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機械学習とは、コンピュータがデータを学習し、データのルールやパターンを見つけ出す、データ分析手法の1つで、IT業界全体に影響を与えるとも言われる最先端テクノロジーです。
膨大かつ複雑なデータセットを活用し、様々なアルゴリズム、統計、確率を統合する機械学習は、IT界隈の新しい注目すべきテーマであり、今後定着していくと予想されます。
本ブログでは、機械学習とそのコンポーネント領域の解説だけでなく、効率性、事例、課題、テクノロジーが持つ影響について深掘りしていきます。
機械学習という言葉の誕生は1959年に遡り、アーサー・サミュエル氏によって提唱されました。
誕生のきっかけは、「人間の認知」を研究したいという、人間の探究心から始まります。人間の思考や心情といった「目に見えない部分」のコピーを作成するための研究は数十年に渡りました。
ドナルド・ヘブ氏の人工ニューロンモデルは、実際の人間の脳（ニューロン）から着想を得た設計になっており、今日私たちが使用している機械学習モデルと人工知能の基礎を築きました。
機械学習の進化は、チェッカーの勝算を予測するツールとして始まり、自己学習マシンの能力と、この技術が業界にもたらすであろうインパクトを示しました。
現在機械学習は、暗号通貨の将来の傾向予測、医療における病気の予測、時系列分析、YouTubeやGoogleなどの人気のアプリやサイトのおすすめ機能などに活用されており、機械学習は、顔認識技術、画像認識技術、コード開発の強化など、テクノロジー業界にその地位を確立しました。
機械学習はロボット工学と人工知能の軸となっています。
多くの企業がデータやビッグデータを活用する世界において、機械学習はこれらのデータを活用するためのプラットフォームを提供し、高度なデータに裏付けされた意思決定を行うための、データのルールやパターンを見つけます。
データに基づく意思決定は、使用されるデータが適切か否か、業界での成功まで繋げることができるかどうかが変わってきます。それほど機械学習の影響力は強いのです。
機械学習は、アルゴリズムや確率、統計を活用することでデータのパターンや関連性を見つけて、様々なシナリオの結果予測に活用することで、組織やプロセスの効率性を高めることができます。また、過去のデータ分析結果を意思決定の判断材料とし活用することも可能です。
どんな業務にも、基本的に「データ」は付きものです。そのため、機械学習は医療や教育、金融に至るまであらゆる分野で活用することができます。そして、データを使用する業務において機械学習を導入することで、予測方法と予測を使用した機能強化を期待できます。以下で、各分野における事例を挙げていきます。
・医療分野
大量の医療データを分析することで、病気の診断や早期発見、予測に大きく貢献します。医療における機械学習の導入は、より迅速な診断と効果的な治療を実現し、全体的に患者満足度の向上が期待できます。
・金融分野
金融取引のパターンや異常を分析し、不正行為の検出と防止を可能にします。また、機械学習は信用スコアリングにも役立ち、様々な要素を考慮して信用価値をより正確かつ公平に評価します。詐欺防止や公正融資を保証するために、このような技術が導入されていることをユーザーが知ることによって、個人金融取引を行う安心感を与えることもできます。
・小売業界
小売業界においては、特に「レコメンデーション」の機能に機械学習が活用されています。現在、多くの人がオンラインショッピングを楽しむ中で、これらのアルゴリズムを使用してユーザーの好みや行動を分析し、パーソナライズされた製品の推奨を提供することが可能です。また、機械学習によってニーズ予測も簡単にでき、在庫の過不足を最小限に抑え、適切な在庫管理も実現できます。
・自動運転車
機械学習を使用し、交通状況を加味した最適なルートを瞬時に提供します。また、車両がリアルタイムで障がい物を識別できるようになったことで、より安全性の高い自動運転の提供が可能になっています。
ここに挙げたアプリケーションは、機械学習が社会に与える大きな影響のほんの一部に過ぎません。テクノロジーは進化し続け、機械学習の役割は拡大し、幅広い業界に良い影響を与えていくことが期待されています。
機械学習モデルは、データをに基づき傾向とパターンを特定し、結果を予測します。機械学習には膨大な量のデータを必要とし、データが多ければ多いほど精度が高まります。機械学習は、システムが学習し、データに基づいて予測や意思決定を行えるようにする人工知能のサブセットに過ぎません。そしてその背後には、多くのコンポーネントが存在します。以下にその一部を例として紹介します。
