機械学習とは？AIの活用に必須のスキルを学ぶべき理由

機械学習とは

機械学習とは、ある事柄についてのデータを解析し、得られた結果から機械自らが学び、判断や予測を行うプロセスのことです。

AIを搭載したオンラインサイト上の「あなたへのおすすめ機能（レコメンド）」を例に、機械学習を考えてみましょう。これまでの購入履歴や他の類似するユーザーの情報という様々なデータを解析し、あなたが気に入りそうな商品の特徴をモデル化します。その商品モデルにマッチした商品がリストアップされ、あなたへのおすすめとして表示されるという仕組みになっています。

このように、機械学習とは、数多くのデータから得られた特徴から法則を導き出し、結果や予測を出力するプロセスだと言えるでしょう。

「機械学習」と「ディープラーニング」の違い

機械学習という言葉と同時にディープラーニングという言葉も聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。機械学習とディープラーニングは、どちらもAI自らが学び、求める結果や予測を立てるという点は共通しています。

機械学習では、学習によるモデル作成を通じて、AIが予測を行います。つまり、予め与えられた観点や基準に即してAIが自ら学ぶプロセスです。
一方、ディープラーニングでは、「どんな観点、基準でデータを分析するか」ということまでも、自立的に機械が学習することを指します。例えば、自動運転が安全な運転を行うためには、標識や信号機の認識、歩行者の確認など様々な観点を機械自身が正確に判断できる必要があります。このような「目の付け所」を機械自身が学び、その精度を高めていくことに、機械学習とディープラーニングの違いがあります。

しかしながら、先ほど述べたように、AI自らが学び、求める結果や予測を立てるという点は共通しているので、機械学習の中に、よりAIが自立して判断するディープラーニングが位置付けられていると言えます。

機械学習を学ぶ意義

機械学習への確かな理解を持つことは、今後AIをビジネスに導入する上で非常に重要です。

特に今後あらゆるものがインターネットにつながるIoT（Internet of Things）時代に近づくにつれ、AIが自ら情報を処理する仕組みを作れる機械学習の知識やスキルを持つことが求められていきます。すでにパナソニックでは約1200人の機械学習およびAI人材の育成を始めていたり、AmazonやMicrosoftでは機械学習の教育コースを配信していたりと、その需要をうかがうことができます。
また、機械学習はデータ分析にも優れており、データサイエンティストにもニーズがあります。ビッグデータ解析、IoT、人工知能などの先端IT技術の専門家は2030年には国内で最大79万人不足すると予想されていたり、日立は約3000人のデータサイエンティストの育成していたりするなど、機械学習に関わる人材のニーズも高まっています。

次世代の学習「ゼロショットラーニング」「メタラーニング」とは

機械学習は人間が定めたルールやパターンを学習し、予測をするという特徴があります。しかし近年、機械学習の発達により、AI学習の識別可能な範囲が広がったことで、新しい学習方法が増えています。

ゼロショットラーニング

ゼロショットラーニング(Zero-shot learning)とは、機械が学習したことがない事を予測する機械学習技術です。関連性を繋げる能力の向上を目的とした学習技術で、学習から得た知識を応用して新しい技術への活用が期待されています。実用例としてChatGPTが挙げられ、事前学習がない事柄であっても多種多様な問題を予測し、解決することが可能です。

メタラーニング

メタラーニング(Meta-Learning)とは、学習方法を学習するという意味の言葉です。目的として学習システムが不明確な課題や問題に対して、答えを求める能力を向上させることです。メリットとして、新しい問題に対し、高速な学習能力と自己適応能力を持ち合わせていることから必要な答えを導き出すことができます。例として、車の自動運転技術の部分で、安全性を向上させるために活用されています。

今後を見据えたプログラミング学習を

あらゆるものがインターネットとつながったり、インターネット上での情報のやり取りが増えたりしていることを考えると、今後機械学習の知識やスキルを使って活躍する場はさらに広くなると予想されます。
そのため、近々IT人材として転職や就職を考えていらっしゃる方にとっては、近年そのシンプルかつ汎用性の高い点が評価され年々人気を増しているPythonや、Java、C言語などを学び、その後、先端IT技術の専門家としてステップアップを考えてもよいかもしれません。こうしたプログラミング言語の学習を通じて機械学習や人工知能の勉強に繋げてみてはいかがでしょうか。

おわりに

今回は機械学習の仕組みから、そのニーズについてご紹介しました。機械学習やより複雑なディープラーニングを駆使したAIを活用していくためには、まずは基本的なITスキルを習得し、それを応用させることが今後さらに求められていくことになるでしょう。

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