2020年08月17日ビジネスマイページにお気に入り最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。機械学習はGoogleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき機械学習に関するフレームワーク/ライブラリまで、幅広く解説します。ほとんどの人が「機械学習」については聞いたことがあっても、「いつか勉強しよう」とブックマークに入れて保存するケースが多いのではないでしょうか。この機会に機械学習の全体像を掴んでみてください。learning)とは、人工知能(AI)における研究課題の一つで、人間が自然に行なっている学習能力と同じ機能をコンピューターで実現しようとする一連の手法のことです。具体的には、複数のデータを用いて反復的に学習し、そこに潜むパターンをコンピューターが帰納法的に見つけ出すことです。学習した結果をモデル化し、新たなデータにあてはめることで、パターンに従って未来予測を行うこともできるようになります。最終的には、予測分析を自動化することができ、データサイエンティストの人手不足にも対応できるという点で、大きく期待が寄せられています。機械学習の歴史自体はそれほど短いものではなく、これまでも科学者たちはパターン認識技術に着目して、自分たちがプログラミングを行わなくても特定のタスクを実行できるようにコンピューターが学習できる方法を見つけようとしてきました。最近では人工知能(AI)にスポットライトが当たったことで、機械学習の*「反復学習性」*に着目して、コンピューターが自律的に学習を行うようなアルゴリズムをこぞって開発するようになりました。近年のテクノロジーの発展のおかげで、ビッグデータを使った処理も比較的容易になったので、凄まじい勢いで進化を遂げています。アルゴリズムを活用して学習モデルを構築し、複数のデータ同士のつながりが構築できれば、人間が介入しなくても的確に意思決定の判断を下すことが可能になります。インターネットの普及率が爆発的に伸び、利用可能なデータが増え続けていて、コンピューターの処理能力も高まり、サーバーやストレージなどの構築コストも下がっているので、大量の複雑なデータをより速やかに処理できる環境が整ったのも、機械学習が一般的になった要因です。それでは、これらの違いは何なのでしょうか。具体例も挙げながら、解説していきましょう。learning)アルゴリズムでは、人間がつけたラベル付きの手本を使ってトレーニングを実行していきます。0から9までの数字1文字が書かれた画像がたくさんあるとしましょう。この画像ひとつひとつに、0から9までのどの数字が書かれているのかというラベルを人間がつけることによって、それを学習するのが教師あり学習です。アルゴリズムにより、コンピューターが人間の認識を真似るように学習が行われます。学習が繰り返し行われると、新しい画像入力を行なった際、どの数字が書かれているのかを正しく判断できるようになります。これを応用したのが、入力フォームなどの際に入力者がコンピューターでないことを確認するために使われる*CAPTCHA(キャプチャ)*です。CAPTCHAは、ランダムな文字列を生成して、機械が自動的に読み取るには困難な形で加工していましたが、ある程度アルゴリズムによって推測可能な文字列を問題として入力させることで、その整合性を確認する学習方法を取っているものもあります。learning)アルゴリズムでは、履歴ラベルが存在しないデータに対してコンピューターが学習を実行します。先ほどの例でいえば、コンピューターは0から9の書かれた大量の画像を読み取り、そのデータのパターンだけを見てデータの類似点を探ることになります。「何を出力すべきか」が与えられていないという点で教師なし学習とは大きく異なり、データの本質的な構造を抽出するのに用いられます。教師なし学習を使ってマーケティングに活用する例も多く見受けられます。年齢や性別、居住地など、よく似た属性の組み合わせを持つカスタマーをセグメント化して、コンピューターに教師なし学習アルゴリズムで購入情報や閲覧情報を学習させることで、カスタマーの嗜好性を分析して「あなたへのオススメ」としてリコメンデーション機能を実装することができます。これをうまく活用したのが、Amazonで表示される*「チェックした商品の関連商品」*などのレコメンデーションです。Amazonは、商品をチェックした履歴をさまざまな属性と紐づけているので、まさに今関心があるであろう商品をピックアップしてカスタマーに推薦することができるのです。learning)では、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って学習を行なってトレーニングを行います。教師あり学習のように大量の教材にラベルをつけるとコストがかかってしまうものでも、半分だけにラベルをつけて残りはラベルなしで学習させることで、人間による費用や労力を減らす効果が期待できます。半教師あり学習を応用したものとして、Facebookにアップロードされた写真の顔認識システムが挙げられます。ユーザーが自分の写真がはっきりと映った写真をアイコンとしてアップロードすれば、それがラベルとなります。他のユーザーによって自分がタグ付けされることでFacebookの顔認識アルゴリズムが学習し、繰り返し学習がなされると、タグ付けされなくても特定の人物の顔写真から人物名を推測することができるようになります。learning)とは、ロボット工学やゲーミングなどでよく使われる機械学習の方法で、どの行動が最大の成果(報酬)をもたらすかを、アルゴリズムを通して試行錯誤して突き止めていく手法です。