1. データ
データは機械学習の基礎であり、収集したデータをもとにパターンの学習や予測を行います。データの質、量、関連性は、機械学習モデルの成功にとって非常に重要です。
2. 特徴量機能 (入力変数)
特徴量 (入力変数) は、機械学習モデルが予測を行うために使用するデータセット内の特定の値または属性です。関連する特徴を特定して選択することは、モデルの精度と有効性にとって不可欠です。例えば、ヘルスケア分野であれば、年齢や脈拍、糖尿病、心拍数、喫煙状況などの入力を使用することで、患者が心臓病に罹患している可能性があるかどうかを判断できます。
3. ラベル／ターゲット (出力変数)
教師あり学習において、モデルはラベル（モデルが達成しようとする望ましい出力や予測を表す）付きデータで学習され、各入力に対応する出力があります。詳しくは『機械学習における学習プロセス』の章で解説します。
4. アルゴリズム
機械学習アルゴリズムは、データから学習する数学的モデルです。問題の性質とデータの種類によって、回帰、分類、クラスタリング、ニューラルネットワークなどの様々な手法が使用されます。
5. トレーニング
トレーニングは、機械学習モデルがデータセットから学習するプロセスです。トレーニング中に、アルゴリズムはパラメーターを調整して、予測と実際のラベル間の誤差を最小限に抑えます。
6. テスト／評価
トレーニング後、モデルは新しい未確認のデータでテストされ、パフォーマンスが評価されます。精度、適合率、再現率、F1スコアなどのメトリックは、モデルが新しいデータにどの程度一般化されているかを測定するために使用されます。
7. データのスケーリングと前処理
スケーリングと前処理には、モデルのパフォーマンスを向上させるためのデータの変換が含まれます。これには、特徴の正規化、欠損値の処理、またはカテゴリ変数のエンコードが含まれる場合があります。
8. ハイパーパラメータ
機械学習モデルの最高のパフォーマンスを実現するため、ハイパーパラメータを最適化し、学習プロセスに影響を与えるモデルのパラメータを調整します。
9. 過学習と過小学習
過学習は、モデルが複雑すぎためトレーニングデータに近づきすぎて、新しいデータのパフォーマンスが低下する場合に発生します。また、モデルが単純すぎて基礎となるパターンを捉えることができない場合、アンダーフィッティングが発生します。モデルの一般化には、バランスの取れた学習を行うことが大切です。
・過大学習（オーバーフィッティング）
過大学習を例えるならば、一連の問題に対する具体的な答えを覚えているのに、実際の試験で少し異なる問題に直面すると苦戦する学生のようなものです。彼らは、特定の質問を暗記しただけで、隠された法則を理解していません。モデルは、トレーニングデータ内の偏りやばらつきも合わせて学習しますが、そのテストデータではパフォーマンスが低下してしまいます。
・過小学習（アンダーフィッティング）
モデルが基になるデータから基本的な特性やパターンを識別するだけの場合、例えば、モデルが「リンゴの色は赤い」ことを学習する場合、モデルはリンゴには多くの色があることを考慮しません。最小パターンを学習する過小学習は、モデルは赤い色の果物をすべてリンゴとして識別します。
10.検証
検証は、トレーニング中にモデルのパフォーマンスを評価し、パラメーターを調整して微調整するプロセスです。
機械学習における学習プロセスを、例を挙げて解説していきます。
【トレーニング段階】
自分が親として、子供に犬と猫それぞれの写真計2枚を見せて、これは犬、これは猫だと教えます。その時に子供は、「猫の耳とひげはとがっている」「犬の耳は垂れている」という画像のパターンを識別することになります。
ここで、ケースごとに約 1,000 枚の画像を使用して子どもに教えることを想像してください。子どもは見る写真が増えれば増えるほど、正確な予測ができるようになると考えられると思います。
これと同じように機械学習モデルは、データ内の様々なパターンを識別するために膨大な量のデータを使用してトレーニングされます。そして、現実世界のアプリケーションで様々なメトリクスを予測するために使用されます。
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【テストフェーズ】
先ほどの続きで、親が子にヤギの写真を見せたとします。子どもは「垂れ耳」という特徴に焦点を当てて、知識に基づいき「犬」と推測するでしょう。
