MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

機械学習とは、コンピューターが独自のアルゴリズムによって大量の過去データを処理・分析し、ルール・パターンを導き出す仕組みのことです。1人の人間では処理しきれない何十万・何百万というデータを処理することでパターンを正確に抽出し、精度の高い将来予測を可能とします。

近年では、さまざまな分野において機械学習が活用され始めています。例えば、診察現場において大量のX線画像データを読み込むことで癌の発見精度を高めたり、マーケティングにおいて顧客の個人データや類似する顧客の購買データからおすすめの商品をレコメンドしたりといった例です。

機械学習に関連する用語として、AIやディープラーニング、ニューラルネットワークが挙げられます。同じ意味で使用されることもありますが、厳密には異なります。

まず、一番広い概念ともいえるAI（人工知能）は、コンピューターに人間の思考・動作をさせる技術全般を指す言葉です。人間が行なう動作・判断をアルゴリズムによってパターン認識し、コンピューターが自動で実行できるようにします。ただし、「自動で実行する」のレベルはさまざまであり、人間による制御が必要なものもあれば、自律型ロボットとして人間のサポートを必要としない高度なものもあります。

機械学習は、AIのなかに含まれる1つの枠組みです。人間が定義した対象データの特徴にもとづいてトレーニングを重ね、パターンを学習します。

そしてニューラルネットワークは、機械学習の手法の1つです。人間の脳において重要な働きをする「ニューロン」をモデルとして、入力層・隠れ層・出力層といった複数の層でデータを処理するのが特徴です。

最後に、ディープラーニングはニューラルネットワークに含まれる隠れ層を多層化し、より高度な処理・判断ができるようにしたものを指します。多くの機械学習においては、人間による特徴量の設定が必要です。特徴量とは、データのなかで重要な指標となる要素のことです。ディープラーニングにおいては、多層化されたニューラルネットワークを介して高度な分析が可能となっているため、人間による特徴量の抽出が必要なく、コンピューター自身がデータの定義を行ないます。

ディープラーニングについては以下の記事で詳しく解説しているので、あわせて参考にしてみてください。
ディープラーニング（深層学習）とは?概要や、業界・課題別の活用例・導入手法を解説

機械学習に対する注目度が上がっている背景として、特にビジネス面においてさまざまな形での活躍に期待できる点が挙げられます。従来は、AIといっても人間によるコンピューターの制御やデータの洗い出しが不可欠であり、実用レベルにはほど遠い状況でした。

しかし現代では、コンピューターの処理能力が飛躍的に向上し、大量のデータを処理できるようになっています。人間の脳では処理しきれない複雑かつ膨大なビッグデータを扱えるようになったことや、機械学習モデルの開発も進んだことで、さまざまな分野で実用化が進んでいるのです。

例えば、これまで工場での検品は人間による目視が一般的でした。しかし機械学習による画像認識技術を使うことで、人間では見落としてしまう小さな不具合も確実に発見できるうえ、人的コストの削減にもつながります。少子高齢化によって人手不足が深刻化している日本においては、特に重要な技術だといえるでしょう。

機械学習をうまくビジネスに取り込むことで、企業の事業規模・収益は飛躍的に向上する可能性を秘めています。これまでボトルネックとなっていた要素を機械学習によって解消できれば、競合他社に先んじて大幅な効率化や精度の向上を達成できるからです。そのため、さまざまな業界において機械学習の実用化検討が進められているのです。

IT化の進行により、従来よりも豊富なデータが得られるようになったことも機械学習の進歩を促進している1つの要因だといえます。どれだけ優れた機械学習の仕組みを持っていても、インプットするデータがなければ学習できません。現代であればさまざまな要素がデータとして蓄積されているため、適切なアルゴリズムを備えた機械学習用コンピューターさえ用意できれば、パターン学習によってデータを有効活用できるのです。

機械学習を活用すれば、人間の脳の理解を超える複雑なパターンの認識が可能となり、起きている現象を多面的に捉えた的確な分析ができます。人間による分析ではすべての要素や現象を言語化していく必要がありますが、機械学習は言語による解釈を必要としません。そのため、人間では認識できないルールやパターンまで把握できるのです。

