こんにちは。関東の大学に通う大学生ミンチ(@programminchi)です。今回は最近人気のある機械学習が実際にはどのような分野に応用されて、私達の生活にどのような恩恵をもたらしてくれているのか説明していきます。
機械学習とは?
機械学習とはコンピュータに具体的な命令をすることなく、コンピュータ自身に学習させる研究分野です。
1つ具体例を挙げると、コンピュータにネコとイヌの画像を大量に見せて、それぞれの画像に対してこれはネコだよ、これはイヌだよという風に答えを教えてあげます。
これを大量に繰り返していると、コンピュータがネコとイヌそれぞれの特徴を見つけ出して、どちらか分からない画像を見せた時もネコかイヌか判別できるようになります。
これが機械学習の簡単な例です。
もっと詳しく機械学習について知りたい人は、以下の記事で具体例を挙げながら分かりやすく説明しているので参考にしてみてください。
金融における機械学習
お金の流れ(キャッシュフロー)は非常に複雑で人間が全てを把握するのは困難です。そこで機械学習が活用されています。
主な例を2つ挙げます。
株式取引
過去の値動きから、今は買いか、そのままホールドか、売りかを判断します。
人間がこれをやろうとすると過去の大量のデータを洗い出さなければいけないため、莫大な時間を要しますが、機械ならば一瞬で判断してくれます。
異常検知(クレジットカードなど)
ここではクレジットカードを例に挙げますが、過去の買い物などの大量のデータから機械がパターンを見つけ出します。
そうすることによって、不正な取引などが行われた際にすぐに異常を検知することができます。
マネーロンダリングなどの犯罪を防いだりするのにも役立っています。
医療における機械学習
医療という分野においては特に画像認識の部分で機械学習が活躍しています。
癌の早期発見
癌などの病気はとにかく早期に発見されることが重要であり、機械学習の画像認識を用いれば、比較的早い時期に病を発見することができます。
医療のような分野に機械を持ち込んで本当に正確な診断をしてくれるのか心配になる人もいるとは思います。
しかし、人間の診断と合わせることによって、診断ミスが格段に減ることも研究によって分かっているので安心して大丈夫です。
工学における機械学習
工業系の分野にも機械学習は応用されています。
以下に2つ例を挙げます。
不良品検知
これは名前の通り不良品を事前に見つけ出すためのものです。
機械学習で材料のスペックやその他諸々の条件を学習することで、事前に不良品である確率の高いものを見つけ出し、他のものよりも厳しいチェックを入れたりします。
そのようにすることで、処理効率などが向上し、製品の製造コストを格段に下げることができます。
予知保全
これは聞き慣れないワードかもしれませんが、要は製品を作るための製造設備が故障するのを事前に防ごうってやつです。
製造設備が発する音などのデータを機械学習によって学習することで、製造設備が故障する前にある程度の対策をすることができます。
設備が故障する前に対策をとれるということは、故障によって被っていたはずの損益を受けずに済むということです。
ビジネスにおける機械学習
ビジネスの場、特にマーケティングにおいて機械学習は非常に役立っています。
以下に2つの例を挙げます。
顧客セグメンテーション
これは顧客をグループ分けすることによって、それぞれの顧客に合ったマーケティングを展開できるようにするものです。
このグループ分けにももちろん機械学習が使われています。
商品レコメンデーション
これは顧客にとって価値があると思われるものや情報を提供していくことです。
1番分かりやすい例として、Amazonが挙げられると思いますが、自分達が過去に閲覧した商品などがおすすめで出てきます。
こういった部分でも機械学習が活躍しています。
まとめ
今回は機械学習の理論的な部分ではなく、実用的な視点からどういった分野で使われているのか見ていきました。
もちろん、上で述べた4分野以外でも様々なところで機械学習は活用されています。
何はともあれ機械学習が非常に汎用性の高い分野であるということは分かってもらえたと思います。
これを機に機械学習に興味を持ってもらえた人は是非一度勉強してみてください。
今後も定期的にコンピュータ系の記事を発信していくので是非、興味のある人はツイッターの方もフォローお願いします！！