この学習モデルでは、「エージェント」と呼ばれる意思決定者、エージェントとアクションを結びつける「環境」、エージェントが行うことのできる行動である*「アクション」の3つの構成要素が必要です。強化学習は教師あり学習にも似ていますが、教師による明確な答えは提示されず、行動の選択肢である「アクション」と成果である「報酬」だけが提示されるという点で異なります。「答え」よりも行動による「期待値」*を出していくのが強化学習と言い換えることもできます。強化学習の応用例が、GoogleのAI部門であるDeepMindによって開発されたコンピューター囲碁プログラム*「AlphaGo(アルファ碁)」です。囲碁や将棋といった複雑なゲームの場合、どの場面でどのような手を打てば最善を尽くすことができるかは、「答え」ではなく「期待値」*です。強化学習では、「Aの場所に手を打った場合、報酬はB」であるというように、最善の期待値(戦略、ポリシー)を求めていきますが、報酬の設定が困難な場合には「報酬B」もまた推測の対象にするという点で、教師あり学習よりも複雑な問題を扱うことができるようになります。GoogleGoogleとは、世界最大の検索エンジンであるGoogleを展開する米国の企業です。1998年に創業され急激に成長しました。その検索エンジンであるGoogleは、現在日本でも展開していて、日本のYahoo!Japanにも検索結果のデータを提供するなど、検索市場において圧倒的な地位を築いています。詳しく見るオンラインオンラインとは、通信回線などを使ってネットワークやコンピューターに接続されている状態のことをいいます。対義語は「オフライン」(offline)です。現在では、オンラインゲームやオンラインショップなどで、インターネットなどのネットワークに接続され、遠隔からサービスや情報などを利用できる状態のことを言う場合が多いです。詳しく見るタグタグとは、原義では「モノを分類するために付ける小さな札」のことです。英語の「tag」を意味するものであり、荷札、付箋といった意味を持っています。インターネットに関する用語としてのタグは、本文以外の情報を付与するときに用いられます。詳しく見るマーケティングマーケティングとは、ビジネスの仕組みや手法を駆使し商品展開や販売戦略などを展開することによって、売上が成立する市場を作ることです。駆使する媒体や技術、仕組みや規則性などと組み合わせて「XXマーケティング」などと使います。電話を使った「テレマーケティング」やインターネットを使った「ネットマーケティング」などがあります。専門的でマニアックな市場でビジネス展開をしていくことを「ニッチマーケティング」と呼びます。詳しく見るフレームワークフレームワークとは、アプリケーションソフトを開発する際によく必要をされる汎用的な機能をまとめて提供し、アプリケーションの土台として機能するソフトウェアのことです。いう意味の英単語です。アプリケーションのひな形であり、これを開発に利用することで、大幅な効率の向上が見込めます。詳しく見るデータサイエンティストデータサイエンティストとは、ビジネスに役立つ情報を大量のデータの中から抽出し解析する職業です。詳しく見るビッグデータビッグデータとは、一般に、インターネットの普及とITの進化によって生まれた、事業に役立つ知見を導くためのデータのことを指します。「データの多量性」だけでなく、「多様性」があるデータを指します。詳しく見るインターネットインターネットとは、通信プロトコル(規約、手順)TCP/IPを用いて、全世界のネットワークを相互につなぎ、世界中の無数のコンピュータが接続した巨大なコンピュータネットワークです。インターネットの起源は、米国防総省が始めた分散型コンピュータネットワークの研究プロジェクトARPAnetです。現在、インターネット上で様々なサービスが利用できます。意味を持つ英単語です。インターネットの分野では、パソコンの操作画面におけるユーザーからの入力を受け付ける部分を指します。企業のホームページでは、入力フォームが設置されていることが多いようです。詳しく見るキャプチャキャプチャとは、出力されたデータを別の機器で取り込み利用可能な状態にすることを言います。例としては、TV映像をパソコンに取り込み、その映像を保存(キャプチャ)し、パソコンで再生可能にすることなどです。ホームページの分野では、ブラウザなどでホームページのデザインを画像として保存することなどを指すこともあります。詳しく見るマーケティングマーケティングとは、ビジネスの仕組みや手法を駆使し商品展開や販売戦略などを展開することによって、売上が成立する市場を作ることです。駆使する媒体や技術、仕組みや規則性などと組み合わせて「XXマーケティング」などと使います。電話を使った「テレマーケティング」やインターネットを使った「ネットマーケティング」などがあります。専門的でマニアックな市場でビジネス展開をしていくことを「ニッチマーケティング」と呼びます。詳しく見るタグタグとは、原義では「モノを分類するために付ける小さな札」のことです。英語の「tag」を意味するものであり、荷札、付箋といった意味を持っています。インターネットに関する用語としてのタグは、本文以外の情報を付与するときに用いられます。詳しく見るGoogleGoogleとは、世界最大の検索エンジンであるGoogleを展開する米国の企業です。1998年に創業され急激に成長しました。その検索エンジンであるGoogleは、現在日本でも展開していて、日本のYahoo!Japanにも検索結果のデータを提供するなど、検索市場において圧倒的な地位を築いています。涼ライター・コラムニスト。デザインやテクノロジー、マーケティングやライフハック系の記事が得意。2016年からferretでも記事の執筆を開始。PowerPoint戦略設計無駄な努力とお別れ。