機械学習が人間社会にもたらすメリットとして、具体的には以下の2つが挙げられます。

・過去データにもとづく未来予測
・自動化による人的コストの削減

過去データにもとづく未来予測

機械学習によって大量の過去データからパターンを抽出することで、人手をかけずに精度の高い未来予測が可能になります。従来はベテラン従業員の経験や感覚によって判断していたようなケースでも、特定の従業員に頼ることなく、常に精度の高い処理ができるようになります。

例えば、生産効率や需要予測を勘案したうえでの生産管理や、天候・イベントなどを加味したうえでの販売計画の策定などです。また、顧客データから行動パターンを予測し、ニーズを先取りするといったマーケティング活動も可能になります。さらに、機械の不具合や異常についても、人間の目や耳では気づけない小さな異変を認識し、早期に問題の特定や対策ができるようになるでしょう。

このように、過去データにもとづく正確な未来予測は、販売やマーケティング、生産、品質管理などさまざまな領域で大きなメリットをもたらしています。

自動化による人的コストの削減

これまで人手をかけて行なっていた作業をコンピューターによって自動化できる点も、機械学習の大きなメリットです。サービス業や製造業など、多くの人手を要する業界においては特に大きなメリットをもたらします。

例えば、工場の検品作業は複数名体制・複数シフト制で行なうのが一般的でした。しかし、人員の確保や長時間労働による集中力の低下など、さまざまな課題を抱えることになります。そこで機械学習によってパターン学習を終えた画像認識システムを導入すれば、流れてきた製品の異常を瞬時にかつ正確に発見できます。さらに異常のあった製品の排出を行なう自動ロボットもあわせて導入することで、作業の流れを止めることなく不良品の排除が可能となるのです。

また、サービス業においては自動で応答するチャットボットによる接客なども実用化が始まっています。Webサイト上の販売ページを訪れた顧客からの問い合わせなど、ある程度パターン化が可能な状況においては、自動チャットボットでも十分な対応が可能となっています。人間による高度な判断が必要となるケースのみ引き継げばよいため、人的コストの大幅な削減が可能です。

機械学習では、コンピューターが大量のデータを読み込んでルールやパターンを学習します。そのアプローチとしては、以下の3種類があります。

・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習

教師あり学習

教師あり学習とは、教師となるデータセットをもとにコンピューターの学習を進める方法です。入力データと出力データをセットで提供することで、統計学の回帰分析を使って関係性を分析します。十分なパターン学習を繰り返せば、入力データを提供するだけで正確な出力データを出せるようになるでしょう。実用例としては、天候やイベント、価格などの多様な要素をもとに売上を予測するコンピューターなどが挙げられます。

教師なし学習

教師なし学習とは、答えとなる出力データがない状態で、入力データのみからルールやパターンを発見する方法です。結果に影響を及ぼす変数が特定できていない状態で、データ同士の類似性を見極め、特徴を整理します。実用例としては、アパレルサイトにおいておすすめ商品を自動でピックアップする仕組みなどが挙げられます。

強化学習

強化学習では、教師あり学習・教師なし学習とは異なり、最初の段階ではデータを提供しません。達成すべき目標だけを設定し、そのために必要なアプローチを機械自らが試行錯誤しながら学んでいくという方法です。例えば、「ロボットの歩行距離を伸ばす」といった目標に対し、歩き方そのものを模索しながら改善していきます。

教師あり学習・教師なし学習・強化学習いずれにおいても、まず重要なのがコンピューターに与えるデータ・情報です。適切なデータ・情報を与えたうえで、過去データや試行錯誤をもとに学習を重ねることで、目的に合致したコンピューターが完成します。

機械学習について理解するにあたり、統計学との違いも押さえておきたいポイントです。機械学習は機械の自律的な学習によりパターンやルールの分析精度を高める技術・仕組みを指す一方、統計学はデータ統計をもとにルールやパターンを抽出するための考え方を指します。

