機械学習とは、AI（人工知能）の一種で、コンピューターが大量のデータを分析して傾向等を学習する技術のことです。近年はAIの研究が盛んで、私たちのスマートフォンや家電にも使われているくらい身近にある技術です。
今回は、機械学習とは何か、そして実際にどのような技術に使われているのか解説します。
機械学習とは
機械学習（Machine Learning）は、コンピューターシステムがデータから学習し、経験を通じてパターンや知識を獲得するための一連の技術や手法です。
機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータープログラムが自動的に学習し、データからパターンを抽出し、予測や意思決定を行えるようにします。
これまでのプログラミング技術では、開発者が明示的に手順やルールをプログラムに組み込んでいましたが、機械学習では、アルゴリズムにデータを与え、コンピューターがデータからパターンや関連性を自動的に学習することができます。これにより、複雑な問題や大規模なデータセットに対して、効率的で柔軟な解決策を見つけることができるようになりました。
機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の大きく3つのカテゴリに分類されます。
教師あり学習では、与えられたデータとその正解ラベル（目標値）の関係を学習し、新しいデータに対して予測を行い、教師なし学習では、データセットに潜在するパターンや関係性を抽出し、データの構築やクラスタリングができます。
強化学習では、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習し、報酬を最大化することができます。
機械学習は、身の回りにある技術として使用されています。
例えば、迷惑メールのフィルタリング、音声認識、画像認識、自然言語処理、金融予測、医療診断など。機械学習のアルゴリズムは、大量のデータから傾向やパターンを抽出し、予測や意思決定を行うため、現代のデータ駆動型のアプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。
教師あり学習とは
教師あり学習（Supervised Learning）は、既知となった過去の入力データと出力データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与えることで、それらを「正解データ」として計算する機械学習の手法です。
例えば、画像に対し、「画像①はりんご」「画像②はバナナ」のようにあらかじめラベリングしておきます。正解データを用意し、それらを教師(正解)として機械学習を行います。未学習の画像を読み込ませた場合にも、正解の中から一致するデータを見つけ出して答えを見つけるので、例えば青リンゴを未学習だとしても「形状が同じなのでりんごと同種です。」と教えてくれます。
教師あり学習では、まず学習データセットを与えます。データセットは、入力データとそれに対応する正解ラベルのペアで構成されています。例えば、手書き数字の認識を考えると、入力データは画像であり、正解ラベルはそれが表す数字（0から9のいずれか）ということ。
学習のプロセスでは、コンピューターモデル（アルゴリズム）が与えられたデータセットを使って学習を行い、モデルは入力データを受け取り、そのデータに対して予測を行います。予測結果と正解ラベルとの間の誤差を計算し、この誤差を最小化するようにモデルのパラメータ（重みやバイアスなど）を調整します。このプロセスを反復的に繰り返すことで、モデルはより正確な予測ができるのです。
学習が完了したモデルは、新しい入力データに対して予測を行うこともできます。学習時には使われなかったデータに対しても、モデルは適切な予測を行うことができます。たとえば、新しい手書き数字の画像を入力として与えると、モデルはその画像が表す数字を予測します。
教師あり学習は、分類（Classification）と回帰（Regression）という2つの主要なタスクに適用できます。分類では、データを予め定義されたクラスやカテゴリに分類でき、回帰の目的は、連続する値の傾向をもとに予測を行うことです。
教師なし学習とは
教師なし学習（Unsupervised Learning）は、明確な答えがあった教師あり学習に対して、教師なし学習には答えがありませんので「教師なし」といわれています。そのため、AI自身で答えを見つける必要がありますが、AIが答えを見つけるという高度な処理はできません。そこでAIは与えられたデータに対して規則性や法則性を見つけようとします。
