人工知能（AI）分野で聞くことの多い「機械学習」という言葉。なんとなく分かった気でいる方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、併せて聞くことも多い「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」など、関連の用語や機械学習が持つAI分野においての役割を説明します。
目次
機械学習とは？
機械学習とは、人工知能で扱う用語。人間がコンピューターに必要なデータを入力するのではなく、コンピューター自身が自律的に学習を行うことを指します。
機械学習には「教師あり学習」「教師なし」「強化学習」の3つの手法があります。
ディープラーニングとの違いは？
混同されやすい「ディープラーニング」とは機械学習の手法である「教師あり学習」の1つ。通常の「教師あり学習」よりも精度が高いのが特徴です。
機械学習とはAIの学習方法
AI（人工知能）とは、人間が行う知的な作業を模した働きを行います。AIを働かせるためにはデータやパターンの入力が不可欠。機械学習とは、コンピューター（AI）自身がデータやルールなどのパターンを学習し、自ら予測を行う技術です。
AIとは？
AIとはArtificial（人工的な）＋Intelligence（知能）の2つの単語を組み合わせた言葉で、人工知能を指す言葉として使われています。AIの研究自体は1950年代から行われており、コンピューターの発達とともに研究されてきました。AIの定義は一般社団法人 人工知能学会では「大量の知識データに対して高度な推論を的確に行うことを目指したもの」と定められています。ただし、研究者や研究機関によって定義が異なるため、明確な定義は定まっていません。
AIに膨大なデータを学習させることで、人間のような知的な振る舞いを模倣することができ、「単語から画像を生成」「聞き取った音声を自動で文章に書き起こす」など、人間じゃないと難しかった作業もAI自身で行えるようになりました。
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機械学習の種類
AIに自ら学習させる機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の主に3つの手法が存在します。
教師あり学習
「教師あり学習」とは、教師データと呼ばれる入力データとペアとなる出力データを用いて、コンピューターなどを訓練する手法です。
教師データは、AIが正しい予測や分類を行うための基準。予測や分類を行った結果と正解（教師データ）との誤差を最小限にするように、パラメータを調整する必要があります。
「教師あり学習」は画像認識や音声認識、自然言語処理など、多岐にわたる分野で活用されており、現代のAI技術の発展において大きな役割を果たしているといえるでしょう。
教師なし学習
「教師なし学習」とは「教師あり学習」とは反対に、正解のデータが存在しない状態で、AI自身がデータの構造やパターンを見つけ出す手法です。教師データを使わずに、データ同士の相互関係などを発見することで、データの特徴や傾向を探します。
「教師なし学習」は、データのクラスタリング（グループ化）などで広く使われている学習方法です。顧客の購買履歴データからおすすめ商品を紹介したり、適切な広告を表示したりと、マーケティングなどで利用されています。
強化学習
「強化学習」とは、AIやアルゴリズム（エージェント）が与えられたデータを基に試行錯誤し、タスクを実行できるように強化する学習方法です。エージェントは、行動に対する報酬とペナルティを受け取ることで、長期的に報酬を最大化する行動の選択を学習できます。ゲームAIや自動運転などさまざまな分野で利用されている学習方法です。
機械学習の仕組み
機械学習は、コンピューター（AI）がデータから学ぶ技術のことを指します。代表的な3つの手法とも、共通するのはAIに大量のデータを与えることは変わりません。ではAI自身がデータを集める場合はどのような仕組みになっているのでしょうか？ この項では機械学習で耳にすることの多い、「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」について説明します。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、「教師あり学習」の1つ。人間の脳の働きを模倣したニューラルネットワークと呼ばれる技術を利用し、AIが自ら学習する方法です。学習のために大量のデータと計算が必要なため、学習に時間がかかりますが、通常の機械学習よりも精度が高いのが特徴です。
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を模倣した数学モデルで、ディープラーニングの基盤。多層に渡るニューラルネットワークを使うことで、より人間に近い高度な処理ができるようになります。1980年代にはすでにニューラルネットワークは存在していましたが、データ量が足りずコンピューターの計算能力も限られていたため、思うように成果が出ませんでした。近年になり、インターネットの世界的な普及やコンピューター性能の向上により活用が加速しました。
