機械学習とは？種類やディープラーニングとの違い、活用事例まで紹介

機械学習とは、人が手作業で分析することが難しいほどの大量のデータから、新しい知見を得ることを可能にしたAIに関連するデータ解析技術のことです。

AIの実用化が進む中で、さまざまな領域で機械学習の活用が始まっています。しかし、機械学習の定義や仕組み、活用方法まで理解できているという方は多くありません。

この記事では、機械学習の種類やディープラーニング・AIとの違いなどを詳しく解説します。

ビジネスへの活用事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

機械学習とは？

機械学習とは、コンピューターがデータから自動的にパターンや法則を学びとる技術です。大量のデータを解析し、規則性を学習することによって適切な予測や判断を行えます。

従来のプログラミングとは異なり、ルールを与えるのではなく、データそのものから学習するため、複雑な問題にも柔軟に対応可能です。

人工知能（AI）の代表的な技術として注目を集めており、画像認識や自然言語処理など幅広い分野で活用されています。

AIやディープラーニングとの違い

機械学習とよく混同される言葉に「人工知能（AI）」や「ディープラーニング」があります。

それぞれの関係性は、以下のとおりです。

人工知能（AI）は人間の知能を機械で再現する広範な技術を指し、機械学習はその一部でデータから学習し予測や判断を行います。

また、ディープラーニングは機械学習の学習方法のひとつで、より複雑なパターン認識が可能です。

たとえば、機械学習では、画像認識において「形」や「色」など、結果に影響する要素（特徴量）を人間が選びますが、ディープラーニングは自動で行えます。

3つは同じ属性でありながら範囲と技術的な特徴が異なるため、AI技術を導入する際は、違いを考慮したうえで最適な手法を選択することが大切です。

機械学習の重要性

機械学習の重要性は、ビジネスや社会のさまざまな分野で急速に高まっています。膨大なデータを効率的に処理し、有益な洞察を導き出す能力があるからです。

従来、人間の経験や直感に頼っていた判断プロセスを、データにもとづく客観的な意思決定へと転換させると、精度と効率を大幅に向上させられます。

たとえば、金融業界において、ベテラン担当者が経験や直感で融資を判断するのではなく、機械学習モデルが顧客の取引履歴や信用スコアなどのデータを分析すると、客観的な融資判断が可能です。

機械学習は従来の意思決定プロセスを革新し、より効率的で正確な判断を可能にすることで、さまざまな産業における生産性と競争力の向上に貢献します。

機械学習の種類

機械学習の種類は、以下のとおりです。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 半教師あり学習
• 強化学習

効果的にAI技術を活用できるように、詳しく見ていきましょう。

教師あり学習

教師あり学習とは、正解が与えられている学習データをもとにモデルを構築する方法です。

たとえば、犬と猫を区別する場合は「これは犬です」「これは猫です」とラベルをつけたデータを学習させます。ラベル付けされたデータは、教師データと呼ばれます。

教師あり学習で用いられる代表的なデータ分析手法は、以下のとおりです。

教師あり学習は、 学習に用いられるデータが多いほど学習精度が高くなる一方で、教師データを作成する作業に時間がかかる特徴があります。

教師なし学習

教師なし学習とは、人工知能（AI）にデータのみを与えて、自ら反復学習してモデルを構築していく方法です。

たとえば、多様な商品カテゴリーの購買履歴を与えて、特徴にもとづいてグループ分けを指示します。

教師なし学習は、与えられたデータから自動的に特徴を抽出し「高頻度購入グループ」や「季節性購買グループ」など、類似行動を示す顧客に分類できます。

教師なし学習で用いられる代表的なデータ分析手法は、以下のとおりです。

教師なし学習は、入力データを集めるだけでモデルを構築できる一方で、正解となる学習データが無いため、学習結果の精度が低くなる特徴があります。

半教師あり学習

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の長所を組み合わせた手法です。少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用し、効率的な学習を実現します。

