データ分析における機械学習は概念的にはAIに含まれているので、機械学習とAIは密接な関係にあるといえます。機械学習自体はデータ分析においては重要ですが、具体的な機械学習の内容について把握することは将来的にAIなどの導入を考えている企業や個人にとっては非常に重要です。
また、機械学習は分野ごとに求められているAI能力が異なっているので、分野ごとに適した機械学習を選択することは非常に重要です。データ分析における機械学習の種類や活用事例に関してもご紹介していきます。
データ分析における機械学習とは？
データ分析における機械学習とは一般的には、予測や分類などに使用する数値や画像などを人間が定義したものをもとにしてAIが判断をする方法です。データ分析には機械学習以外にもディープラーニングなどもありますが、ディープラーニングも機械学習の一環です。
それぞれには細かい違いがありますが一般的には機械学習はデータを人間の手によってセットして学習を行い、ディープラーニングではデータを自動的にセットして学習します。
機械学習の種類
機械学習には様々な学習方法があり、それぞれに特徴やメリット・デメリットがありますが、目的に合わせてどの機械学習方法を選択するかは選んでください。
教師あり学習
機械学習の内でも教師あり学習では最初に正解データを用意しておくことで、AIが正解データを導き出すための入力データごとの特徴やデータ分析を行う際のルールなどを学習していきます。
教師あり学習では既存のデータを元にして学習する方法などがあります。
教師なし学習
機械学習の内でも教師なし学習では最初に正解データを入力せずに、他に入力したデータから特徴や傾向・ルールを学習する方法です。教師なし学習では与えたデータからデータ構造、パターンなどをAIが確認して考えながらAIモデルを構築していきます。
半教師あり学習
機械学習の内でも半教師あり学習は少数のデータと大量のデータを用意ができたさいに採用されることが多い方法です。2種類のデータが集まっている場合には少数のデータを活用しての教師あり学習よりも高い性能をAIが得ることを期待できます。
一般的には大量のデータを集めるためには膨大な時間と費用が必要になるので、少ないデータでも効率の良い学習ができるように開発された方法です。
強化学習
機械学習の内でも強化学習は環境とエージェントの2つの要素が必要となり、この際にはエージェントが選択された環境の中で最も効率よく振る舞うことができるように学習をしていきます。
環境はエージェントの振る舞いに対して報酬を与えるように設定されているので、エージェントは選択された環境の中で最大の報酬が得られることができるように、様々なパターンを試しながら研究をしていきます。
機械学習の業種別の活用事例
機械学習は業界別で活用事例はそれぞれですが、業界ごとに機械学習をすることで大きなメリットなどを生み出すことが可能です。業界別で必要とされているAIの能力が異なっているので、それぞれの業界で求められているAI性能を磨くためにも的確な機械学習を選択することは重要です。
金融分野
金融分野では機械学習を行うことで、金融機関では融資している先に対してどれくらいの確率で返済を滞納する可能性があるかを予測してくれます。金融機関での過去のデータを元にしているので延滞予測制度自体はかなり高く、金融職員の債権回収に関する負担は大きく軽減が可能です。
金融分野では返済リスクなどに関しての管理ができるようになるので、積極的に金融分野ではAI導入と機械学習が行われています。他にも融資自体の審査をAIが行えるようになるとも予測されているので、融資審査から融資実行までの期間が短くなる他、融資実行後の債権管理も簡略がされます。
医療分野
医療分野では情報量自体が莫大なため、機械学習に必要な学習データに関しては他の業界と比べても簡単に入手が可能です。
医療分野とは腫瘍などのデータ分析にも繋がるので、これまでは医師などの経験や能力などを頼りにして診断などをしていましたが、機械学習を行うことで診断に関しても一定のレベルを確保できるようになります。
新薬開発分野などにおいてもデータ分析は重要であり、過去のデータを参考にして開発を行うことで新薬開発制度なども高くなります。医療分野では人の命に関わる事なのでAI導入と機械学習はこれからの医療の発展に大きな貢献が期待できるでしょう。
交通分野
交通分野では車両などに使用されているパーツに関しての損耗具合や故障するタイミングを学習することで、実際に事故や故障が発生する前にメンテナンスを行い未然に防ぐことが可能です。
車検などでは決まった時期に検査を行うので、実際にパーツがどれくらい摩耗しているかは関係なく行われます。これは効率面で考えると乗っている距離が長い場合には危険性が高いですが、乗っている距離が短い場合には危険性が低いといえます。
機械学習でパーツなどの損耗具合を把握することで適切なタイミングでのメンテナンスが可能になるので、コスト削減や事故の防止にも貢献してくれるでしょう。それ以外にも通行ルートなども最適化を行うことができるようになるので、運搬車両などの業務効率化にも期待がされています。
マーケティング分野
マーケティング分野ではAIを機械学習させること対応できるようになる業務と、人の手が必要なマーケティングに対しての判断が重要です。
マーケティング分野では売上予測や販売するための仕入れ量などをAIが予測してくれるので人の手で売上予測などをする場合は、売上予測をする人次第では実際の精度は大きく異なってきますが、マーケティングを機械学習することで過去のデータをもとにしての判断ができるようになります。
マーケティングでは顧客の要望や購入傾向などを把握することで、企業全体の利益増加にも繋がるので機械学習の導入が盛んです。
エネルギー分野
エネルギー分野ではコストを最小限にして、運用効率を最大化することで効率の良いエネルギー運用ができるようになります。
しかし、コストを最小限にするためには需要の予測を正確に行うことが大切であり、コストを最小限にしたいがためにエネルギー供給量をギリギリまで絞った結果、供給量が不足してしまうと信頼問題にも発展する恐れがあります。
エネルギー分野では機械学習を活用することで需要予測を正確に行うことが可能です。
まとめ
機械学習は分野などで求められているAI能力が違うので、それぞれの分野に適応した機械学習を設定することで業務効率化などに大きく貢献することが期待されています。DXの進展によってこれまで以上にAIの導入が進んでいくことになるので、企業などは積極的にAIを取り入れて業務効率化や従業員の負担軽減などを実現することが求められています。
実際にAI導入と機械学習をしている企業などでは企業利益の増加など、様々なメリットが発生していることから、導入することでのメリットが大きいことがわかりますが、導入自体のハードルはまだまだ高いと想像されているのが現状です。
機械学習を実行するためには様々な条件をクリアしていく必要がありますが、AI導入と機械学習をすることで生まれるメリットから考慮すれば、積極的に導入することをおすすめします。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
