AIと機械学習の違いは？人工知能の定義・分類・活用例を解説

近年、AIや機械学習といった言葉を聞く機会が増加しています。これらは日常生活に深く関わってきていますが、それぞれの違いや具体的な活用方法などを掴みきれていない方も多いのではないでしょうか。

特に、自社のビジネスにAIや機械学習の技術を導入したいと考えている方にとっては、これらの知識を得ることは重要です。そこでこの記事では、AIや機械学習、そしてディープラーニング（深層学習）の知識を習得したい方に向けて、AI・機械学習およびディープラーニングとの違いや、AIに使われる機械学習の手法、機械学習に使用されるアルゴリズム、AIと機械学習のビジネス活用事例などについて解説します。

この記事を読むことで、AIや機械学習の違いなど、AIに関する基本的な知識を理解できるようなるでしょう。

AI・機械学習・ディープラーニング（深層学習）の違い

AI（人工知能）は、人間の知能を模倣した技術で、そのAIに情報を与える手段として機械学習やディープラーニング（深層学習）が使われます。ここからは、AI・機械学習・ディープラーニングの違いについて、それぞれ詳しく解説します。

AI：人間の知能を模倣した技術

AIとは、人間の知能や脳の仕組みを模倣した技術のことです。一般社団法人人工知能学会の「AIの定義と開発経緯」によると、「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」がAIの定義として位置づけられています。

AIは3回のブームがあり、それに伴い成長を続けています。1950年代と60年代には第一次AIブームがあり、続いて1980年代に第二次AIブームが起こり、そして現在はディープラーニングの進化により第三次AIブームが到来しています。AIの処理・分析能力は、現代社会において作業効率化やヒューマンエラーの解消に貢献できるとして注目されています。

機械学習：データの学習・予測を行う技術

機械学習は、コンピューターがデータ内の法則や傾向を抽出し、予測や分類を行う技術のことです。

従来は、人間が用意したデータを学習させる方法が主流でしたが、近年では、コンピューターが自ら学習し、法則や傾向を見つける手法が活用されています。予測や分類の精度も日々向上しており、作業効率化に欠かせない技術になっています。

ディープラーニング：高い処理能力を持つ機械学習の一種

ディープラーニングとは、機械学習の一種で、高度な処理能力を持つ技術です。ディープラーニングの最大の特徴は、より高度なデータ分析ができる点にあり、人間の分析結果と比べても遜色ない内容を抽出できます。

これを可能にしているのは、人間の脳の神経系を模倣した「ニューラルネットワーク」が用いられているからです。（ニュートラルネットワークについて詳しくは、後述の「▼ ニューラルネットワーク（NN）」をご覧ください。）

AIに用いられる機械学習の主な手法

AIに機械学習を行う際、コンピューターが理解しやすいように、以下の学習方法が用いられます。

ここからは、AIに学習させる方法をそれぞれ解説していきます。

教師あり学習：正解のあるデータを学習する

教師あり学習では、コンピューターが正解ラベル付きの訓練データを用いて学習を行います。この手法の目的は、データの特徴と正解の関係性をコンピューターに理解させ、新規データに対して正確な予測を行うことです。

教師あり学習のメリットは、高い学習精度と素早い処理速度です。ただし、学習には正解ラベルが付いたデータの準備が必要で、準備と学習に比較的時間がかかります。この手法は、データの分類や将来のイベントを予測する際に特に有効です。

教師なし学習：正解のないデータを学習する

教師なし学習では、正解ラベルがない訓練データで学習を行います。教師なし学習の目的は、データの特徴から構造やパターンを察知し、有益な情報を引き出すことです。

代表的な教師なし学習の主な用途は、クラスタリング（ルールに沿ってグループ分けする作業）や主成分分析（変数データから主軸となる要素を洗い出す作業）が挙げられます。

正解データがないため、学習精度は教師あり学習に劣りますが、適用範囲の広さとデータの準備がしやすい点がメリットです。

強化学習：環境において最適な行動を学習する

強化学習は、コンピューターが特定の環境内で自律的に行動を試みることで、どの行動が最適かを学習していく手法です。この手法では、行動の結果として得られる報酬（肯定的なものも否定的なものも含む）に基づいて、AIが最も報酬を最大化する行動パターンを自ら開発します。