機械学習でできること
機械学習によりAIはより人間に使い働きができるようになったといえるでしょう。機械学習ではどのような手法で人間に近い働きを再現するか紹介します。
回帰分析
回帰分析とは、データの関連性を調べる方法のこと。例えば、土地の広さと土地の価格の関係を調べたい場合、回帰分析を使えば広さに応じて値段が上がるという傾向が見えてくるはずです。こういったデータを集めることで、「この土地は〇〇㎡だから価格はいくらになるだろう」などの予測を立てたり、データに隠されたパターンを発見することが可能になります。
分類
分類とは、与えられたデータをあらかじめ定められたカテゴリーに分ける手法を指します。データを大量に学習させることで、新しく入力されたデータがどのカテゴリに属するデータなのか、判断できるようになります。スパムメールの検出やカメラによる手書き文字の認識、画像の分析などにも活用されています。
クラスタリング
クラスタリングは「教師なし学習」の一種で、集めたデータをグループに分ける方法を指します。正解のデータ（教師データ）が無くてもデータ間にある類似性や関係性を利用することでグループ化します。
例えば、魚類を大きさや形、特徴に基づいてグループに分ける場合、クラスタリングを行うことで、自動的に類似性のあるグループに分けることが可能です。
自然言語処理
自然言語処理とは、人間が普段使う言語を理解し処理する技術のこと。文法構造を解析して、単語の関係性や意味を理解したり、文章の感情を判断することも可能です。音声を自動で文字に変換する場合も、違和感無く書き起こしができ、翻訳にも役立っています。
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機械学習の活用事例
機械学習を用いたAI技術は、売上の予測や広告の最適化、顔認証によるセキュリティ、自動翻訳など、すでにさまざまな分野で活用されています。
売上予測
回帰分析を用いることで、過去のデータをもとに未来の売上を予測することも可能です。人間が手作業や勘で行うよりも正確で迅速に売上の予測を立てられるため、業績の向上につながることが期待できます。
レコメンド機能
パーソナライズされた広告やネットショッピングで欲しかった商品が自動で表示されるのも、AI技術によって可能になりました。こちらも回帰分析によって顧客の属性や閲覧履歴、過去の購入履歴などのデータを分析することで、ユーザーが興味を引くような広告や欲しがりそうな商品を表示します。
顔認識技術
AIによる顔認識技術は人の顔を認識し、識別するために活用されています。スマートフォンの顔認証によるロック解除やSNSでの友人の自動タグ付機能など、身近なところでも利用が進んでいます。
機械翻訳
自動言語処理分野では、人間の言語をコンピューターが理解し、入力した文章や音声を自動で認識します。音声を分析し、文字に変換することで音声入力や自動で議事録の作成などが行なえます。また、聞き取った音声や入力された文章を、別の言語への翻訳自然に行えるように
テキストマイニング
「テキストマイニング」とは、大量のテキストデータから価値のある情報などを抽出する技術。こちらも自然言語処理を活用することで、文字列だけではなく、テキストの意味を理解し分析を進めます。SNSやレビューサイトなど、ユーザーのコメントから感情を読み取り判断したり、特定のキーワードを検出したりなど活用が進んでいます。
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機械学習の活用事例を体験してみよう
すでに場所や業種を問わず活用が進んでいる機械学習によるAIの利用。ビジネスの場でも活躍が見込めるツールやサービスも多くありますが、導入の手間が少ない上に効果が目に見えるサービスを利用してみましょう。
機械学習の活用事例を体験するには、自動議事録作成ツールがおすすめです。会議や商談内容の振り返りに録音・録画を活用している会社はすでに多く存在します。しかし、実務担当者にとっては、音声を文章に起こすのは時間も手間も掛かる上に、作業の難易度自体高いのが難点です。機械学習を活用したツールなら、長い会議や商談でも文字起こしの手間を省けます。
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まとめ
AIの活用は遠い未来ではなく、すでに身の回りで進んでいます。自動字義録作成ツールを使う際はAIGIJIROKUがおすすめです。AIGIJIROKUなら、会議や通話を簡単かつ正確に文字起こし可能。業種ごとに合わせて学習したAIによって、どんな業種でも正確に書き起こししてくれます。
AI GIJIROKU ブログ編集部です。議事録や、会議、音声を中心に生産性を向上するためのブログを執筆しています。
