今、ビジネスで注目を集める「機械学習」。
19世紀に産業革命が起きて以来、全ての手作業は時代とともに機械化され、多くの労働を効率化してきました。
そのうえ、一般家庭での生活レベルの向上など、「機械」から人びとが受けてきた恩恵は計り知れません。さらに、現代のAIや機械学習、ディープラーニングは、人びとの生活を一層便利なものにしてゆくことでしょう。
今回は、そんなビジネスを効率化する「機械学習」の魅力や活用法をご紹介します。
機械学習とは何か？AIやディープラーニングとの違いは？
機械学習とは、AI（人口知能）の一分野で、人間の思考回路のように過去のデータから知識、経験を蓄え、そこから未来を予測可能なものへとする能力です。この機能により、人間のように判断したり、意思決定を行ったりすることが可能になりました。
1980年代に生まれた機械学習より先に存在していたのが、AIです。AI分野が築き上げられたのは1956年のことで、AI研究を掲げていた数名のコンピューター科学者により開催された「ダートマス会議」がはじまりとされています。当初のAIは広範なコンセプトであったため、そこから発展して「機能学習」が生まれた。
ディープラーニング（深層学習）は2012年頃より急速に研究が進められた手法で、その理由にはGPUの低価格化が挙げられています。ディープラーニングの活性化は、現在ブームになっているAI機能の応用を可能にし、今後さらなる発展とマーケットの拡大が期待されています。
機械学習の魅力と活用法
ディープラーニングによって機械学習は飛躍的に人びとの生活に身近なものとなりました。
医療、eコマース、マーケティングといった多分野において、すでに人間と同じかそれ以上の能力を発揮しています。
具体的には、以下のような活用法があげられます。
医療の病名検出
膨大な量の病気と症状のデータを入力すると、過去にその病気に罹った患者の症状例から現在の患者の病名を予測することが可能です。
データには患者名はふくまれず、すべて匿名患者のデータのみを使用。
商品の配置
機能学習に、顧客がコンビニエンス・ストアで、どのような商品を一緒に購入しているかをリサーチし、分類することで、時期や場所などに応じた店内の商品の配置決定を行うことが可能です。
商品レコメンデーション
ある顧客が将来何を購入するかを予測し、おすすめします。
これは、その顧客が過去にどのような購買傾向にあるかを、機械学習プログラムが膨大な過去のデータをもとに調べ、おすすめするようになっているのです。
具体例としては、Amazon、Facebookなどが挙げられます。
株式取引
機械学習は、市場をリサーチし分析する証券アナリストのようなアドバイスを行うことも、可能にしました。
これにより、株の売買のタイミングや保持する意思決定なども、AIが行っています。
カスタマー・サティスファクション
顧客がサービスや企業に対してどのような不満・要望を持っているのかを分析し、分類することが可能です。
この機械学習プログラムによって、より細分化された顧客のニーズを分類し、的確に業務改善に役立てられます。
ユーザー・セグメンテーション
顧客がお試し期間中に無料バージョンのサービスを利用している場合、機械学習に過去のユーザーがお試し期間中にとった動向のデータを入力すると、そのユーザーが無料から有料バージョンに変更するか否かを判断できます。
そのため、お試し期間が終了する前に、様々なビジネス戦略でユーザーにアプローチすることが可能になるのです。
機械学習をビジネスシーンに活用しよう！
ここまで、現在話題になっている機械学習の魅力と活用法をご紹介いたしました。
この記事を読んでおられる方が、雇用主であれば今すぐにでもビジネスシーンに取り入れ可能な機械学習はたくさんあります。
ぜひ、業務の効率化や人件費削減のためにも、AI技術を積極的に取入れましょう。
また、これを読んでおられる方が、SEやプログラマーであるならば、機械学習を含むAIマーケットがいかに今後拡大してゆくかがお分かりいただけたことでしょう。
これを機会にぜひ、PythonなどAIプログラミング言語を勉強してみては、いかがでしょうか？