しかし、最近では統計学の検証のなかでもコンピューターが利用されるようになり、機械学習との境界があいまいになってきたといえるでしょう。なかには、機械学習と統計学に大きな違いはないという人や、機械学習は統計学の応用だとする人もいます。

機械学習も統計学も、データのなかからルールやパターンを発見するという点では同じですが、異なるのは目的です。機械学習は過去データをもとにした予測を目的とするのに対し、統計学は起きている現象の説明を目的としています。

もちろん統計学の結果をもとに未来予測をすることも可能ですが、本来の目的としてはルール・パターンを把握したうえで説明できる状態を目指しているのです。そのため、統計学においては人間にも理解しやすい変数によって構成されたモデルが多くなります。

一方機械学習では、ルール・パターンの説明よりも未来予測の正確性を重視しています。そのため、人間には直感的に理解できない変数が組み込まれることも少なくありません。人間に対する説明を不要とし、複合的な要因を的確に分析できるため、ビッグデータなどの解析にも強いといわれているのです。

ここからは、機械学習が実用化された事例を業種別に紹介します。機械学習によって大量のデータからルール・パターンを導き出すことで、幅広い業種において業務の効率化や競合との差別化が実現されています。

金融

金融業界においては、過去データの分析によって投資対象の絞り込みや投資タイミングの見極めといった重要な判断の精度向上に役立てられています。また、システムの監視機能によって不正を検知したり、リスクの高い顧客を特定したりといった危険・リスクの回避にも活用されています。

官公庁

官公庁においては、公的機関として特定のデータに頼らず全体最適を実現するため、機械学習によって複数のデータを分析し、解決策を導いています。

医療

医療業界においては、機械学習がさまざまな形で実用化されています。センサーやウェアラブル端末の発達により、患者の状態を常に把握できるようになりました。また、大量の過去データを学習することで診断や治療の精度向上にも役立てられています。

マーケティングと販売

マーケティングや販売においては、機械学習によるレコメンド機能の精度向上が挙げられます。顧客の購入履歴をもとに最適な商品を提案し、個別の顧客にパーソナライズしたアプローチを可能としています。

エネルギー

エネルギー業界においては、施設や設備における稼働安定化・効率化につながっています。故障や不具合を早期に発見し、予防策をとることでダウンタイムを少なくし、効率的な稼働を可能にしているのです。

交通運輸

交通運輸業界においては、ルートの最適化や問題の予測・防止に役立てられています。複雑な要因を分析することで、もっとも効率の良いスケジュール・ルートでの稼働が可能となります。

製造業

製造業においては、設備保全の精度向上や品質チェックの効率化、ロジスティクスの最適化に機械学習が活用されています。不具合をいち早く検知して設備の故障を予防したり、人間の目視による品質チェックを画像認識技術を活用して代替したりといった例が挙げられます。また、需要予測の精度を向上させ、最適な在庫量の維持につなげるといった事例も珍しくありません。

ヘルスケアとライフサイエンス

ヘルスケア・ライフサイエンスも、機械学習による革新が進んでいる分野です。IT化によって人間の健康に関するデータが大量に蓄積されています。機械学習によって高度な分析をすることで、病気の早期発見や健康状態の改善に役立つデータが得られます。

メディアとエンターテインメント

メディア・エンターテインメント業界では、アパレル業界と同様に個人の趣向に合わせたパーソナライズが話題となっています。商品の提案だけでなく、対象となる消費者に合わせた宣伝素材の最適化など、1人1人に合わせたマーケティング施策を投下するのに役立てられています。

ここで改めて、機械学習によって解決できる課題について実際の事例をもとに紹介します。機械学習はまだまだ実用化が始まった段階であるため、これらをヒントに自社での活用方法を見出せば、マーケットで生き残るための差別化・効率化につながるはずです。

需要予測による経営改善

あるレストランでは、機械学習によって客数の予測精度を上げたことで、売上・利益とも従来の数倍に跳ね上がりました。予測精度が上がったことで、仕入れや人員配置の最適化にもつながっており、経営効率が大きく向上しています。