子どもは「犬には角がない」と認識すると、そのプロセスは繰り返されます。子どもは間違いを学び、パターン認識を修正し、このように試行錯誤を繰り返すことで、予測の精度を高めることができます。
学習したモデルをテストすると、モデルによる予測が実際の値で評価され、モデルの精度と実世界でのアプリケーションでの効率が測定されます。
学習のフェーズには「教師あり学習」と「教師なし学習」の2パターンがあります。
教師あり学習はラベル付きデータに焦点を当てていて、使用されるデータには通常、出力に対応する入力ラベルが付いています。入力と出力はモデルの学習に使用され、モデルはそのデータからパターンを見つけ出します。
モデルはまずトレーニングデータを使用してトレーニングされ、機械がパターンを取得してデータを理解し、この新しい知識を使用して、実世界のシナリオでその精度を調べるためにテストされます。そして、モデルはさまざまなアルゴリズムでトレーニングされ、最も精度の高いアルゴリズムが選択されます。
教師あり機械学習の種類には2つあります。
1. 分類
分類は、モデルが生成する出力がカテゴリカルである教師あり学習モデルです。
この方法は、プロジェクトが「はい／いいえ」や「本当／嘘」などの分類値を見つけることを目的とする際に使用されます。また、2重分類だけでなく、複数分類値を見つけることに焦点を当てた、「複数分類」もあります。
K近傍法、サポートベクトル分類マシン、ランダムフォレスト分類器、決定木分析など、多くの分類モデルが使用されています。
2. 回帰
回帰も、データセットの入力ラベルと出力ラベルの両方を使用する教師あり学習モデルです。分類との違いは、出力がカテゴリーではなく、固定値であることです。この方法は、商品の価格予測や数値予測したりするために使用されます。
この背後にある一般的な考え方は、独立変数と従属変数の間のパターンと関係を見るつけるためにモデルがトレーニングされ、この知識を使用して、モデルは結果を予測することができるます。
成果に繋がる関連要因を見つけるために使用できる方法があり、相関関係を使用して、アウトプットに影響するメトリクスを決定し、焦点を当てることができます。
また、教師あり学習は、実世界の様々な領域に幅広く応用されています。テクノロジーが進歩し、より多くのデータが利用可能になるにつれて、教師あり学習のアプリケーションは業界全体で成長し続けています。以下に例を挙げていきます。
【画像やオブジェクトの認識】
・顔認識
画像やビデオ内の顔を識別し、セキュリティや認証の目的でよく使用されます。
・物体の検出
画像内の特定のオブジェクトを認識して位置を特定し、自動運転車や監視などで使用されます。
【自然言語処理 (NLP)】
・テキスト分類
電子メール、記事、ソーシャルメディアなどの投稿を事前定義されたカテゴリに分類します。 スパム検出やセンチメント分析に活用されます。
【音声認識】
・音声アシスタント
人間の話した言葉を認識します。Siri、Googleアシスタント、Alexaなどの仮想アシスタントで使用されています。
【医学的診断】
・病気の予測
病歴や検査結果などの患者データに基づいて病気の可能性を予測します。
・画像分析
医療画像 (X 線、MRI) を分析して、病気の早期発見や特定が可能です。
【金融関係】
・信用スコア
過去の信用データに基づいて個人の信用度を評価します。
・株価予測
過去の市場データおよびその他の関連要因に基づいて株価を予測します。
【自動運転車】
空間内の歩行者、車両、障害物などを識別し、リアルタイムデータに基づいて車両の走行ルートを計画します。
【レコメンデーションシステム】
ユーザーの好みや行動、履歴に基づいて製品やコンテンツを提案します。
【不正行為の検出】
取引データのパターンに基づき異常を検知し、詐欺の可能性のある取引を特定します。
機械学習の一種である「教師なし学習」は、アルゴリズムが教師なしのデータで学習されます。
教師あり学習では、入力と出力のペアから学習していましたが、教師なし学習ではラベル付けされていないデータで学習し、パターンや関係性、グループ化におけるポイントを見つけます。
教師なし学習の主な目的は、特定のガイダンスなしで、データ固有の構造を調べたり、隠れたパターンを発見したり、類似したデータポイントをグループ化することです。
教師なし機械学習の種類には主に2つあります。
1. クラスタリング
クラスタリングでは、アルゴリズムはデータの特定の特性に基づいて類似のデータポイントをグループ化します。一般的なクラスタリングアルゴリズムには、K-平均法クラスタリング、階層クラスタリング、DBSCAN (ノイズを伴うアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング) などがあります。
