識によって製品の不良品を判定することができます。

製品画像とその該当製品が、良品なのか不良品なのかという正解ラベルを付与したデータを学習させることで、自動的に不良品を判別できるプログラムも作成可能です。

5：少ない画像枚数データでも高精度の予測モデルを作成できる

機械学習の代表的な枠組みとして、教師なし学習や教師あり学習を紹介しましたが、「半教師あり学習」と呼ばれる手法も存在します。

半教師あり学習は、多くの正解なしデータと少しの正解ラベル付きのデータを学習させることによって、精度の高い予測を実現することを目的に行われます。

他にも、「メタラーニング」と呼ばれる手法を用いることで、数少ない画像データでも高精度の予測モデルを作成できる場合があります。

6：画像の生成ができる

教師なし学習では与えられたデータの特徴を学習することにより、与えられたデータに似たデータを生成することができます。そのため、教師なし学習によって偽物の画像を生成するプログラムも作成できます。

画像生成の技術を応用したプログラムとして、近年ではモノクロ写真の自動着色や画像の高精細化プログラムなどが登場しています。

7：設備の異常を検出できる

機械学習によって設備の異常を検知するシステムも作成可能です。ただし、設備の異常は頻繁に発生しにくいことから、教師あり学習で学習するのは難しいでしょう。

しかし、教師なし学習で正常なデータを学習できれば、正常な状態の特徴を学べるため、正常ではない外れ値として設備の異常を検出できるようになります。

外れ値であるからといって必ずしも異常が発生しているというわけではありませんが、アラートを出して設備チェックを促せるようになるでしょう。

8：シミュレータを作成できる

強化学習を行うには、多くの経験による学びが必要になります。しかし、現実的にエージェントと環境の相互作用によって学ばせるには、膨大な時間がかかることでしょう。

また、すでに獲得している観測データでは網羅性が足りないことから、強化学習では現実を模したシミュレータを使うことが一般的とされています。このように、強化学習とシミュレータは相性が良いという特徴があります。

機械学習で使用されるプログラミング言語3選

機械学習に用いられる代表的な言語としてはPythonが有名ですが、他にもJuliaやR言語などのプログラミング言語が利用されています。機械学習を目的としてプログラミング言語を習得する場合は、それぞれの言語の特徴も把握しておくようにしましょう。

ここでは機械学習で使用されるプログラミング言語3選を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

• Python
• Julia
• R言語

1：Python

「Python」は、人工知能の開発で近年注目されているオープンソースのプログラミング言語です。Pythonは文法がシンプルで読み書きがしやすいことから、人工知能や機械学習以外にもさまざまな分野で活用されている汎用性の高い言語となっています。

＞＞ Pythonプログラミング言語とは｜開発のメリット・デメリットを解説

Pythonには機械学習に特化したライブラリも多く揃っているため、機械学習を目的とする場合はPythonは押さえておきましょう。

2：Julia

「Julia」は、高速な計算ができる技術計算に特化したプログラミング言語です。JITコンパイラと呼ばれる技術により、スクリプト言語でありながら、C言語と同レベルの高速処理が可能とされています。

Juliaは高度な計算科学や数値解析ができるため、機械学習にも利用されています。Pythonに比較すると、Juliaは実行速度が速く、外部連携がしやすいという特徴があります。そのため、Juliaを利用すればPythonのコードを呼び出すことも可能です。

3：R言語

「R言語」は、統計解析やグラフ出力などに特化したプログラミング言語です。Pythonと同様に人工知能の開発に活用されていますが、Pythonと違ってR言語は統計解析に特化しているため、システム開発などに利用できません。

R言語は、ベクトル処理やグラフ作成などが実行でき、OSに依存しないなどの特徴があります。また、コードの習得そのものは難しくはありませんが、活用するには統計分析の知識が必要になるため、Pythonよりも敷居は高いと言えるでしょう。

機械学習の勉強方法3つ

機械学習を実践するためには専門的な知識が必要になります。そのため、機械学習の学習方法を知りたいという方もいるでしょう。機械学習を学ぶ方法としては、オンライン講座やWebサイト、書籍を活用する方法などがあります。

ここでは機械学習の勉強方法を紹介していきます。

• オンライン講座を活用する
• 機械学習のサイトを活用する
• 書籍を活用する

1：オンライン講座を活用する

オンライン講座であれば、機械学習の中でも自分が特に興味を持っているテーマを重点的に学ぶことができるでしょう。

講座の受講は基本的に有料ですが、無料で閲覧できるコースもあるため、インターネットを活用して情報を集めてみましょう。

2：機械学習のサイトを活用する

機械学習について解説しているサイトを活用することで、機械学習に関する大まかな知識を習得することができるでしょう。機会学習サイトを活用したい方は、「機械学習アルゴリズム選択ガイド」などと検索してみてください。

3：書籍を活用する

機械学習について解説している書籍を活用すれば、機械学習に関する知識を体系的に習得することができるでしょう。書籍は、初心者向けのものから上級者向けの実践ノウハウを紹介したものまでさまざまです。自分のレベルに合った書籍を選ぶようにしましょう。

機械学習を活用する際の課題4つ

自社のビジネスに機械学習を利用しようと考える場合、いくつか考えなければいけない点があります。たとえば、機械学習に必要とされる十分なデータ量が用意できなければ、機械学習を活用することはできません。

ここでは最後に、機械学習を活用する際の課題を紹介していきます。

• そもそも十分な学習データを用意できるかといった問題
• 精度との向き合い方
• ビジネス課題を先送りしてしまう懸念
• 高性能なツールを使いこなせる人材が必要

1：そもそも十分な学習データを用意できるかといった問題

機械学習を活用して高精度な予測モデルを作成するには、機械学習に必要とされる十分な量のデータが用意できることが大前提となります。

機械学習に用いられるデータ量は一般的に数万件と言われているため、それだけのデータが集められるかどうかをまず検討しましょう。

2：精度との向き合い方

機械学習によって作成した予測プログラムは、100％の精度で答えを導き出せるものではないでしょう。多くのデータを学習することで統計学的に高い確率だと判断することはできますが、必ずしも正解するとは限りません。

そのため、100％の確率で当たるわけではないことが許されるのかどうかを検討しましょう。

3：ビジネス課題を先送りしてしまう懸念

機械学習の実践を検討している企業の本来の目的は、自社のビジネス課題の解決である場合が多いでしょう。しかし、機械学習の利用に固執してしまうと、解決すべきビジネス課題を先送りにしてしまうことがあります。

そのため、ビジネス課題の解決を念頭に置き、機械学習に限らず効率的に課題解決を行った事例を探すことも大切です。

4：高性能なツールを使いこなせる人材が必要

近年、IT人材の不足が業界全体での深刻な問題とされていますが、機械学習を実践するためには高性能なツールを使いこなせる人材が必要です。

多くの企業がIT人材不足となっている中で、高度なスキルを持つ人材を確保できるかどうかは大きな課題と言えるでしょう。

機械学習でできることや勉強方法を把握しておこう

機械学習を活用することで、予測プログラムや画像生成などが実現できますが、機械学習の実践には課題も存在します。

本記事で紹介した、機械学習によってできることや機械学習を活用する際の課題などを参考に、機械学習について理解を深めてみてはいかがでしょうか。