音声認識によるスタッフの代替

音声認識技術の進歩により、従来は人による対応がマストとされた業務でも機械による代替が進んでいます。幅広く利用されているのは、コールセンターの初期対応でしょう。人員による制限がないため顧客を待たせることなく対応ができるようになるほか、声の分析によって顧客の心理状態を把握し、対応を最適化するといった取り組みも進んでいます。

画像認識による最適化

画像認識によって、従来はマンパワーの確保が必要だった業務も効率化されています。例えば農業では、ドローンが撮影した画像の解析によって農薬・除草剤の散布量を最適化し、ムダな業務を削減したり作物の安全性を高めたりといった取り組みが進んでいます。

文字認識による効率化

機械学習によって文字認識の精度が向上したことにより、作業の効率化につなげる例もあります。ある宅配企業では、以前は手入力だった配送伝票の自動入力システムを導入しました。作業時間の大幅な短縮につながったほか、ヒューマンエラーの排除にも成功しています。

動画解析による編集作業の自動化

あるIT企業では、スポーツのハイライト映像を自動生成するコンピューターを開発しました。従来はリアルタイムで人手による編集作業が必要でしたが、動画解析によって重要なシーンや選手に絞ったハイライト動画の作成が可能となっています。製作時間の短縮、人件費の削減といった大きなメリットをもたらす技術です。

ここでは、機械学習を活用した企業の事例を3つ紹介します。

スーパーでの需要予測精度向上

あるチェーン経営のスーパーマーケットでは、機械学習による自動発注システムを導入しました。過去の販売データや気象データ、マーケティング情報をもとに需要を的確に予測し、必要な発注量を自動で計算するシステムです。精度向上によって欠品や過剰在庫を防止できたほか、発注作業にかかっていた人件費も削減できています。

タクシー需要の予測精度向上

タクシー業界でも、機械学習による需要予測に注目が集まっています。地域の人口統計やタクシー会社のデータをもとに、特定の時間・場所におけるタクシー需要を高い精度で予測します。予測をもとにタクシーが配置されることで利用客にとっての利便性が向上するほか、長年の経験や勘に頼ることなく顧客の獲得が可能となるため、新人でもベテランに近い実績を出すことが可能です。

飲食店の来店客数予測

あるレストランでは、機械学習によって来店客数の予測精度を向上させ、経営効率を高めました。メニューごとに必要な数量を把握することで、スタッフの適切な配置や食品ロスの削減につながったのです。

以下の記事では、機械学習の事例を7つにまとめて詳細を掲載しています。ぜひこちらもご覧ください。
機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説

ここでは、機械学習を実際に取り入れる際の作業フローと学習方法を紹介します。

まず、作業フローは以下のとおりです。

1. 課題を設定する
2. 学習用データを集める
3. アルゴリズムを選択する
4. 重要な項目（特徴量）を設定する
5. トレーニングを重ねる
6. 学習結果を検証する
7. 調整によって改善する
8. 本番環境に適用する

機械学習においては、コンピューターに読ませるデータの選定や特徴量（データのなかで重要な項目）の設定が大切です。ディープラーニングの進化により特徴量の設定を自動で行なうコンピューターも登場していますが、依然としてすべての設計を機械任せにするのは難しいといえるでしょう。また、うまく学習が完了したかの検証も重要な作業です。新規のデータを読み込ませ、うまくルール・パターンを認識して精度の高い予測ができるか見極める必要があります。

しかし、最近では学習フェーズの処理を自動化できる「AutoML」という技術が発達してきました。ツール上で視覚的なビジュアル操作を行なうだけでよく、複雑なプログラミングなどの知識が不要なため、機械学習の知見があまりない方でも環境の構築が可能となっています。コードを書く必要が少ない「ローコード」や一切コードが不要な「ノーコード」も一般的になりつつあり、機械学習を取り入れやすい時代になったといえるでしょう。

機械学習を取り入れて既存業務の効率化・精度向上に役立てたいと考えているものの、ハードルが高そうだと感じている方も多いでしょう。できるだけ手間をかけずにAIを構築したい方には、MatrixFlowの導入がおすすめです。

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