2. 次元削減
次元削減手法は、データセットの重要な情報を保持しながら、データセット内のフィーチャ数を削減するために使用されます。これは、高次元データを扱う場合に特に便利です。例としては、主成分分析 (PCA) があります。以下に、教師なし学習の様々な使用用途を挙げていきます。
・顧客セグメンテーションのクラスタリング
ターゲットを絞ったマーケティング戦略のために、同様の購買行動を持つ顧客のグループを特定します。
・異常検出
エラーや不正、その他異常を示す可能性のある、データ内の異常なパターンや外れ値を検出します。教師なし学習は、データ内の隠れたパターンや構造を明らかにすることが目的の場合、特にラベル付きのトレーニングデータを取得できない場合に価値があります。
強化学習は、エージェントが環境との相互作用によって意思決定を行うことを学習する、機械学習パラダイムの一種です。この学習アプローチでは、エージェントは環境でアクションを起こし、報酬やペナルティの形でフィードバックを受け取り、時間の経過とともに累積報酬を最大化するように戦略を調整します。
主な目的は、エージェントが、長期目標を達成するためにエージェントの動作を最適に導くポリシー （状態とアクションのマッピング）を学習することです。強化学習で使用される一般的なアルゴリズムには、Qラーニング、DQN（Deep Q Networks）、ポリシー勾配法などがあります。強化学習の主要なコンポーネントには、以下のようなものがあります。
・エージェント
環境内で意思決定を行い、アクションを実行するエンティティまたはシステムです。
・環境
エージェントが対話する外部システムまたは環境です。環境は、エージェントのアクションに基づいてエージェントにフィードバックを提供します。
・状態
環境の現在の状況または構成を表すもので、状態はエージェントの意思決定プロセスに影響を与えます。
・アクション
エージェントが実行できる一連の動きまたは決定のことで、エージェントのポリシーに基づき、エージェントによって選択されます。
・報酬
特定の状態で特定のアクションを実行した後にエージェントが受け取る、即時のフィードバックを示す数値です。時間をかけてできるだけ多くの報酬を蓄積することを目標とします。
・ポリシー
ポリシーは、様々な状態でどのアクションを実行するかを決定するためにエージェントが従う、戦略や一連のルールです。期待される累積報酬を最大化する最適なポリシーを学習することを目的とします。
強化学習は、次のような様々なアプリケーションで成功を収めています。実際に使用されている事例は以下の通りです。
・ヘルスケア：病気の予測
機械学習モデルは患者データを分析し、糖尿病や心血管疾患などの病気の可能性を予測します。早期発見によりタイムリーな介入が可能になり、医療費が削減され、患者の転帰が改善される可能性があります。
・金融：不正行為の検出
機械学習アルゴリズムはトランザクションパターンを精査し、不正行為を示す異常な動作を特定します。金融機関は詐欺を防止および軽減し、金融機関と顧客の資産の両方を保護できます。
・小売：パーソナライズされたおすすめ提供
電子商取引プラットフォームは、ユーザーの行動を分析してパーソナライズされた製品の提案を提供する推奨システムを採用しています。顧客エンゲージメントの向上、コンバージョン率の向上、ユーザー満足度の向上は、売上やブランドロイヤルティの向上に貢献します。
・自動運転車：物体認識
機械学習により、車両は周囲の物体を認識して反応できるようになります。これにより、事故減少が期待でき、道路の安全性が向上することで、都市部の交通の流れがより効率化される可能性があります。
・自然言語処理 (NLP) ：仮想アシスタント
NLPはSiriやAlexaなどの仮想アシスタントを強化し、ユーザーが自然言語を使用してデバイスと対話できるようにします。人間とコンピューターの対話が合理化され、アクセシビリティが向上し、音声起動デバイスでのユーザー体験が向上します。
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機械学習は目覚ましい進歩を遂げていますが、以下のような制限や課題にも直面しています。様々なアプリケーションで機械学習の可能性を最大限に発揮するには、これらの問題に対処することが重要になってきます。
・データの質と量