すべてのデータにラベルをつける必要がないため、コストと時間を大幅に削減できます。とくに、専門知識が必要な分野や大規模なデータを扱う場合に有効です。

一方で、ラベル付きデータの質が不十分な場合、モデルの性能が低下する懸念があります。

また、ラベルなしデータから誤った特徴を学習してしまうリスクがあるため、適切なデータ選択と学習アルゴリズムの設計が重要です。

強化学習

強化学習は、教師あり学習や教師なし学習とは異なり、エージェントが環境とのインタラクションを通じて行動を学習し、行動によって得られる報酬を最大化することを目的とする手法です。

事前に用意されたデータに依存せず、AIが実際の経験から学習できる仕組みです。複雑な問題や変化する環境に対して、柔軟に対応できる特徴があります。

一方で、学習過程で予期せぬ行動を取る可能性があるため、安全性の確保が課題となる場合があります。

強化学習は、ゲームAIやロボット制御など、さまざまな分野で活用されており、今後のAI技術の発展に貢献する学習方法です。

機械学習を活用してできること

主に機械学習を活用してできることは、以下のとおりです。

• データの分類をする
• データをグループ化する
• 実績から予測する
• ニーズを予測して推測する

ビジネスや日常生活に活用できるように、それぞれ詳しく解説します。

データの分類をする

機械学習を使ったデータ分類は、コンピューターが大量のデータから学んで、新しい情報を仕分けする技術です。

たとえば、教師あり学習によって、複数の写真を見せて「これは猫、これは犬」と教えると、コンピューターは新しい写真を見て猫や犬を判断できるようになります。

身近な例で具体例をあげると、以下のとおりです。

• 迷惑メールの自動振り分け
• 音声アシスタントによる音声認識
• オンラインショップの過去の購買履歴にそった広告

機械学習によるデータ分類は、ビジネスの意思決定支援や生活の利便性向上など、幅広く実用的な場面で活用されています。

データをグループ化する

データのグループ化は、教師なし学習の「クラスタリング」を活用します。大量のデータから自動的にパターンを見つけ出し、類似性にもとづいて分類を行う仕組みです。

たとえば、顧客セグメンテーションでは、購買行動や属性が似た顧客グループを特定し、マーケティング戦略の最適化に役立てられます。

また、異常検知にも応用され、通常のパターンから外れたデータの識別によって、不正取引の検出やシステム障害の予測が可能です。

クラスタリングには、ひとつの大きな集合体の中でグループ化を行う「階層クラスタリング」と、異なる性質が集まった中でグループ化を行う「非階層クラスタリング」があります。

実績から予測する

実績からの予測を実行するためには、教師あり学習の「回帰分析」を活用します。既存のデータパターンを学習し、新たな状況下での結果を推定する仕組みです。

たとえば、過去の気象データと農作物の収穫量の関係を分析すると、来季の予想収穫量を算出できます。

また、以下のような要因から将来の消費傾向を予測し、効果的なマーケティング戦略の立案に活用することが可能です。

• 顧客の購買履歴
• 年齢
• 居住地

回帰分析を用いた機械学習による予測は、ビジネスにおける意思決定の精度を高め、リスク管理や資源の最適配分に大きく貢献します。

ニーズを予測して推測する

機械学習の活用によって、大量のデータから隠れたパターンを見つけ出し、個々の顧客の嗜好や行動を高精度で予測することが可能です。

たとえば、過去の購買履歴だけでなく、ウェブサイトの閲覧パターンやソーシャルメディアの活動を分析し、顧客が次に必要とする可能性が高い商品やサービスを先回りして提案できます。

ECサイトだけでなく、金融サービスや医療分野にも応用され、個々のニーズにあわせたパーソナライズされたサービス提供を実現しています。

Salesforceの「Einstein」なら機械学習をビジネスに応用できる

Salesforceの「Einstein」は、機械学習を通じて膨大なデータを学習し、データ入力や分析など、繰り返し行う単純作業や日々の定型業務の負担を軽減します。