教師なし学習では、入力データのみが与えられます。データは特定のカテゴリやクラスに分けられているわけではなく、そのデータ内の相関やパターンを見つけることが求められます。つまり、明確な答えがないデータ群に対し、規則性や法則性を探すときに教師なし学習を使います。規則や法則によってカテゴライズする際のアルゴリズムの代表的なものとして「クラスタリング（Clustering）」と「次元削減（Dimensionality Reduction）」があります。
クラスタリングの目的は、与えられたデータを特定のグループ（クラスタ）に分けることです。データポイント間の類似性や距離の尺度を用いて、データを自然なグループに分割します。
例えば、顧客の購買履歴データをクラスタリングすることで、異なるセグメントの顧客グループを抽出することができます。
次元削減の目的は、データの次元を減らすことで、データの特徴を要約することです。高次元のデータセットは、可視化や特徴抽出には扱いづらい場合があります。次元削減を行うことで、データの重要な特徴や構造を把握しやすくし、可視化や解析の効率を高めることができます。
強化学習とは
強化学習（Reinforcement Learning）は、強化学習はコンピューター自身が試行錯誤を繰り返し、最適なシステムを見つけ実現する手法です。
教師あり学習、教師なし学習は基本的に人間がデータの入力や一定の指示を出していました。
それに対し、強化学習は人間が報酬（目標）を指定すると、コンピューター自身が最大限の報酬を得られるよう自律して判断・試行錯誤を繰り返します。
この検証によって明らかになった結果や、試行錯誤した経験はコンピューターの中で蓄積されてるので、次回似たような課題に直面した場合は前回の経験を活かした検証をおこないます。これらを繰り返していくことで検証の速さや精度が向上していき、様々な場面で活躍することができます。
この強化学習自体は元々あった手法ですが、後述するディープラーニングと併用することで性能も精度も飛躍的に上昇したため、再度注目を集めている手法です。
強化学習の要素は以下の3つから成り立っています。
- エージェント
- 環境
- 行動と報酬
エージェント（Agent）
エージェントは環境と相互作用し、報酬を最大化するために最適な行動を見つけることを目指します。
環境（Environment）
エージェントとは相互作用していて、エージェントの行動に応じて状態が変化し、報酬が与えられます。例えば、ゲームの盤面や迷路の壁などが環境と言えます。
行動（Action）と報酬（Reward）
エージェントが環境内で選択する行動と、その結果として与えられる報酬です。
エージェントは環境の状態に基づいて行動を選択し、その行動に応じて報酬が与えられます。エージェントは報酬を最大化するために、適切な行動戦略を学習することです。
強化学習の目標は、エージェントが最適な行動を学習することです。最適な行動は報酬を最大化するものであり、エージェントは報酬を最大化するような方策（Policy）を見つけるために学習します。エージェントは環境との相互作用を通じて経験を積み、報酬の期待値を最大化する行動価値（Action Value）や状態価値（State Value）を推定し、最適な行動を決定します。
機械学習でできること
機械学習は、データからパターンや関係性を学習し、それを活用してさまざまなことができます。機械学習が実現できることを見てみましょう。
予測ができる
過去のデータを基に未来の値を予測することが可能です。
分類分け
データを異なるカテゴリやクラスに分類することができます。
パターン認識
データセット内のパターンや構造を抽出し、特定の特徴を認識することができます。
異常検知
データセットから正常なパターンを学習し、それとは異なる異常なデータを検出することができます。
テキスト分析
テキストデータから意味や情報を抽出することができます。
機械翻訳
言語間の翻訳を自動化することができます。
レコメンデーションシステム
個別のユーザーに対して適切なアイテムやコンテンツを推薦することができます。
機械学習が活用される事例
機械学習は、さまざまな領域で広く活用されています。
実際どのような部分で活用されているのか見てみましょう。
画像の認識
画像の認識は最近急激に身の回りで増えている技術ではないでしょうか。
顔認識
セキュリティシステムでの顔認識などに利用されます。
身近なところで見てみると、スマホのロック解除（生体認証）や、お店への入店時によく見るようになった顔を枠内に入れて反応させる体温計が挙げられます。
物体検出
