機械学習とは?

AI の一種である機械学習では、大量のデータセットの収集と分析によるモデル構築を自動化するデータ分析手法を用います。

競争が激化する現代のビジネス市場では、お客様やトレンドに関する信頼性の高いインサイトが、成功と失敗の分かれ目となります。このニーズを満たすために、企業はデータ分析に目を向けています。機械学習 (ML) は、高度な AI ソリューションを適用し、データとアルゴリズムを使用してデータモデルを作成します。モデルとは、データに現れる変数の関係を近似し、一方から他方を予測する手法を可能にする数式のことです。非常にシンプルなモデルの例としては、性別と身長から人の体重を予測する線形関係が挙げられます。機械学習は、あらかじめプログラムされた特定のルールに従うのではなく、人間の学習プロセスを模倣し、経験と訓練によって自らを向上させます。

機械学習ソリューションを使用して正確なモデルを構築することで、企業は非常に大規模で複雑なデータセットを分析し、より速く、正確な結果を大規模に得ることができます。機械学習によって、企業は機会、リスク、顧客ニーズに関する詳細なインサイトを得ることができます。これは、たいていの場合は収益向上につながりますが、機械学習の真の可能性はほぼ無限にあると言えます。

人工知能 (AI) 

AI とは、情報技術の研究分野の 1 つで、人間の、あるいは人間に近い知能を機械で再現しようとする試みを指す言葉です。AI には、機械学習と深層学習の両方が含まれます。

機械学習

「機械学習」という言葉は、一般的に、パターンを識別し、分類、回帰、クラスタリングなどのタスクを実行する古典的なデータ活用型のアルゴリズムを指すのに使われます。情報が多ければ多いほど、より強力なパフォーマンスを発揮します。

モデルはいくつかのパラメータによって指定されます。ML モデルに学習させるという概念は、予測値と実際にデータに現れた実際の値との誤差が最小になるよう、パラメータを最適化していく動きを意味します。

深層学習 

深層学習は、ニューラルネットワークをベースにした AI の比較的新しい分野です。機械学習のサブセットであり、接続された層のパラメータを使用して構造化し、人間の神経回路網を人工的に模倣します。

ニューラルネットワークの学習には大量のデータと計算リソースが必要ですが、得られるモデルは従来の機械学習アルゴリズムで得られたものよりもはるかに強力なものになる場合が多くなります。

機械学習は、データを知能による解釈と行動に変換するためのコンピューターアルゴリズムをもたらします。データマイニングは、既存の利用可能なデータの中から実用的なインテリジェンスを探し出します。

データマイニングは、ビジネス分析の一種で、大規模なデータセットの中から未知のパターンや異常、関係性を特定する方法をコンピューターに教えることに焦点を置いています。人間は、このデータを使って問題を解決することができます。このプロセスはより手作業に近く、通常は意思決定に人間の介入を必要とします。

機械学習は AI の一種であり、大規模なデータセットの分析とそのパターンを学習する「方法」をコンピューターに教えることに重点を置いています。機械学習は、最初にプログラミングした後は、人間が介入しなくても学習、改善することができます。コンピューターは、与えられたデータを分析するだけの受け身的なものではなく、よりインテリジェントになり、自分自身で成長していきます。

機械学習は、一般的に以下のようなプロセスで行われます。

  • データの収集
    予測モデルを訓練するために、信頼性の高いデータを収集します。
  • データの準備
    収集したデータをまとめ、不要な部分を削除し、必要な調整 (エラーの修正、重複データの削除など) を行います。データは 2 つのセットに分けられます。1 つは、データセットの大部分を占め、機械学習モデルで使用される「学習データ」で、もう 1 つは、学習後のモデルの有効性を検証するための「評価データ」です。
  • モデルの選択
    モデルを選択します。さまざまな機械学習モデルが存在し、中には他のものよりも特定のユースケースに適したものもあります。
  • 学習
    洗練されたデータを選択されたモデル内で使用することで、そのモデルの予測能力を段階的に向上させます。
  • 評価
    学習データ」でモデルを学習させた後は「評価データ」でモデルを検証します。新しいデータをモデルに導入することで、モデルの予測能力の有効性を評価することができます。
  • パラメータチューニング
    モデルの評価後、より良い結果を得るために特定のテストパラメータを微調整することがあります。
  • 予測
    モデルの最終的な価値が実現される段階です。実世界の環境で、利用可能なデータを使用して情報に基づいた予測を行うために使用されます。 
機械学習の仕組みとは? | ServiceNow

教師あり学習 

教師あり学習とは、機械学習の手法の一つで、アルゴリズムによって、ラベル付けまたは分類されたデータから学習した内容を新しいデータに適用し、将来の事象を予測するものです。システムは、十分に学習された後、出力となるターゲットを提供します。また、出力を意図した正しい出力と比較することでエラーを特定し、必要に応じてモデルを修正することができます。