機械学習モデルは、高品質で十分なデータに大きく依存しています。不完全、偏りがある、不正確なデータセットは、誤った予測やモデルにつながる可能性があります。教師あり学習タスクで使用できるラベル付きデータが限定的だと、正確なモデルのトレーニングが妨げられる可能性があります。
・透明性の欠如
多くの複雑な機械学習モデル、特にディープ・ニューラル・ネットワークは解釈可能性に欠けており、特定の予測にどのように到達するかを理解することが困難です。透明性の欠如は、医療や金融などの意思決定プロセスの理解が不可欠な重要なアプリケーションにおいて障壁となる可能性があります。
・学習と過小学習
複雑すぎるモデル (オーバーフィット) と単純すぎるモデル (アンダーフィット) の間で適切なバランスをとることは、常に課題です。オーバーフィットモデルは、トレーニングデータではうまく機能するものの、新しいデータではパフォーマンスが低下する場合があります。また、アンダーフィットモデルは、重要なデータを捕捉できない可能性があります。
・バイアスと公平性
機械学習モデルは、トレーニングデータに存在するバイアスを継承する可能性があり、特に人材雇用や顧客融資などの機密情報を取り扱う分野において、不公平または差別的な結果につながる可能性があります。偏見に対処し、公平性を確保することは複雑であり、慎重な検討と継続的な監視が必要です。
・一般化の欠如
特定のデータセットでトレーニングされたモデルは、特にダイナミックで進化する環境では、新しいまだ見たことのないデータを一般化するのに苦労する可能性があります。多様なシナリオや急速に変化するシナリオに直面すると、機械学習モデルの有効性が制限される可能性があります。
・計算リソース
複雑なモデル、特にディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングと展開には、多くの場合、かなりの計算能力とリソースが必要です。リソースに制約のある環境や、処理能力が限られたデバイスでの展開には、リソースを大量に消費するモデルは現実的ではない可能性があります。
・セキュリティ上の懸念
機械学習モデルでは、小さな入力変更が不正確な予測につながる可能性がある場合があり、それにより脆弱性が高まる可能性があります。セキュリティと堅牢性を確保することは、特に自律走行車やサイバーセキュリティのような重要なアプリケーションにおいての課題です。
・倫理的考慮事項
機械学習モデルによって行われる意思決定について、倫理的な影響を考える必要があります。特に、AIの倫理的な使用を確保することは依然として複雑な課題です。プライバシー、同意、社会的影響に関する問題を含む倫理的考慮事項とAIのメリットのバランスを取ることは、継続的な懸念事項です。
・継続的な学習
多くの機械学習モデルは静的であり、進化するデータ分布に適応するには定期的な学習が必要です。データパターンや環境のリアルタイムの変化に適応することは、特に継続的な学習を必要とするアプリケーションにおいて課題となります。
・量子機械学習
量子機械学習 (QML) は、量子コンピューティングと機械学習の交差する部分を深掘りする、学際的な分野です。量子システムの固有の特性を活用して、機械学習タスクをより効率的に解決したり、古典的なコンピューターでは解決できない問題に対処したりするための新しいアルゴリズム、モデル、および技術を開発することを目指しています。
・ノーコード機械学習
ノーコード機械学習とは、コードを使用せずに機械学習モデルを作成することです。機械学習プロセス全体をコーディングするという面倒なプロセスを排除し、モデル自体に焦点を当てます。
・MLops (機械学習オペレーション)
実稼働環境での機械学習モデルのデプロイ、管理、監視のプロセスを合理化および自動化するために使用されるツールと方法論を指します。
・生成 AI
データ内の基礎となるパターンを識別することで、画像、テキスト、ビデオなどの新しいコンテンツを作成または生成するように設計された人工知能のサブセットです。
ここまで、この革新的なテクノロジーの進化、応用、課題について、その歴史的ルーツから始めて、人工知能のバックボーンとしての機械学習の役割と、データに裏付けられた意思決定能力に焦点を当てて解説していきました。
すでに、医療、金融、小売、自動運転車における機械学習の影響が実証されており、病気の予測や不正行為検出、パーソナライズされたおすすめ機能など、多岐に渡る分野で活用され、利益をもたらしています。
今後は、量子機械学習、生成 AI、ノーコード学習などでの活用が予測される機械学習の誕生は、間違いなくテクノロジーの大きな進歩と言えます。
