機械学習が発展し、AIの概念を指す「機械が人の知能を持つ」ということが現実のものとなりつつある中、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。この機械学習で得た結果をもとにして、分類や予測などさまざまなタスクを処理するアルゴリズムやモデルを構築することが可能です。
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、「正しいデータ」を教える方法という認識でも良いでしょう。正解を学習させることで、入力データに対する正しい結果を導き出してくれます。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。まず、大量の学習データを機械に入れ込んで、データの特徴やパターンを学習させます。そして、その大量のデータやパターンに対して正解かどうかの判断を下す判断能力を身につけさせるのが、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、機械が出力した結果にスコアをつけて評価することで、もっとも望ましい結果を出すための判断能力を学習させていく方法です。強化学習を行う機械は、自身が出力した結果に対して与えられたスコアをいかに最大化するのか、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。教師なし学習の学習方法に似通っているように見えますが、正解となるデータを機械が学習していくのではなく、機械がスコアという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）
機械学習は、学習する目的や内容、学習するデータや判断基準ついては人間が与えて手を加えることで、学習と分析の効率化をはかります。一方ディープラーニングは分析や予測のために、人間が与えた学習したデータの中から何を学んだら良いのかということも機械が判断するのです。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。
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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。
●音声認識
音声認識とは、人間の声を機械に理解させる技術のことです。代表的な事例としては、スマートフォンの音声アシスタントや自動字幕生成があります。音声データを膨大に学習させることで、人によって異なる声質や発音の違いを識別し、言葉として変換できるようになります。コールセンターでの自動応答や、車載システムでの音声操作など、日常生活やビジネスシーンに広く活用されています。
●自然言語処理
自然言語処理は、人間が使う言葉をコンピューターに理解させる技術です。チャットボットや翻訳アプリ、検索エンジンなどが代表例です。文章の意味を解析し、適切な回答や翻訳を導き出すために、膨大なテキストデータを学習してパターンを習得します。近年では生成AIの発展により、単なる情報検索にとどまらず、人間に近い自然な文章を作り出せるようになっています。
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のほか、品名や材質など、数多くの情報が記載されています。この膨大な記載情報を毎月1万点ほどシステムに手入力する必要がありました。
そこで、文字認識と画像認識技術を活用し、書類をスキャンしてデータ化したものの入力を自動化するシステムを開発しました。同社はこのシステムによって作業コストを半減し、創出した時間を人の手でしか作業できない業務など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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機械学習の注意点
機械学習は便利な技術である一方で、利用にあたってはいくつかの注意点があります。ここでは代表的なポイントを紹介します。
●過学習と未学習の可能性
機械学習モデルは「過学習」や「未学習」といった問題を起こす可能性があります。過学習は訓練データに依存しすぎて新しいデータに対応できなくなる現象で、未学習はそもそも十分にパターンを学習できていない状態を指します。どちらの場合も実用に耐えない精度となるため、適切なデータ量やモデル調整が不可欠です。
●データが複雑になると学習の難易度が上がる
入力データが多様で複雑になると、学習の難易度も上がります。特徴量が多すぎたり、ノイズ（不要な情報）が多く含まれていると、モデルが適切にパターンを見つけるのが難しくなります。その結果、精度の低下や計算コストの増大につながることもあります。前処理や特徴選択といった工夫が、学習の効率化には欠かせません。
●機械学習による予測が出力された理由を説明するのが難しい
特にディープラーニングのような高度なモデルでは、予測や判断の根拠を説明することが難しいという課題があります。これは「ブラックボックス問題」とも呼ばれ、医療や金融など説明責任が求められる分野では大きなハードルになります。近年では「Explainable AI（説明可能なAI）」という研究分野も進んでおり、出力結果を人間に理解できる形で示すための工夫が重要視されています。
Pythonが機械学習向け言語と言われる理由
Pythonは、数あるプログラミング言語の中でも機械学習に適している言語の一つとされています。その理由は大きく3つあります。
1点目は豊富なライブラリやフレームワークが整備されている点です。NumPyやPandasといった数値計算・データ処理のライブラリ、TensorFlowやPyTorchといった機械学習専用のフレームワークが揃っており、複雑なアルゴリズムを一から実装しなくても効率的に開発できます。
2点目は文法がシンプルで読みやすい点が挙げられます。Pythonは直感的に理解しやすく、コード量も少なく済むため、研究者やエンジニアだけでなく初心者でも学習しやすいのが特徴です。そのため、世界中の開発者コミュニティで利用が広がっています。
3点目は機械学習以外の分野とも相性が良いことです。Webアプリケーションやデータ解析、可視化などの分野と容易に組み合わせられるため、機械学習の成果を実際のサービスやシステムに組み込みやすくなっています。
これらの理由から、Pythonは「機械学習に最適な言語」として研究や実務の両方で広く活用されています。
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」「依頼について具体的な進め方がわかっておらず不安がある」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、システムの活用によって、解決したい課題を整理しておくことが大切です。業務上の課題と依頼の背景、現在抱えている課題によって生じている影響を整理しておきましょう。特に、影響に関してはコストや工数などの項目だけではなく、できるだけ具体的に数値化しておきましょう。システムの機能やUIを決める場合に、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。システム開発会社ごとに強みや得意分野が異なりますのでそれを綱領して選ぶことが大切です。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、それだけ開発がスピーディーに進む場合が多く、開発コストを抑えることが期待できます。コスト抑制ができれば、システム開発費を抑えることにもつながります。
●依頼先候補を絞ったら見積書の作成を依頼する
前述のとおり、実績や得意分野などを加味してある程度依頼先の候補を絞りましょう。開発に関する具体的な要件や予算、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す。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の機能を支える技術で、ディープラーニングもまた機械学習の手法のひとつといえます。
AIは判断能力を身につけることで膨大な学習データの中から正解や最善策を導き出します。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、どのような目的を持って分析や予測を行う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の内容やできること、得意分野を知っておく必要があるでしょう。
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