教師なし学習 

教師なし学習は、学習のための情報が分類されていない、あるいはラベル付けされていない場合に使用されます。ラベル付けされていないデータから、隠れた構造や解を表す相関関係をシステムが推論する方法を学習します。必ずしも正しい出力が得られるわけではありませんが、データを探索し、データセットからさまざまな推論を行って、隠れた構造や興味深い関係を特定するために使用されます。

半教師あり学習

教師あり学習と教師なし学習の中間的な手法で、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用します。少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使用するのが一般的で、この方法を適用したシステムでは学習精度が大幅に向上します。半教師あり学習は、データをラベル付けするために、学習について熟練した適切な人材が必要な場合に選択されます。

強化学習 

エラーや報酬を識別するために行動を起こすことで環境と相互作用する方法です。強化学習の主な特徴は、試行錯誤による探索と遅延報酬です。どの行動が最適かを学習するためには、単純なフィードバックが必要であり、これが強化信号です。これにより、ソフトウェアエージェントや機械は、パフォーマンスを最大化するために、ある状況下で理想的な行動を決定することができます。

金融サービス

金融サービス企業は、機械学習技術を用いてデータからインサイトを引き出し、不正を防止しています。このインサイトは、投資の機会を見つけるのに役立ちます。また、データマイニングや機械学習によって、リスクの高い顧客を特定したり、サイバー監視を活用して不正を発見したりすることもできます。

行政機関  

公共保安機関や公益事業は、インサイトを探るための多くのデータソースを持っているため、機械学習を利用することができます。例えば、センサーデータを分析することで、コスト削減、異常の検出、効率化の方法を特定することができます。また、機械学習は、不正行為を特定して、個人情報の盗難を最小限に抑えるためにも役立ちます。

ヘルスケア 

データを利用して患者の健康状態をリアルタイムに評価したり、患者の健康に関わる最も重要な情報を抽出したりする、ウェアラブルデバイスやセンサーの助けを借りて機械学習を利用する傾向が強まっています。この技術は、医療専門家がデータの傾向や問題点を分析、特定するのに役立ち、治療や診断の改善につながります。

小売業

Web サイトでは、機械学習を利用して、本人や他の人の購入履歴に基づいて、お客様が欲しいと思う商品を推奨する機能があります。小売業では、データを取得して分析し、特にマーケティングキャンペーン、価格の最適化、供給計画、在庫管理、顧客インサイトなどを活用して、買い物の履歴をパーソナライズしています。

石油・ガス

機械学習は、新しいエネルギー源の発見、地中の鉱物の分析、流通の効率化、精製装置やセンサーの故障予測など、費用対効果の高い活動に活用されています。

交通機関 

交通機関にとって、データを分析してパターンや傾向を把握し、潜在的な問題を予測してルートをより効率的にすることは、収益性を向上させるメリットがあります。機械学習のデータ分析とモデリングは、配送業者や公共交通機関にとって非常に重要です。

デジタルアシスタントとチャットボット

機械学習は、チャットボットやデジタルアシスタントに適用することができます。入力による進化と学習を可能にし、関連する情報を収集、保存しながら自然言語処理を維持することができます。

レコメンド 

機械学習を利用したレコメンドは、ストリーミングサービスから小売店まで幅広く利用されています。機械学習システムは、長期間にわたってお客様の情報を収集し、一貫した行動やパターンの相関関係を導き出し、把握したパターンに基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供します。

オンラインのコンテキスト広告

消費者は、自分に関連のある広告を見たいと思っています。機械学習技術は、トレンドとなっている関連キーワードをコンテンツの中に取り込むことができ、マーケターがブランド構築のためのコンテンツを活用するのにも役立ちます。

サイバーセキュリティ

AI セキュリティに欠かせない機械学習は、サイバーセキュリティをよりシンプル、安価、効果的、予防的にするのに役立ちます。セキュリティ AIOpsセキュリティ運用では、機械学習を使用してパターンを分析することが、変化する行動に適応しながら、類似した攻撃と新しい攻撃の両方を予測、防止するのに役立ちます。

ビジネス IT ソリューションの業界リーダーである ServiceNow は、機械学習のメリットをあらゆる業界の組織に提供しています。Now Platform が提供する Now Intelligence は、機械学習を用いて Predictive Intelligence を実現します。エンドツーエンドのワークフローの自動化、インテリジェントなオペレーションの実行、問題の特定、電話問い合わせ件数の低減、一般的な要求に対する解決の自動化、ビジネスの改善に最も重要なパターンの特定など、ServiceNow の機械学習はこれらすべてを可能にします。

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