機械学習(マシンラーニング)は現在進行形で様々な産業において重要な局面を生んでいる革命的技術だ。これによりコンピュータならではの知見へ辿り着ける、ビジネスに大きな変化をもたらすようになっている。

Intelの副社長兼ジェネラルマネージャーを務めるウェイ・リー氏は次のように語る。「機械学習は年々高度に成長しています。自動運転車や不正検知デバイス、リテールトレンド分析などのさらに先にあるその可能性は、我々がまだ目にしていないものです。」

では、機械学習は将来、世間にどんなインパクトを与えるようになるのだろう。以下に5つの鍵となる予想を挙げてみよう。

1. 改良される「教師なし学習」のアルゴリズム

機械学習において、「教師なし学習」のアルゴリズムは入力データがあるが出力結果との相関が不明な場合に、データセットから結果を予想する際に用いられる。「教師あり学習」の場合、アルゴリズムが生み出す結果は既に明らかだ。「教師なし学習」人為的なの介入を必要とせず、機械が複雑なプロセスやパターンを判別できる、より完全な人工知能と深く関わっている。アルゴリズムがデータセットからパターンを発見するのは、教師ありきの手法では難しいとされる。この「教師なし学習」のアルゴリズムに、ここ数年で改善の兆しが見られている。より良いアルゴリズムの開発によりさらに高速で正確な機械学習による予想が実現する事だろう。

2. パーソナライゼーションの改善

機械学習によるパーソナライゼーションのアルゴリズムは、ユーザーへのお勧め候補を挙げるなど、特定のアクションを完了してもらうために使われている。こうしたアルゴリズムの存在により、個人の興味などの情報を統合し、適切な結果を生み出すことが可能だ。例えば、アルゴリズムは個人のECサイトで活動を推論し、購入者がどういった商品に興味を持っていて、何を購入しようとしているのかも割り出すことができる。こういった知見がなければ、購入者が何も買わずに去ってしまうこともあるだろう。今のところ、おすすめ機能の中には不正確で鬱陶しいものもあり、ユーザーの体験を損ねている。だが近い将来、パーソナライゼーションアルゴリズムはユーザー体験を豊かにするよう調整されることだろう。

3. 進歩する量子コンピューティングの導入

量子コンピュータを使った機械学習のアルゴリズムは、機械学習の様相を一変させるポテンシャルを秘めている。例えば、これらのアルゴリズムは量子コンピュータの利点を活かし、これまでの機械学習のテクニックの効果を高めることもできるだろう。
量子コンピュータが機械学習で使われるようになればデータの処理も高速化し、そこから生み出される情報や知見の量も加速する。量子コンピュータを使ったシステムが提供する計算能力は、「教師あり学習」または「教師なし学習」のアルゴリズムの両方で強力な力を発揮する。より高いパフォーマンスにより、機械学習の可能性はこれまでのコンピュータを使った時よりさらに開放されることだろう。

4. より進化した「Cognitive Services」

「Cognitive services」は一連の機械学習SDK,API、サービスから形成され、開発者たちが機械学習の機能をアプリに盛り込めるものだ。こういったサービスにより映像認識や対話の認識、あるいはその理解といった機能がアプリで実現できるようになる。こうした技術が進歩することにより、より賢い対話や、視覚、聴覚、さらには現状把握といったことも可能になる。開発者が人間的なコミュニケーション手段を通じて、ユーザーのニーズをより的確に理解し、掘り起こすことアプリを開発することが出来るようになるのかもしれない。

5. ロボットの隆盛

機械学習がより高度になるにつれて、ロボットが活用されることも増えると予見されている。ロボット化は、ロボットの画像認識や自己学習など、様々なことを機械学習が達成できるか否かに委ねられる。ロボットがよりインテリジェントに目的を達成するのを見る日は近いだろう。ドローンや生産現場で活躍するロボットなどにより、我々の生活が楽になる見込みは高い。

結論

機械学習は21世紀において最も大きな変化をもたらす技術の一つだ。まだまだこれからという段階だが、その将来は明るい。
今回の5つの予想は、機械学習における可能性の一端に過ぎない。やがて我々はその可能性が想像を超えたレベルで実現する未来を迎えることだろう。