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機械学習とは?機械学習の種類や事例を交えながら解説

機械学習のイメージ画像

機械学習が発展した近年では、AIの概念を指す「機械が人の知能を持つ」に近づくことで、シンギュラリティ(技術的特異点)という用語も注目され始めています。この記事では、機械学習の基本情報や種類を紹介するとともに、機械学習を活用したシステムを依頼する方法、準備しておきたいことも解説します。機械学習を使ったビジネス展開やシステムの導入を検討している方であれば、ぜひご参照ください。

 

目次

 

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機械学習とは

機械学習とは、「ML(Machine Learning)」とも呼ばれるデータを分析する方法の1つです。端的にいえば、データからコンピューターが自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する学習方法を指します。機械学習で得られた結果をもとに、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動で構築できるのが特徴です。

AIのはじまりは1956年とされ、アメリカの計算機科学者ジョン・マッカーシーが「Artificial Intelligence(AI:人工知能)」と初めて定義しました。誕生から半世紀以上も経過した現代、機械学習は急激な成長を遂げています。この成長は、機械学習のディープラーニング技術の登場、取扱いデータ量の増加、コンピューター処理能力の向上などが要因です。最近では統計学では見つけられなかった「新しい発見」や「高い精度」のモデルを構築できるようになりました。

 

機械学習の種類

機械学習には、教師ありの学習、教師なしの学習、強化学習の3種類があります。以下では、それぞれの種類について解説をします。

  • 教師ありの学習

  • 教師なしの学習

  • 強化学習

 

●教師ありの学習

教師ありの学習は、入力データから出力データを推計するための学習です。あらかじめ用意されたデータの特徴やルールを学習し、「正解のデータ」を教えていく方法という認識でも良いでしょう。正しい結果をデータとして学習させることで、入力データに対する正解を出力できます。例えば、季節やトレンド、販促活動などの要因から商品の売上を予測する販促システムなどが良い例でしょう。

 

●教師なしの学習

教師なしの学習は、教師ありとは逆に「正解のデータ」を教えずに学習させる方法を指します。大量のデータを機械に学習させて、データの特徴やパターンなどを覚えます。さらに、それが正解か否かを「判断」することを覚えるのが、教師なし学習の特徴です。教師なしの学習の例としては、ECサイトで購買履歴をもとに好みを分析し、ユーザーの興味・関心がありそうな情報を提示する機能などが該当します。

 

●強化学習

強化学習は、出力される結果にスコア(点数)をつけて、最も望ましい結果を出すための行動を学習させていく方法です。強化学習を行う機械は、スコアをいかに最大化するかを判断しながら学習していきます。強化学習の使用例としては、株式の売買で利益の最大化を目指す投資AIなどがあてはまります。教師なし学習と同じように、正解データを学習させることはありませんが、機械が報酬を得るために最良の方法を考えて実行するのが特徴です。

将来的に、機械学習の種類が増える可能性もありますが、現在の種類は主に上記の3種類となります。以下では、機械学習と混同されやすいディープラーニングとの違いについて解説します。

 

機械学習とディープラーニングの違い

ここでいうディープラーニングは、「深層学習」とも呼ばれる学習手法です。ディープラーニングも、実は機械学習の手法の1つにあたります。わかりやすくいえば、人の知能によって実現できるような深い考察や推測、問題解決などをコンピューターに学習させる手法です。

ディープラーニングでは、AIが学習データの中から自動的に特徴や傾向、規則性などの抽出が可能です。人間の脳神経回路をモデルとして開発されたアルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」が取り入れられていることで、人間が行うような思考により近いかたちで再現することが可能になります。ディープラーニングと機械学習とのわかりやすい違いのポイントは、以下の通りです。

  • 最終的には人間が判断を下すのが機械学習

  • 設定や学習についてもすべてコンピューターが行うものがディープラーニング(深層学習)

機械学習では、学習する目的や内容については人間が手を加え、学習と分析の効率化をはかることができます。一方、ディープラーニングは、何を学ぶべきなのかも機械が判断するため、機械学習よりも一歩進んだ技術といえるでしょう。

 

●ディープラーニングは何に使われている?

将来的に比較的新しい技術であるディープラーニングの活用事例は、そこまで多くありません。研究が進む分野としては、自動車の自動運転技術などが該当します。目的地までの最適なルートを割り出したり、状況を判断して安全な運転を行ったりするには、人間のように判断ができるディープラーニングの技術が必要です。2022年の時点で、自動運転で公道を走行できる自動車は登場していないものの、技術の進歩によって将来的には運転の必要がまったくない自動車が登場するかもしれません。

このほかディープラーニングの事例としては、将棋AIや囲碁AIなどが良い例でしょう。ディープラーニングによって将棋や囲碁のルールを学んだコンピューターは、プロでも勝つのが困難なほど技術的な進歩を遂げています。ディープラーニングは発展途上ではあるものの、機械学習と同様に活躍が期待できる分野といえます。

 

機械学習の主な事例

機械学習はどんな場面で利用されるのでしょうか? 主な事例を紹介します。

 