自動運転車や監視システムなどでの物体検出に使用されます。高速道路のNシステムもこれに当てはまります。
医療画像解析
X線やMRIスキャンなどの医療画像の解析や疾患の検出に活用されます。
自然言語処理
言語処理もとっても身近な技術ではないでしょうか。
多くの人がGoogle翻訳を一度は使ったことがあると思いますし、それ以外でも毎日電子媒体から文字情報を受け取ることは欠かせないので言語処理もよく触れている身近な技術です。
機械翻訳
言語間の翻訳を自動化するために使用されます。Google翻訳や、ポケトークがこれに当たります。
テキスト分類
レビューやフィードバックの分析、スパム検出、ニュース記事のカテゴリ分類などに利用されます。
質問応答システム
自然言語での質問に対して適切な回答を生成するために使用されます。
最近は色々なサイトで「チャットbotに質問してみる」と言う機能を見かけるようになりました。
予測とサジェスチョン
サイト側から提案してくれる機能も充実してきていると感じることも多いのではないでしょうか。特にAmazonなどでは今欲しいものが良いタイミングでサジェストされる精度がどんどん上がっているように思えます。
需要予測
製品の需要を予測して在庫管理や生産計画を最適化するために使用されます。
サジェスチョン
オンラインストアや動画ストリーミングサービスでの商品やコンテンツのサジェスチョンに活用されます。
Amazonのおすすめ機能や、Netflixの提案機能がこれに当たります。
医療とバイオ
機械学習の技術はもちろん医療や科学技術に多く活用されています。
疾患診断
病気や疾患の早期検出や診断をサポートするために使用されます。
ゲノム解析
遺伝子の解析やシーケンシングデータの解釈に利用されます。
ファイナンスとリスク分析
金融業界でもなくてはならない技術で、もしも機械学習が止まるようなことがあれば世界経済が崩壊してしまうほど依存しています。
株価予測
株式市場の動向やトレンドの予測に使用されます。
クレジットスコアリング
個人や企業の信用リスクを評価するために利用されます。
機械学習の今後の展開予想
機械学習は急速に進化しており、今後もさらなる発展が期待されています。
ディープラーニングの進化
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使用して高度な特徴抽出とパターン認識を行う手法です。今後、より大規模なデータセットと高速な計算リソースによってディープラーニングの性能が向上し、さまざまな領域での応用が広がるでしょう。
ロボット技術との統合
機械学習の進歩により、自律的なロボットやロボットとの協調作業が進むと予想されます。ロボットはセンサーデータを活用し、環境に適応した行動を学習することが可能になります。
自然言語処理の改善
自然言語処理の分野では、より高度なテキスト生成や対話システムの開発が期待されます。より自然な文章生成や応答が可能になることで、ビジネスやカスタマーサービスの分野での活用が増えるでしょう。例えばGoogle翻訳などの利用者が多い翻訳サイトでも、日を追うごとに精度の高まりを実感することができると言われています。
IOTとの連携
インターネット・オブ・シングス（IoT）の普及により、機械学習はセンサーデータやデバイスの情報を活用する重要な役割を果たしています。デバイスから収集されるデータの解析と予測に基づく自己学習システムが進化し、スマートホーム、スマートシティ、産業分野などでの効率化や自動化が進むでしょう。
倫理と透明性の重視
機械学習の発展に伴い、倫理的な問題や透明性の重要性が浮き彫りになってきました。特に最近ではChatGPTの出現によって世界的なイシューになっています。
今後は、アルゴリズムの公平性やバイアスの排除、プライバシー保護の向上など、社会的な側面に関する研究と規制が進むでしょう。
機械学習とこれから
AIはスマホや電化製品、カーナビなど身近なものに当たり前のように搭載されるようになり、私たちの生活はより豊かになっていくでしょう。
一方で、ディープラーニングを繰り返していった結果、AIが人間の脳を超えるという意見も上がっています。実際に最近ではChatGPT4に端を発する形で世界的に議論が活発化しており、今後規制が進むことは間違い無いでしょう。
AIが全て計算・対応できるようになってしまえば、プログラマーやエンジニアといった職種だけでなく、事務作業や受付も全てAIで事足りてしまうので、雇用問題にも直結します。
それだけ便利な技術が出て来てしまったと言うことは、それに対応する私たちも大変ですので、今後の流れを注視しておきたいものです。
