AIの機械学習とは？ディープラーニングとの違いや教師あり・なし学習の特徴を解説

AIの機械学習により、近年の技術はビジネス、プライベート問わずにあらゆるシーンで発展を遂げました。この記事はAIの機械学習の概要や種類について知りたい人向けに、AIの概要や機械学習の種類、活用例を解説します。この記事を読むことで、AIの機械学習をどのようにビジネスに活かせるかを理解できるでしょう。

AIとは？

AIとはArtificial Intelligence（人工知能）の略です。人間が学習や推論などの作業を人工的に行えます。わかりやすくいうと、コンピューターに人間と同じ行動パターンを覚えさせ、実行させるものです。AIは時代と共にめまぐるしく進歩し、現在は実運用に移行している段階にあります。

機械学習とは？

機械学習とはマシンラーニング、データを用いて高精度な予測を行う技術のことです。機械学習はAIの中核技術とも言えます。機械学習には教師なし学習、教師あり学習、強化学習の3種類があります。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データを与えないアルゴリズムです。AIに大量のデータを与えて、データをアルゴリズム自身が検索することでデータを分類したり、パターンや構造を解析したりします。

教師あり学習

教師あり学習とはデータ学習において、正しい出力をあらかじめ与えるアルゴリズムです。たとえば、Aという入力に対してBという出力ができるように設定できます。

強化学習

強化学習は教師なし学習と同じく、正解を与えないアルゴリズムです。ただ、データ入力の価値を最大限に引き出すために「報酬」を与えます。これによりコンピューターはより良い出力を学習できます。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、深層学習とも呼ばれる機械学習の1種です。無意識でとる行動をコンピューターに学習させる技術なので、より人間の習慣に似た構造になります。もともと人の神経細胞を模倣したシステムが基盤となっています。

自動で特徴量を探し出せる

特徴量とは数値で特徴をあらわしたものです。ディープラーニングは自動でこの特徴量を探し出せます。従来は数値化が難しいデータの特徴量を設計するのは困難ですが、ディープラーニングを使えば人の手なしで特徴量の抽出が可能です。

スピーディにビックデータの解析ができる

ビッグデータとは膨大な量のデータのことです。ディープラーニングを使えば、素早くビッグデータの解析ができます。この技術はIoTの更なる飛躍にも役立てられています。

機械学習はどのような仕組みになっている？

この章では、機械学習がどのような仕組みになっているのかについて解説します。

サポートベクターマシン

サポートベクターマシンとは、2つのグループを作って距離の離れた最大マージンを見つけられます。2グループの間に識別の線を真ん中に引くことでそれぞれを分別できるのが特徴です。

決定木・ランダムフォレスト

決定木は、ランダムフォレストとも呼ばれる機械学習のアルゴリズムです。「木」構造の予測モデルをデータから作ります。たとえば、写真に写っている人物は男性か女性かなどを分類するときも用いられます。

ニアレストネイバー法

二アレストネイバー法は、機械学習のアルゴリズムのひとつで最近傍法とも呼ばれます。求める要素の近似値データが属する集団を分類できるのが特徴です。計算機の性能にデータ量が制限されるケースもありますが、膨大なデータから素早く確認したい要素を抽出できます。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を模範した技術のことです。機械学習のひとつで、ニューラルネットワークを構築するためにディープラーニングのアルゴリズムが使用されます。

AIの活用の具体例

ここからは、AIの活用方法について活用例を紹介します。具体的な例を紹介するので、順番に確認していきましょう。

費用の削減

AIを活用することで費用の削減になります。たとえば、カスタマーセンターでAIの力を借りたチャットボットを導入すれば、顧客からの簡単な質問の対応をAIに任せられます。AIでの対応が難しい場合にのみ、人が対応すればよくなるので大幅な人件費の削減につながる可能性があるでしょう。

売上アップ

AIを活用すると売上アップも可能です。膨大なデータを使ってマーケティング施策を考案する際、人が計算したり分析したりするには限界があります。

たとえば、店舗の来客予定をデータから導いたり、タクシーの配車予測できたりするでしょう。これらはAIを使ってデータを上手く活用することで、売上をあげる戦略も立てやすくなります。

管理・監視

AIは管理・監視も行えます。たとえば工場の生産ラインで、24時間稼働させる場合は人間による管理・監視には限界があります。

しかし、管理・監視を行えるAIを導入することで、不良品を想起に発見できたり、トラブルを未然に防いだりできるでしょう。その他、発電量の予測や電力の需要も行えます。

人材不足の解消

AIの技術を上手く活用すれば、会社として大きな問題の1つとされる人材不足を解消できる可能性があります。

たとえば、工場の生産ラインは深刻な人手不足に悩まされているケースが多いです。しかし、単調な作業をAIに任せて、重要な判断や人の手でないと作業ができないところは人間が担当するようにすれば人材不足問題を解消できるでしょう。

実際、日本でも多くの工場が生産ラインにAIを導入し、人手不足を解決しています。

信頼性の担保

AIを導入することで、製品の精度が向上して信頼性が担保されるケースもめずらしくありません。

たとえば、医療現場では些細な見落としが人命に関わります。そこで、がんの診断支援をAIが行うことで、より正確に診断を行えるようになりました。その他、原油の備蓄量分析などの場面でもAIの技術が活用されています。

品質の判定

食品や農作物の検査にもAIが活用されています。品質の判定作業を人間の目で行うと人によって基準にばらつきが出たり、長時間労働による疲れによって適切な判断ができなかったりするケースがあります。

しかし、AIの品質検査ソフトウェアを導入することで、より精度の高い品質判定を行えるのです。

SNSの運用

SNSの運用にもAIが活用されています。たとえばTwitterやFacebook、Instagramの投稿をAIが評価することで、いいねが多かったりエンゲージメントの高いベストな投稿方法を提案してくれたります。AIの技術によりSNSの運用の負担が下がるので、企業としてはうまく活用するべきと言えるでしょう。

OCRによる読み取り

OCRとはOptical Character Readerの略です。画像データのテキストを識別できるAIで、主に伝票入力作業に活用されています。OCRを導入することで納品書や請求書、発注書といった経理作業が効率化され、生産性の向上になります。

AIを活用するポイントとは？

AIを活用するポイントは導入する前に目的を明確化することです。目的がハッキリとすることで、どんなAIを導入すればいいのかがわかります。たとえばカスタマーセンターで人が足りていないのであれば、問い合わせと回答を学習させたAIを導入します。

また、本格的な運用の前に概念実証を行うことも大事です。その際は必要に応じて専門家などAIに詳しい人物に相談しましょう。

まとめ

AIが活用されるようになったからビジネスはもちろん生活面においても便利な世の中になりました。

さまざまな分野でAIの技術が活用されている事例もたくさんあります。本記事では活用例や、導入するポイントなども紹介しました。ぜひAI導入を検討の参考にしてください。

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