AIと機械学習の関係性を解説！学習方法の種類もご紹介

AIと機械学習の関係性とは？

まずAIと機械学習の関係性を確認しておきましょう。

AIと機械学習とは？

AIとはArtificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス）の略称で、人工知能と訳されます。AIは人工的に作られた知能を持つコンピュータシステムやソフトウェアを指します。AIの定義は明確には定められておりませんが、主に共通しているのは、過去のデータを学び、分析や計算を行えるプログラムという概念を持っている点です。

AIと機械学習の関係性

AIという言葉と共に、機械学習という言葉もよく耳にすることも多いでしょう。機械学習のことをAIと思っている方も多いかもしれませんが、機械学習は、AIの概念の1つですので、AIに内包されるものになります。

AIとは、主に「人間と同様の知識を実現するための技術」という概念を指していますが、機械学習はその中の、トレーニング(学習）によって特定のタスクを実行することができるAIを指しています。

機械学習は、膨大なデータから反復的に学習し、そのデータの規則性や反復性などの特徴をつかみ、法則化を行います。そして、その法則を自動化し、システム化していきます。
機械学習は、AIが膨大な情報をより効率的に処理するための研究過程で生まれた手法と言われており、機械学習を取り入れたことで、AIの利便性はより高まりました。機械学習はタスクを自動化して再現性をもたらすことができるため、人間による設定が不要になる点が特徴です。

機械学習の種類

機械学習には複数の種類があります。主な3種類を見ていきましょう。

教師あり学習

教師あり学習とは、人間があらかじめ正解のデータを用意しておき、それをもとにAIが正しいかどうかを判断する手法です。まず、AIに対して過去の入力データと出力データを与えます。すると、AIはそのデータを学習しインプットし、新たなデータが与えられたときに、そのデータに対して正しいかどうかを判定します。

教師あり学習には「分類」と「回帰」の2種類があり、分類は、種類ごとに分類する方法で、メールのスパム判定や不用品検知などに使われています。
回帰は、連続したデータをもとに数値を予測する方法で、店舗の需要予測などに使われています。

教師なし学習

教師なし学習は明確な答えがないデータを学習する方法です。正解がわからない、整理されていないデータを与えることで、AIはそのデータの構造を理解して、法則や傾向などを自ら見つけます。

教師なし学習には、AIがカテゴライズするためのアルゴリズムとして「次元削減」と「クラスタリング」があります。
簡単に言えば、次元削減とは、膨大なデータから主要な部分を抽出する手法で、クラスタリングとは、クラスターに分ける、つまりグループ分けする方法です。グループ分けをする条件はさまざまですが、似たような特徴を持つデータをグループに分けるといった条件などがあります。

強化学習

強化学習では、まず目標値を人間が定め、その目標に向けて、AIに判断や試行錯誤を行わせる方法です。このときの目標値とは、「報酬」に値するもので、得られる報酬がいかに最大化できるかに焦点が当てられています。つまり、AIが報酬に向かって解析を進めていく中で、より最適な行動を学習していきます。

この強化学習の特徴は、人はあらかじめ使用するアルゴリズムを設定するだけで、AIに学ばせるデータは用意する必要がない点が挙げられます。

AIと機械学習によって実現すること

AIをビジネスに活用する際に機械学習を取り入れることで、どのようなことが可能になるのか、また、そのメリットを解説していきます。

機械学習が活かせるシーンでの活用

機械学習は、すでにさまざまなシーンで活用されており、ビジネスにおいては不良品の判別や異常検出など学習が活かせるシーンで利用されています。

例えば、製造業の画像認識による製品の不良品判別においては、あらかじめ多数の正規の製品画像を学習させておきます。それらの正規の製品以外は不良品だと判別するアルゴリズムを作ることで不良品判別を実現します。

設備の異常検出においては、あらかじめ正常なデータの特徴を学ばせることで、そのデータから外れたものは異常と判断し、アラートを出す仕組みを作ります。

サービスの品質アップや業務効率化などを実現

機械学習は、例えば、先に例に挙げた製品の不良品判別に機械学習を取り入れることで、これまで人力で行っていた不良品を検出する作業の自動化を実現します。これにより検品作業をスピードアップ、また人員削減といったメリットも期待できます。

このように、機械学習を活用することで、業務においてAIの導入効果をより一層高めることができます。業務に最適化された機械学習の導入によって、効果の度合いも変わってくるでしょう。

AIと機械学習を活用するときのポイント

AIと機械学習を活用するときの課題や成功ポイントをご紹介します。

継続的な検証とチューニング

AIと機械学習を導入する際には、あらかじめ目的を設定し、その目的を達成する手段として、活用するようにしましょう。
そしてAIと機械学習は導入して終わりではなく、運用しながら継続的にモデルの精度検証とチューニングを行う仕組みづくりを行うことが重要になってきます。

業務への理解や設計経験も必要

AIや機械学習を導入する際には、技術的な知識や経験を重要視しがちですが、ビジネスで実際に運用、活用していくためには、どのように業務に組み込んでいくかという設計を考えることも重要になります。つまり機械学習という技術への理解だけでなく、業務を理解しAIをどのように活用できるかを設計できる知識と経験が必要になるのです。

機械学習以外の手段も検討する

AI導入の際には、機械学習が最適な手段かどうかの見極めも必要です。なぜなら課題解決の方法として必ずしも機械学習が最適であるとは言い切れないためです。機械学習はAI技術の一つであり、他の技術と同様に得意・不得意があります。目の前の課題を解決するためには、機械学習が最適かを機械学習以外の手段と比較し検討することも必要です。

まとめ

AIの活用が進むとともに、機械学習が取り入れられることも多くなり、今後もさらに活用が進んでいくでしょう。ぜひポイントを押さえた上で導入を検討し、課題の解決やビジネスの成功に向けて活用していきましょう。

リコーはハードウェアの提供だけでなくアプリケーションソフトやコンサルティングの提供など、ソフトウェアの面からもDX化に取り組み、現在はAI開発・活用の最前線にいます。
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