機械学習とは？特徴や使用用途（ビジネス）、利用例について

2022.04.08 / 2022.05.07

本記事では機械学習について、特に特徴や使用用途、利用例などを詳しく解説していきます。

巷の本屋さんでは機械学習に関する書籍が大量に並べられています。それほど現在では「機械学習」は注目されている分野であるということです。

いざ機械学習について学習しようと思っても、どこから手を付ければいいのかわからない方も多いかと思います。

本記事はそんな機械学習初心者の方向けに、機械学習について、特徴や使用用途を含めて詳しく解説していきます。

機械学習について理解を深めて、機械学習のプログラミングを行う第一歩を踏んでください。

機械学習

機械学習とは人間の学習能力をコンピューターで実現するための技術です。いわゆる人工知能（AI）の分野の一つです。

機械学習は人間の脳（特に「学習」という能力）をコンピューターで実現するという、非常に近未来的な技術です。近年ではテレビやCMでも人工知能（AI）が騒がれていますが、このAI普及を促進しているのは機械学習によるものが大きいです。

今では機械学習によるシステムは身近なものとなっています。例えばGoogleが提供しているGoogle翻訳やGmailの迷惑メールフィルター、チャットボットにも機械学習は利用されています。

ビジネスにおいても機械学習はとても注目されている分野であり、業務効率化や顧客・商品分析など多様な分野で活躍しています。

機械学習と聞くと、「ディープラーニング」が頭に浮かぶ方も多いかと思います。「ディープラーニング」は機械学習をより高度にした手法です。

ディープラーニングは機械学習を発展させたものであるため、機械学習の一種とも言えます。

機械学習を実現するためには大量のデータが必要となります。

この集めたデータを学習させて、パターンや法則、規則を見つけ出します。そしてこのパターンや規則を元に、未知のデータを分類することや、将来を予測することが可能になります。

例えば文字認識では大量の文字データを用意します。この文字データを学習させることで、未知のデータが入力された際に、その文字が何であるかを判定させます。

データを学習するためのプログラム（アルゴリズム）は人が作成しますが、学習することはコンピューターが行ってくれます。

機械学習の特徴としては学習するデータが多いほど制度が上がるということです。文字認識であれば、文字認識の正答率が高くなるということです。

この学習で利用するデータの特性や属性のことを特徴量といいます。特徴量は機械学習において重要な概念の1つです。特徴量について詳しくは以下記事をご参照ください。

機械学習を使用したシステムの作成する流れは次のようになります。

機械学習ではすでに述べているように大量のデータを収集する必要があります。昔はこのデータ収集が最も大変でしたが、現在ではインターネットも普及したため大量のデータが集めやすくなりました。

機械学習での「データの収集」について詳しくは以下記事をご参照ください。

データの整形（前処理）では、機械学習で扱えるデータ形式に変換します。大量のデータを変換し、１つの表（テーブル）にまとめることが基本的に多いです。詳しくは以下記事をご参照ください。

データの学習には「教師あり学習」や「教師なし学習」、「強化学習」があり、それら学習を利用したアルゴリズム（決定木、SVM、k-meansなど）を選択して使用します。データの学習方法については以下記事をご参照ください。

学習から作成されたルールや法則は学習済みモデルと呼びます。このモデルが正しく機能（予測）するか評価します。この評価を精度評価と呼びます。
未知のデータを学習済みモデルに渡して、予定した出力が出されるかを確認して精度を評価します。

学習済みモデルが問題なければ、システムと組み合わせて利用していきます。

ここまで解説したように機械学習を利用したシステムを作るには様々な技術が必要となります。機械学習の技術以外に最低限必要となる技術は以下４つです。

すでに何度も述べていますが、機械学習は大量のデータを学んでそこから法則や傾向を見つけていきます。そのため前提として学習させたいことに対して大量のデータが存在している必要があります。

これらより以下の用途に向いていると考えられます。

機械学習の技術が使用されているプログラムは以下のようなものがあります。

本記事「機械学習とは？特徴や使用用途（ビジネス）、利用例について」はいかがでしたか。

機械学習は今後もまだまだ伸びていく分野です。様々な企業・分野で実用化・商品化されています。

ぜひ今から機械学習から学習を始めて、ディープラーニングまで使いこなせるように頑張ってください。