強化学習は、Googleが開発した囲碁AI「AlphaGo」のようなゲーム分野での活用例が有名です。さらに自動運転技術の分野でも、強化学習は期待されています。

機械学習に使用されるアルゴリズムの種類

機械学習では、問題解決の具体的な手順や計算方法であるアルゴリズムが重要な役割を果たします。アルゴリズムはデータから学習し、予測や分類を自動で行うために欠かせません。ここからはアルゴリズムの種類について解説していきます。

k近傍法（k-NN）

k近傍法（k-NN）は、機械学習に使用される最もシンプルなアルゴリズムです。このアルゴリズムでは、データをベクトル空間に配置し、データの間の距離に応じた多数決でクラスタリングを行います。

例えば、AクラスとBクラスのグループがあり、星のデータがどちらに属するのかを考えてみましょう。K=3の範囲ではBクラスのデータの方が多いため星はBクラスに分類されます。ただし、K=7の範囲と定義した場合は、Aクラスのデータの方が多いため星はAクラスに入ります。

k近傍法の主なメリットは、多数決というシンプルさから、さまざまな分類モデルに適用可能である点です。デメリットとしては、適切なデータを選択することが必要であり、不適切なデータの選択は分析精度の低下につながることが挙げられます。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、教師あり学習の枠組みで使用されるアルゴリズムのひとつです。このアルゴリズムでは、データを分割する境界線を決定することで、クラスの分類を行います。

線形的な境界線で分類できるデータの場合、2つのデータ間で、境界線までの距離が等しくなる場所に線を引く「マージン最大化」を用いることで効率的な分類が可能です。

決定木

決定木は、計画から目標に達するために用いられるアルゴリズムです。このアルゴリズムは、各分岐点での「しきい値」を基にデータを分類し、段階的に意思決定を行います。

決定木を利用することで、各選択肢とその結果の因果関係を視覚的に明確にすることが可能です。決定木は、マーケティングや統計分析などの分野でも多く用いられています。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて、より精度の高い予測を行うアルゴリズムです。このアルゴリズムでは、決定木による予測結果の平均を計算するか、多数決によって最終的な判断を下します。

この手法により、単体の決定木よりも高い精度で意思決定が行えます。

ニューラルネットワーク（NN）

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経系を模倣した技術で、複雑な予測や分析を行えるアルゴリズムです。ニューラルネットワークには、多層構造を持つディープニューラルネットワーク（DNN）などの種類が存在しており、大規模なデータに対して優れた予測精度を発揮します。

大量のデータを効果的に学習し、高い予測精度を発揮するニューラルネットワークの技術は、さまざまな分野での応用が期待されています。

AI・機械学習のビジネス活用例

AIや機械学習の技術は、さまざまなビジネス分野で活用されています。ここからは活用例を紹介していきます。

市場動向の予測

AIや機械学習は、市場のトレンドを予測する際に、高い精度と優れた能力で注目を集めています。これらの技術は、新たな商品やサービスの市場投入時の売上予測に欠かせない技術で、過去のデータを学習することで将来の市場の動きを見極めることが可能です。

AIの学習能力により、膨大な量のデータから有益な情報を引き出し、顧客のニーズの予測を高い精度で行えます。AIによる高度な学習と分析は、業務効率化を促進し、より効果的な経営戦略を立案するのに役立ちます。

在庫管理の最適化

在庫管理の最適化にも、AIや機械学習の技術が活用されています。商品の陳列画像を解析する画像認識技術を用いることで、AIは自動的に在庫数を特定し、管理を行うことが可能です。

陳列された商品の画像データから、機械学習アルゴリズムが売上の予測を行い、その結果を基に最適な発注量を算出します。これにより、過剰在庫や品切れといった問題を予防し、労働力の節約と損失の防止につながります。

チャットボットによる顧客対応

顧客対応を行うAIチャットボットには、機械学習の技術が用いられています。機械学習の自然言語処理の技術により、ユーザーの質問やコメントに対してAIが即座に反応し、適切な返答を生成することが可能です。

チャットボットを導入することで、顧客サポートなどの業務を大幅に効率化し、人的資源の不足を補えます。さらに、顧客満足度の向上にもつながることもAI活用のメリットです。

まとめ

今回の記事では、AI・機械学習およびディープラーニング（深層学習）との違いやAIに用いられる機械学習の主な手法、機械学習に使用されるアルゴリズム、AIと機械学習のビジネス活用事例などについて解説しました。AIや機械学習は、人間の知能を模倣しデータから学習する技術です。

AIの概念の一部として機械学習があり、そして機械学習の一種としてディープラーニングがあります。これらは互いに関連しつつ、特にディープラーニングは複雑なニューラルネットワークを用いて高い精度の分析や予測などが可能です。

ビジネスでは、これらの技術が市場予測、在庫管理、顧客対応などさまざまな領域で活用され、業務の効率化や顧客満足度の向上に役立っています。

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