「Einstein」によって機械学習をビジネスに活用する具体例は、以下のとおりです。

• リードや商談の見込みを可視化するスコアリングの自動化
• 過去の売上データの分析による精度の高い売上予測
• ミーティングの音声データから議事録やタスクの自動作成

予測AIの活用によって、さまざまな営業プロセスの自動化に貢献します。

Salesforceの「Einstein」については、以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。

機械学習をビジネスに活用した事例

実際にSalesforceを導入した企業で、機械学習をビジネスに活用した事例を紹介します。

• 人工知能によるリードスコアによってコンバージョン率80％を実現
• 機械学習を退会予測分析に適用し先手を打ったフォロー体制を構築
• AIによるパーソナライズで顧客にフィットしたレシピを提案

機械学習に関連したツールの導入によって、業務の改善を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

人工知能によるリードスコアによってコンバージョン率80％を実現

株式会社ヒューマンテクノロジーズでは、過去10年間でリード件数が10倍以上に増加したため、対応の効率化が重要な課題となっていました。

従来は、営業担当者が資料を送付し、定期的にフォローアップを行っていましたが、担当者の負担が増大するとともにコンバージョン率が低下していました。

SalesforceのAIである「Einstein」を搭載した「Sales Cloud」の導入後は、AIによる自動スコアリングの活用により、スコアの高い顧客から優先的にアプローチできるようになり、営業活動の効率化を実現しています。

結果として、活用を開始してから約3ヶ月で、スコア81～100点の顧客のコンバージョン率を80％台まで引き上げられました。

機械学習を退会予測分析に適用し先手を打ったフォロー体制を構築

株式会社LIFULLは、不動産ポータルサイト「LIFULL HOME’S」の運営で、顧客である不動産業者の退会防止が課題となっていました。

従来は、顧客の退会リスクを早期に把握して適切にフォローすることが難しく、営業担当者の経験則に頼る部分が大きかったため、組織全体で統一された対応ができていない状況でした。

Salesforceの「Einstein」を導入後は、機械学習を活用した退会予測分析を実施しています。約50個の要素から退会に影響する主要因を特定し、高精度の予測モデルを構築しました。

結果として、退会リスクの高い顧客を事前に把握し、データにもとづいたフォローメールの送信プロセスによって、顧客満足度の向上と退会率の低下を実現しています。

AIによるパーソナライズで顧客にフィットしたレシピを提案

General Mills社では、消費者との関係構築において、より高度なパーソナライゼーションの実現が重要な課題となっていました。

従来は、オンラインレシピサイトから得られた豊富なデータを十分に活用できず、消費者ニーズへの対応が限定的でした。

SalesforceのAIである「Einstein」と「Marketing Cloud」の導入後は、すべての購入およびロイヤルティプログラムのデータを統合しています。

AIによる高度な分析の活用により、個々の消費者の嗜好や行動にもとづいたレコメンデーションと関連コンテンツの提供が可能です。

結果として、消費者エンゲージメントを3倍に伸ばし、サイトユーザーが前年比170%まで増加しました。

Salesforceの「Einstein」で機械学習をビジネスに応用しよう

機械学習は、手作業で分析することが難しいほどの大量のデータから、新しい知見を得られるAIに関連したデータ解析技術です。

データそのものから学習し、複雑な問題にも柔軟に対応できるため、日々の生活やビジネスといった幅広い分野で実用化が進められています。

しかし、仕組みや活用方法を理解していないと、期待した成果が得られなかったりツールを使いこなせなかったりするおそれがあります。

機械学習を業務に取り入れる場合は、単純作業の自動化や労働力不足の補填など、自社で改善したい課題を明確にして適切なツールを選ぶことが重要です。

Salesforceでは、機械学習を活用した製品を多数取り揃えており、お客様の課題やニーズにあわせたカスタマイズに対応しています。また、無料トライアルを実施しているため、導入後の運用をイメージしながら検討可能です。

機械学習を活用した業務改善や生産性の向上に興味がある方は、お気軽にご相談ください。