【図解】コレ一枚でわかるルールベースと機械学習

■ルールベース

オンライン・ショップで「こちらの商品もいかがですか？」と表示する「レコメンデーション（推奨）」機能は、担当者が「Aと言う商品とBという商品は関連があるから、Aを買った人はBも買う確率が高い」と考え、「Aを検索した人にBを薦める」というルールを予め登録しておくことで実現できます。このようなルールをたくさん用意すれば、様々な商品で使えるようになります。

レコメンデーション以外でも、「ある条件が成り立つとき何をすべきか」つまり、「if 条件 then アクションまたは状態 else 別のアクション」という観点で整理しておくと、様々な問題解決に使えるようになります。このように人間の知識を使って、解釈や分類のルールを作ろうというわけです。

ただ、人間がルールを作るとなると大変な手間がかかるだけでなく、ルールにできないことも少なくありません。そのため、ある機械の故障診断、ある保険の契約ルールの確認といった対象が限定されている場合では実用化されましたが、汎用的な知的処理の方法としては普及しませんでした。

■機械学習

Aを買う人はBも買う確率が高いというのは担当者の思い込みで、実はCを買う人の割合のほうが高いかも知れません。そこで、データを分析して、その関係性や規則性を見つけ出そうというのが「機械学習」です。例えば、過去の取引データを分析し、AとBを一緒に買った人の割合とAとCを一緒に買った人の割合を比較し、割合の高い方を推奨するというルールにすれば、その効果も上がります。

この方法は他にも使え、例えば、翻訳に適用すれば、日英の同じ文書を機械に読み込ませ、「私は貴方を愛しています。」と「I love you.」が同時に出てくる確率が高いことを見つけ、両者は同じ意味と考えてもいいだろうと解釈し、その言葉を置き換えることで翻訳ができます。本当に意味を理解しているわけではありませんが、実用性は十分にあります。また、画像にこのやり方を適用すれば、それぞれのデータから特徴を抽出し、共通性が高ければ同じグループに分類することや、予め特定の特徴の組合せパターン、例えば、「イヌ」や「ネコ」のパターンを用意しておけば、ある画像をそれに照らし合わせ、「ネコのパターンの方がイヌのものより一致する割合が高いので、これはネコである」と識別できます。この方法は、適用範囲が広く実用化が進んでいます。

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