機械学習（マシンラーニング）は、OpenAI社のChatGPTが一般公開されてから大きな注目を浴びている「AI（人工知能）」「生成AI」を開発上で欠かせない先端テクノロジーの1つです。
機械学習とは
機械学習は英語で「Machine Learning（ML）」と呼ばれ、日本では「機械学習」「マシンラーニング」と呼ばれます機械学習とマシンラーニングは同じ意味と理解して問題ありません。
明示的にプログラミングをして開発する従来のIT開発とは異なり、コンピューターに大量のデータを自動的に反復学習させることを「機械学習」といいます。大量のデータを学習することで、コンピューターはデータの中に特徴、規則性（パターン）、傾向、相関関係を発見します。その学習プロセスを反復的に繰り返していくことで、AIの精度は徐々に向上していきます。学習して得た知能に基づいて何かを予測または意思決定を行うAI（人工知能）は、通常、機械学習に基づいて構築されます。
例えば、コンピューターに大量のクルマの画像データを機械学習させるとしましょう。すると、クルマの画像の特徴や規則性などを発見し、自律的に精度が高まります。その結果として、学習させていないクルマの画像を提供した場合も、クルマの画像であるかどうか判別することができるようになります。
機械学習の種類
機械学習は、「教師あし学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの代表的な種類に分けることができます。
教師あり学習(Supervised Learning)
入力するデータ（問い）と出力データ（答え）を関連付ける形で行う機械学習です。教師あり学習では、入力とそれに対する出力を関連付けて機械学習させ、入力と出力の関係性を理解させます。教師あり学習を通して、コンピューターは入力データに対する出力データを推測することが可能となります。
クルマの画像を例に挙げると、クルマの画像（入力データ）には「クルマ」という答えの出力データをラベリングし、クルマではない画像には「クルマではない」という答えをラベリングします。これが教師あり学習です。
教師なし学習(Supervised Learning)
教師なし学習は、教師あり学習と異なり、答えは提供されません。学習させる入力データから、そのデータの中にある特徴や規則性を理解させるものです。人間などの動物の赤ちゃんが成長していく過程に非常に似ています。人間の赤ちゃんが日々育っていく中で、「これはクルマと呼ばれている」「クルマというものは乗り物で、このような形をしている」と自然と理解していくように、教師なし学習は提供されたデータから、コンピューターが自律的に特徴や規則性を発見します。
強化学習（Reinforcement Learning）
教師あり学習と教師なし学習とは異なり、強化学習はデータを学習させるものではありません。強化学習では、出力される結果にスコアを付けることで、コンピューターに、スコアを最大化させるために最適な行動は何であるか、を学習させていきます。
強化学習を説明する際に例として頻繁に挙げられるのが、将棋やチェスです。将棋では想定されるシナリオが無限にあるため、出力データをラベリングして学習させるのに適していません。強化学習では、コンピューターに将棋のルールを学習させます。強化学習は、人間が教師となりコンピューターに教えていく教師あり学習とは異なり、コンピューター自身が最適解を探していきます。
機械学習の主なメリット
機械学習にはどのようなメリットがあるのでしょうか。機械学習で得られる主なメリットには「迅速化」「複雑な処理」「インテリジェンス」「効率化」が挙げられます。
- 迅速化：大量のデータを処理は、人間よりコンピューターの方が得意です。人間より高速に、より大量のデータから、データの特徴や規則性を発見することができます。
- 複雑な分析：機械学習は、より大量のデータを処理するだけでなく、より複雑な分析を行うことができます。
- インテリジェンス：人間では処理に時間がかかりすぎてしまうほどの大量のデータを学習させることで、新たな知見を得ることができる可能性があります。
- 効率化：スピードと同じく、人間に大量のデータを処理させるとコストが非常にかかります。機械学習では、より少ない人的資源で、より多くのデータを処理できます。
上記の4つの主なメリットにより、機械学習は、どのような業界でも活用できる可能性があります。適切な形で機械学習を取り入れることで、特定の判断をより早く、より高いコストパフォーマンスで、より正確に行うことができる可能性があります。
機械学習は、人間が手作業で行うデータ入力の削減、または将来的には根本的に手作業の排除、スパム検出、詐欺の発見、商品のおすすめ機能（レコメンド機能）などに役立つことが実証されています。また、製造業では、機器やインフラストラクチャーのメンテナンス時期を予測する用途で活用されているケースがあるようです。
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