機械学習とは?できること、簡単な利用例、実用例、ビジネス事例、AIの性能向上にはどうすればいいの?

今日よく聞くようになった「AI(えーあい)」ですが、

AIの話題では「機械学習」というワードもよく出てきますよね。

  • 機械が学習するの?
  • 機械学習ってなに?
  • 機械学習にできることは?
  • 簡単な利用例、実用例、ビジネス事例にはどんなものがあるの?
  • AIの性能を向上させるにはどうすればいいの?

といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、

  • 機械学習とは?

から、機械学習の基礎について、

わかりやすくクイズ形式でまとめました。

 

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本記事の概要

機械学習とは?できること、簡単な利用例、実用例、ビジネス事例、AIの性能向上にはどうすればいいの?

 

では、いきなりですがクイズです。

今日のAIの進化を推進してきたのは、

人工知能のなかのどんなツールでしょうか?

回答をみる

 

答え:機械学習

 

機械学習は、人工知能技術の中の1つです。

近年大きく発展した分野で、

特に、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる

大規模なニューラルネットワークによる機械学習が

AIの発展に大きく寄与しています。

 

 

機械学習とは?

機械学習は、読んで字のごとく、

  • 機械に学習させる
  • 機械が学習する

ための方法論です。

 

では、機械学習の中で、一般的に利用されているのは、

どんな学習でしょうか?

機械学習でよく使われるのは、どんな学習?

回答をみる

 

答え:教師あり学習

 

機械も人間と同じように、

答えを参考にして学習していきます。

人間が新しい漢字を覚えるときや、

数学で解けなかった問題を学ぶときなど、

正解をみて学習しますよね。

それと同じように、

機械学習にも、正解データ(教師データと呼びます)を与えて学習させる方法があります。

それを「教師あり学習」と呼んでいて、

機械学習では一般的によく使われる方法になります。

 

では、その学習方法はどんなことを学習するでしょうか?

機械学習では、なにを学習しているの?

回答をみる

 

答え:なにかのデータと別のデータの関係を学習する

 

え?どういうこと?

と思われる方もおられるかと思いますが、

わたしたちも日常の中で同じことを行っています。

たとえば、

  • A型の人は几帳面
  • O型の人はおおざっぱ

といったことは、よく言われたりしますよね。

(これがほんとうかどうかはおいといて)

血液型とその人の特徴の関係を述べていますよね。

この関係を信じたり納得する人は、過去の経験から、

  • 多くのA型の人をみていると、几帳面だった
  • 多くのO型の人をみていると、おおざっぱだった

という関係を見出したから、学習したとも言えます。

そして、学習すると、

  • A型の人がいると、この人は几帳面かも、

と今度は前もって「予測」するわけです。

 

このように、なにかとなにかの関係を学習するというのは、

わたしたちも自然と行っていることです。

それと同じことを機械にもやらせているのが

「教師あり学習」

ということになります。

 

といっても、より具体的に、

機械学習がどうやって学習してるの?

という方も多いのではないでしょうか。

そういったあなたには、こちらでより具体的に

  • 「コンピュータが学習する」というのはどういうことか

をまとめています↓

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では、機械学習がどんなものかザックリわかったところで、

AI・機械学習が、どんなところで使われているか考えてみましょう。

機械学習の簡単な利用例、実用例、ビジネス事例にはどんなものがあるの?

機械学習の簡単な利用例、実用例、ビジネス事例を3つ挙げてみてください。

あなたが考える、機械学習の実用事例3選はなんですか?

回答をみる

 

例えば、以下のものなどがあります。

  • オンライン広告
  • スパムメールの判別
  • 機械翻訳
  • 音声認識
  • 自動運転
  • 不良品検知(製造業など)

などがあります。

 

オンライン広告とは、

あなたがネット記事を見ているときに表示される広告のことです。

広告は出すだけでなく、顧客が反応して購入してくれることが重要です。

ではどんな顧客が購入しやすくて、どんな顧客が購入しにくいのかわかれば、

効果的に広告をうつことができますよね。

このように、

オンライン広告でのAIは、

過去の顧客の反応を教師データにして、

顧客の特徴と、購入した・購入しなかった

の関係を学習するわけです。

 

迷惑(スパム)メールの判定

迷惑メールには、特定の単語が含まれやすいことが知られています。

それぞれのメールに含まれる文字や内容の特徴と

普通のメールなの、迷惑メールなのかの関係を学習します。

学習すれば、新しいメールが届いたとき、

それが迷惑メールなのか、そうでないのかを予測することができます。

 