●顔認識機能

顔認証とは、機械に「人の顔」を認識させている利用例です。膨大な人の顔のデータを「教師あり学習」で行って、それぞれの特徴を学習することにより人の顔を識別します。目や鼻といった顔のパーツは人ごとに差が大きく、学習を行えば個人を特定するのも可能です。店舗の入場者数や性別を自動で分析したり、人物を特定してパスワードを使わずにセキュリティを解除したり、事例の中でも汎用性の高い機能といえます。

 

●レコメンド機能

コメントは、ユーザーが検索したものや購入した商品を学習して、ショッピングサイトなどで関連商品を紹介する機能のことです。ユーザーが検索したものや購入商品を学習して、過去の購買行動をもとに類似した商品や関連商品を「おすすめ商品」として表示させます。「履歴からおすすめを割り出す」という特徴を挙げれば、動画配信サービスとも相性の良い機能です。レコメンド機能を使えば、ユーザーの視聴履歴から好みを割り出し、おすすめの動画を紹介できます。

 

日常生活に根差した事例

次に、機械学習を利用した「アクセルユニバース株式会社」の開発事例をご紹介します。

機械学習や深層学習の研究開発を手掛けるアクセルユニバース株式会社では、設計図面から、基本情報(会社名、型番、材質など)を読み取る機能を開発しました。この機能を開発した理由は、工業部品を製造する会社が少しでも設計図面の管理にかかる負担を減らしたかったためです。受注書類には工業製品の図番や品名、材質等、多くの情報が記載されており、毎月1万点ほどの膨大な記載情報をシステムに手入力する必要がありました。

そこで、書類をスキャンしてデータ化、文字認識と画像認識技術を活用してシステム入力を自動化するシステムを開発しました。同社は作業コストを半減し、創出できた時間をより価値ある業務に振り分けることに成功しています。このような開発を行う会社であるアクセルユニバース株式会社は、機械学習・深層学習を活用して社会のさまざまな課題解決に取り組んでいます。機械学習との組み合わせで業務の効率化や改善をはかるシステムの開発を得意としています。

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機械学習を活用したシステム開発を依頼する方法

外部の会社に機械学習を活用したシステム開発を依頼したい際は、機械学習に関する開発が得意な会社に1件ずつあたる方法もあります。よりスムーズに探すにはシステム開発会社専門のマッチングサービスを利用するのがおすすめです。マッチングサービス利用のメリットは主に以下のようなものです。

  • キーワード1つで一括検索ができる

  • 専門スタッフがマッチングをサポートしてくれる

  • 相談・紹介は無料など

もちろん自社に開発環境やエンジニアなどがあれば、内製という形でシステム開発を行うことも可能です。しかし、機械学習(またはディープラーニング)は比較的新しい技術のため、開発のノウハウを持つ企業は少ないでしょう。特に、アウトソーシングを初めて検討する企業の場合、企業探しに迷ってしまうこともしばしばです。以上の点から、機械学習のシステム開発を依頼したい場合、システム開発会社専門のマッチングサービスの利用を検討してはいかがでしょうか。なお、機械学習を活かしたシステム開発が得意な会社は、以下のリンクで紹介していますので、企業探しの参考にしてみてください。

 

依頼前にやっておきたい準備

これから外部の会社にシステム開発の依頼を行う担当者の中には、「開発することは決まったが、何から始めればいいのかわからない」「具体的にどうやって進めていけばいいのか不安」という方も多いのではないでしょうか。ここでは、依頼前にやっておくべきことをご紹介します。

 

●依頼前に要件を固めておく

何よりも大切なのは、システムによって解決したい課題をしっかり整理しておくことです。業務上の課題と背景、現時点で生じている影響(コスト、工数など)を整理しておきましょう。特に、影響に関してはできるだけ具体的に数値化しておくと、のちのちシステムの機能やUIを決める際も優先順位がつけやすくなります。

 

●依頼先候補の得意な開発言語や、開発実績を調べておく

発注先を早めに探し始め、慎重に検討することがシステム開発成功のポイントです。システム開発会社それぞれが強みや得意分野を持っていますので、各社のホームページの開発実績や得意な開発言語などをしっかり確認し、自社の要件にマッチする会社を選びましょう。また、「類似のシステムの開発実績がある会社」を探すのもおすすめです。開発実績があれば開発コストをかなり抑えることができるので、システム開発費の抑制につながります。

 

●依頼先候補が絞れたら、見積書の作成を依頼する

開発の背景や具体的な数値目標、予算、希望納期などをまとめ、依頼先候補となっている会社へ見積もりを依頼しましょう。見積もりをもらう段階ではまだひとつの会社に絞らず、複数社に見積もりを依頼して比較検討するのがポイントです。

 

まずは機械学習でできることをしっかりと把握しよう

機械学習とはAIを支える技術で、AIをより「知能を持つ機械」に近づけてくれる技術だといえます。

機械学習には「教師ありの学習」「教師なしの学習」「強化学習」と、大きく3つの学習方法があり、ものを見て判断するのと同じように、AIは機械学習でその判断能力をつけていくのです。どのようなAIを実現させるかによって機械学習の方法を選択する必要があります。機械学習を利用する上ではそれぞれの学習方法をしっかりと意識しておく必要があります。機械学習のシステム開発を外注で検討する場合は、発注ナビにご相談ください。専門のコンシェルジュが要件などを詳細にヒアリングして、最適な開発会社を紹介いたします。

 

 

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