【図解】コレ1枚でわかる機械学習

私たちの日常生活や社会活動には、様々な「パターン（規則性）」が組み込まれています。それは、予め人間によって定められた規則やルールに従って生みだされる場合もあります。しかし、何かパターンはありそうだが、それがどのようなものなのか分からない、あるいは、パターンの存在そのものに気付かないといったこともあります。

例えば、機械が故障を繰り返しているとしましょう。しかし、なぜそのようなことになるのかが分かりません。そこで、稼働時間と使われ方、作業者など、関係しそうなデータを幅広く集め、故障が起きる際のパターンを見つけ出せれば、同様のパターンが登場したときに次の故障を予見することができ、事前の対処が可能になります。パターンだけでは原因までは分かりませんが、これを参考にして原因を見つけ出す切っ掛けを掴むことができるかもしれません。

また、ウェアラブル端末を身につけた人たちの情報を大量に集め分析し、その行動や食事、生活と病気との関係を見つけることができます。ならば、病気が起こりそうな行動や食事、生活のパターンを持っている人に事前に改善を促し、病気の予防に役立てることができます。

パターンは、以上のような日常生活や社会活動の他にも様々なところで利用されています。例えば、人物の写真を撮ってFacebookで投稿しようとすると自動的にその人の名前がタグ付けされていることがあります。これは、Facebookに投稿された多くの人物写真を分析し、顔の特徴パターンと名前の関係をデータとして蓄積しているからなのです。新しい人物写真が投稿されると、そのパターンに照らし合わせて、その特徴パターンがよく似ている人物の名前をタグ付けしているのです。

また、意外に思われるかもしれませんが機械翻訳も同じやり方を使っています。例えば、同じ内容の英語と日本語の文書を大量に集め、単語や表現が登場するパターンから、「英語でこの表現を使うときは、日本語ではこの表現を使う」という関係を見つけ出しパターンとして蓄えておくと、まったく新しい英語の文章表現を入力すれば、それに対応する日本語表現に変換してくれます。このようなやり方であれば、言語固有の文法などに関係なく、言語間の翻訳が可能となり、既に多くの言語間でこの機械翻訳が使われています。

このように、本来であれば人間が学習してパターン、規則、関係などの特徴を見つけ出すわけですが、これと同様のことをコンピューターのソフトウェアによって実現させようとしているのが「機械学習（Machine Learning）」なのです。

先にご紹介した事例以外にも、既に多くの実用事例が登場しています。

機械学習のアルゴリズム（コンピューターで計算を行うときの計算の方法）の進化に加えコンピューターの性能向上が、機械学習を進化させています。また、IoTの普及により、世の中のデータを大量にリアルタイムで集める仕組みが整ってゆけば、機械学習で利用できるデータは増大し、その精度は向上し用途も拡大してゆくことになるでしょう。

人間の知的な活動や知性そのものを機械によって実現させる技術は「人工知能（Artificial Intelligence）」と呼ばれていますが、「機械学習」は、その中核となる技術のひとつで、人間の行う「学習」を機械にやらせる技術や手法と位置付けることができるでしょう。

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