ビジネスにおける機械学習の活用事例をご紹介。機械学習の種類や課題とは?

こんにちは。当メディアを運営するストラテジーテックコンサルティング編集部です。

現在、機械学習をはじめとしたAIを導入している企業は急速に増加しています。
機械学習は様々な業界で導入されており、人に代わってデータの分析などを実行します。

本記事では、機械学習のビジネスにおける活用事例を中心に種類や課題などをご紹介致します。

機械学習の種類

機械学習は、AIの要素技術の一つであり、データのタイプや状況により大きく分けて以下の3つに分類することが可能です。

機械学習の種類・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習

教師あり学習

教師あり学習とは、事前に人間がAIに対して大量の教師データを与え、そこから入力と出力の関係を学習するアルゴリズムを指します。
入力と主力における関係性を学習し、それを元に未知のデータに対して出力した際の予想を行うことが可能です。
一般的には、分類や予測の分野は機械学習を用いるのが良いと言われています。

教師なし学習

教師なし学習とは、入力データからデータそのものが持つ特徴や構造を分析し、グループ分けやデータの簡略化を行うアルゴリズムを指します。
教師なし学習の代表的な手法として、クラスタリングや次元削除など挙げられます。

強化学習

強化学習は前述の二つとは異なり、プログラム自体が現在の環境を観測します。その後、一連の行動ごとの結果に対して報酬を設定し、報酬が最大化するようにプログラムが試行錯誤を重ねます。

機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とは、膨大な量のデータから規則性や関連性を抽出し、判断や予測を行う手法のことを指します。
ディープラーニングは従来の機械学習に新たな機能を加えた、機械学習の中の一つの分野と言えるでしょう。

機械学習では、抽出の際、人間が着目すべき事項を指定をする必要があります。
一方、ディープラーニングでは、多層アルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」を用いることによって、AI自体が特徴量などの着目すべき事項の設定を行います。そのため、ディープラーニングは基本的に人間の指示なしで最適な分類や予測を実行することができます。

機械学習では人間がある程度学習の学習の方向性や結果をコントロール可能ですが、ディープラーニングは学習が意図しない方向に進む可能性があるため注意が必要です。

機械学習に用いられる言語「Python」

機械学習を実装する際多くの言語を用いることが可能ですが、最も主流なものと言えるのが「Python」です。

多くのエンジニアから「Python」が支持を得ている背景には、ライブラリが豊富で迅速に開発が行われていることが要因として挙げられます。
また、汎用性の高い言語である為、機械学習のアルゴリズムだけでなく、その他のシステムの言語を変えずに実装可能な点も人気の要因の一つでしょう。

現在、「YouTube」や「Instagram」など身近なサービスでも利用されています。

ビジネスにおける機械学習の導入事例

機械学習による来客予測でコスト削減

炊いた米の三割程度が余り、大量の食品ロスが生じていましたが、機械学習を導入することによって来店客の予測が可能となった為、米の余りを大幅に削減することができました。
また、メニュー別の注文数を時間帯毎に予測できる為、料理人やホールスタッフなどの人員配置の効率化を実現しました。

導入先企業 : 有限会社ゑびや
業種 : 食業・小売業・商品開発
課題 : 食品ロス
活用技術 : 画像認識・時系列データ解析
成果 : 食品ロス低減・省人化・経費削減

テキスト解析による校閲・校正支援

凸版印刷ではAIに業界・導入先企業特有の表記や専門用語、言い回しなどを学習させることにより、文脈と合わせて判断し検知することを可能にしました。
「てにをは」の誤用や誤字脱字や漢字の誤変換などの検出も実現しています。

導入先企業 : 凸版印刷株式会社
業種 : その他製造
課題 : 校閲・校正の時間削減
活用技術 : テキスト解析
成果 : 作業者の負担軽減・誤字脱字などの人的ミスの低減

経験と勘をデータ化し技術継承

漁業者の経験や勘をデータ化することによって、円滑な技術継承を実現しました。
漁業者の過去の操業日誌データをシステムに学習させ、海洋気象情報を基に分析を行うことで、ピンポイント漁場提案を実行します。
これによって、生産性の高い漁業を実現し、円滑な技術継承を行うことが可能になりました。

導入先企業 : オーシャンソリューションテクノロジー株式会社
業種 : 製造など
課題 : 技術継承
活用技術 : 画像認識・時系列データ解析
成果 : 技術継承の円滑化

ビジネスに活用する上での機械学習の課題

機械学習をビジネスに活用する際の大きな課題はデータの量の問題です。
データサイエンティストは、データ分析のためにデータの調査と理解、品質の向上を行います。そして、データサイエンティストはこの作業に約8割の時間を割いていると言われています。学習させるデータ量は急速に増え続けている為、データサイエンティストの負担が懸念されます。
また、増加傾向にある非構造化データや半構造化データは、リレーショナルデータベースから生み出される構造化データと比較した際に、データの理解とパターンの発見が困難である点も注意しなければなりません。

まとめ

本記事では、ビジネスにおける機械学習の活用事例を中心に種類や課題なども含めてご紹介致しました。

ビジネスで機械学習を活用していく上で、適切なデータを学習させることが重要になってきます。

この記事が機械学習について詳しく知るきっかけになれば幸いです。

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