機械学習入門！主な３種類の手法やビジネスへの活用例などを紹介

昨今、機械学習という言葉があちこちで聞かれるようになってきました。ビジネスへの導入も各社で進み、実際に効果が出ている企業もあります。自社でも機械学習を取り入れてみたいと考えている方も多いでしょう。

しかしながら、機械学習とは何かが理解できていないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事では、そのような方のために機械学習入門として、主な３種類の手法やビジネスへの活用例などを紹介していきます。 

機械学習とは 

機械学習とは、データを分析する方法の１つです。場合によっては数十万、数百万を超えるデータからコンピュータが自動で学習し、データに隠れているパターンを見出していきます。そして機械学習が施されたプログラムは一般的にAIと呼ばれます。

近年では、学習した成果に基づいて予測や判断をすることも可能になりました。この予測や判断の精度が今日の機械学習で最も重視される内容です。

機械的に予測精度の高いモデルを構築することになるため、完成した予測モデルが妥当性や納得性を欠く場合もあります。一方で分野によっては、今まで人間で予測・ 判断できなかった高い精度のモデルを構築することもできるようになりました

。 

機械学習の種類

機械学習の手法は主に3つあります。一つずつ内容をみていきましょう。 

教師あり学習 

入力データと出力データが揃っている場合は、入力データから出力データを推計するように学習させられます。この学習を教師あり学習と呼びます。 

入力と出力の関係を分析する際には、回帰や分類などの手法を用いて対応していきます。この教師あり学習を実施すると、例えば天候、価格、販促状況などの要因から売上を予測できるようになります。 

教師なし学習 

出力データは用意せずに、一連の入力データからデータの隠れたパターンや構造を見つけ出すこともできます。この学習を教師なし学習と呼びます。 

教師なし学習では出力データがないため、各データ間の類似度を見極め、データをグループに分けていくクラスタリングを用いて学習を進めることが一般的です。 

教師なし学習の活用例としては、ネットショッピングにおけるレコメンドが代表的です。 

強化学習 

事前に入力用のデータを準備せず、システム自身がデータを集め、試行錯誤しながら精度を高めていく学習方法もあります。

この手法を強化学習と呼びます。例えば倉庫内でロボットの効率的な走行パターンを考える時に、入力データを別途準備せずにロボット自らの試行によって効率的な走行パターンを試行錯誤させます。

機械学習手法の１つで近年話題によく挙がるのが、ディープラーニング（深層学習）です。ディープラーニングは、前述した３つの学習いずれの形態でも実施できる学習手法です。また機械学習、特にディープラーニングにおいては、Pythonがプログラム言語としてよく用いられます。 

機械学習と深層学習の違いについて詳しくは、「機械学習と深層学習の違いは？アルゴリズムの種類や活用シーンも解説」の記事をご参照ください。 

機械学習の活用例

ここからは、機械学習を実際に活用した例をみていきましょう。 

自動運転 

自動運転は、機械学習で経路を学習させた車両である「スマートカー」によって実現していきます。スマートカーは、搭載された複数のセンサーによって、事故を発生させない運転を学習します。具体的には周囲の物体との距離の取り方や前の車両が減速した際の対応などの事項が学習項目です。 

商品の需要予測 

流通データから商品のトレンドを予測し、売上向上とともに過剰在庫の削減に寄与します。さらにAIが発注量を自動的に決定してくれるため、従業員の発注作業の時間を短縮でき、コア業務に注力可能です。 

自動販売機や小売店などでも、需要予測に基づいたAIによる商品発注を実施しているところがあります。 

設備故障の予測 

設備故障をAIによって予測することで事業拠点や設備資産で故障を減らし、ダウンタイムを短縮します。さらに設備停止への対応に備えた万全な体制を確立できます。 

機械学習に最適なPCの選び方 

機械学習で使用するPCについては、使用目的によって選び方が変わってきます。例えば自分で機械学習の勉強をしたい、ちょっとした規模の機械学習を実践してみたいという程度であれば、20万円程度の市販のPCでも十分でしょう。

一方、業務で使用するようなAIを構築する場合には、ハイエンドなPCが必要になってきます。リソースが足りない場合は、クラウドサービスとの併用も視野に入ってくるでしょう。

また、ノートPCは小型化にコストが割かれているため、同価格帯であればデスクトップPCの方がスペックは優れています。機械学習ではPCのスペックが重視されるため、特別な事情がなければデスクトップPCを選択した方がよいでしょう。 

機械学習に必要なスペックの詳細を知りたい場合は「機械学習に最適なPCとは？必要なスペックやおすすめPCについても紹介」の記事をご参照ください。 

まとめ 

機械学習とは、データを分析する方法の１つで、コンピュータが自動でデータからパターンを発見します。

機械学習の種類は教師あり学習、教師なし学習、強化学習の３種類に分類されていて、すでにさまざまなシーンで成功事例が出てきているのです。機械学習への理解を深め、効果的な導入をしていきましょう。 

機械学習用PCにご興味がある方は、ドスパラプラスへお気軽にお問い合わせください。