マシンラーニングは最新の技術トレンドの一つだ。大手技術企業はみな、AIとマシンラーニングのプロジェクトに投資している。

マシンラーニングと言う単語は遡ること1959年に、アーサー・サミュエル氏によって定義された。その定義とは、「特定のプログラム無しで学習する能力を持つこと」である。要は機械が自分のミスから学習し、パフォーマンス向上のために自分自身をプログラムし直す能力のことだ。

このアイデアは、90年代にデータマイニングが出てきた頃に注目されるようになった。データマイニングはアルゴリズムを使ってデータからパターンを発見し、そこからデータによる予想や意思決定につなげるものだ。エンジニアたちは、データマイニングや予想的アナリティクスを使い、複雑なマシンラーニングのアルゴリズムを開発しようと躍起になった。

ビジネスの利益を生むイノベーション

今日ではマシンラーニングアルゴリズムは、さまざまなものに使われている。以下はその中でも、あまり知られていないであろうマシンラーニングの活用例になる。

  1. 携帯のカメラによる顔認識はマシンラーニングの活用の一例だ。誰かが笑った時や瞬きや携帯を覗きこんだ時に自動的にシャッターを切るのがそうだ。マシンラーニングアルゴリズムの進歩によりこういった事が可能になった。
  2. 写真からコンピュータが個人を認識するのもマシンラーニングの利用の一例だ。Facebookなどでは友達が写っている写真があれば自動的にタグが打たれたりする。
  3. 携帯がたまにダブっている写真がたまっている時、自動的に検知し、これらを削除して容量を空けるようアドバイスするのを見たことがあるだろうか? マシンラーニングがなければ不可能なことだ。
  4. インターネットで検索する際もマシンラーニングを利用していることになる。Googleはマシンラーニングを使って検索結果やサジェスチョンの質を高めている。
  5. アンチウイルスやアンチスパムソフトでも、マルウェアやスパイウェアなどの検知率を上げるためにマシンラーニングが使われている。
  6. マシンラーニングは自動車の作られ方も変化を起こしている。これは自動運転車において広く活用されている。

マシンラーニングが主流なものになる

エンジニアたちがマシンラーニングの活用法について暗中模索をしている一方で、この技術自体は急速に発展している。また、企業も将来の製品の向上と戦略上のゴールの達成のためのマシンラーニングの活用に取り組んでいる。

マシンラーニングは、企業が何年もの間溜め込んだ大量のデータから知見を引き出し、意思決定を助けることで価値をもたらしてくれる。以下の図は、さまざまな業界におけるマシンラーニングの用途を表したものになる。


提供:TCS

将来のマシンラーニングの活用

現在、マシンラーニングアルゴリズムはさまざまな業界で営業やマーケティング、物流などのビジネスプロセスの見直しに広く利用されている。これの素晴らしいところといえば、やはり時を経るにつれてアルゴリズムが勝手に賢くなっていくことだろう。

マシンラーニングの急速な普及の背景は、アルゴリズムがその性質からいって大変インタラクティブなものであり、学習を繰り返すことで結果を最適化していく点にある。エラーを起こしても、マシンラーニングアルゴリズムは自身でそれを修正し、分析を繰り返す。失敗を糧に成長できるのだ。しかも、その計算はミリ秒単位の早さでおこなわれ、非常に効率的な意思決定および予測ができる。

今後、マシンラーニングにより人の手を多くかけずに、高度なソフトウェアシステムを考案することが容易になる。何年もかけて機能をコーディングしたり、数多くのパラメータの微調整をおこなわずとも、マシンラーニングを使うことで同じことをはるかに短い時間で達成することができる。たとえ今はSFでしか見かけることのないテクノロジーやガジェットも、実際に使用する日がまもなくやってくるだろう。