機械翻訳では、

すでに人間が翻訳したデータを教師データにして、

たとえば、英語と日本との関係を学習します。

 

音声認識では、

入ってきた音声情報と、それがどんな音であるか(”あ”なのか、”い”なのか・・・)の関係を学習します。

たとえば、文章を読んでもらい、

その音声情報と文章の情報をデータとして与えることで、

音と文字の関係を学習します。

 

自動運転

自動運転では、ほかの車や障害物を避けることが必要です。

このためには、車外の情報を画像として読み取って、

画像認識したり、センサーデータを処理したりして、

周囲の環境を正確に把握する必要があります。

自動運転における機械学習では、

画像データがなにを意味するのか(道路なのか、ほかの車なのか、その他障害物なのか、など)

画像と外界との関係を学習することで、

運電中に出くわす様々な場面について、

周囲の状況がどうなのか予測しながら進んでいくわけです。

 

不良品検知(視覚検査)では、

AIには、過去のデータから、正常な製品と不良品の教師データを与えて、

製品画像と(正常か不良か)の関係を学習させておきます。

すると、その学習済みのAIを使うことで、

ある製品が製造されたら、その製品の画像データをAIに見ることで、正常か不良品かを判定させることができるわけです。

 

 

AI・機械学習は多くの分野で実用化されてきています。

でも、AI・機械学習は、なぜ最近こんなに使われるようになったんでしょうか?

なぜ最近、AI・機械学習は流行りだしたのか

この理由は、おおきく主に3つ考えられます。

AI・機械学習が最近流行りだした3つの理由とは?

回答をみる

 

答え:

  • インターネットの進化
  • コンピュータの進化
  • AI・機械学習の性能向上

 

それぞれ理由を考えてみましょう。

まず、1つ目の「インターネットの進化」ですが、

なぜこれにより機械学習が使われることになったのでしょうか?

なぜインターネットの進化でAIが性能向上するの?

回答をみる

 

答え:データの入手が容易になったから

 

インターネットを使うことで、

大量のデータを得ることができるようになった。

例えば、文章のデータではウィキペディアのデータをダウンロードできたり、

画像データも、学習用にラベルのついたものが整備され、

自分でデータを作らなくても、

インターネットを通じで手に入れることができるようになりました。

裏を返せば、機械学習にはデータが必須だということになります。

 

 

では、2つめの理由「コンピュータの進化」は、

なぜAI・機械学習を流行らせたんでしょうか?

なぜ、コンピュータの進化はAIの性能を向上させるの?

回答をみる

 

答え:多くの計算処理を現実的な時間内で終わらせれるようになったから

 

近年のAIの発展にもっとも寄与しているのが、

ディープラーニング(深層学習)です。

これは、人工ニューラルネットワークというモデルを、

ミルフィーユのように、多層にしたものです。

ディープラーニングは、多層にするので、

計算量がとても多くなります。

以前のコンピュータでは、処理をするのに数10年かかったりするため、事実上実行できませんでした。

しかし、近年のコンピュータの性能向上によって、

以前だと10年以上かかった計算を、数か月でできるようなったりと、

数が月かかったものが数日でできるようになったりと、

時間の短縮ができるようになりました。

これにより、ビジネスで活用する時間スケールにマッチするようになりました。

 

といっても、そもそものところ、

素晴らしい性能が期待できるため、多くの計算でもやらせるわけです。

大学などの研究現場で、実際に研究される中で、

ディープラーニングは画像認識など特定の分野において、

人間を超える能力を示せることがわかりました。

また、特定の分野とはいえ、

以前の適用範囲と比べると格段に多くのことに対して

適用できるようになりました。

つまり、ビジネスチャンスも格段に広がったわけです。

 

なぜ流行りだしたかは、

  • 近年のインターネットとコンピュータの進化により、
  • 大規模なAIが計算可能になり、
  • それがよい性能を示すことがわかった

からと言えます。

ビジネスチャンスも広がっています。

 

 

では最後に、

機械学習の性能を向上させるためにはどうしたらよいか、

現時点でわかってることをまとめますね。

AI・機械学習の性能を高めるにはどうしたらいいの?

あなたがある企業の社長さんだとしたら、

御社のAIには、業界最高性能であってほしいですよね。

AIの性能を高めるにはどうしたらいいのでしょうか?

 

方法は大きく分けると2つあります。

AIの性能を向上させるための2つのポイントとは?

 

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