機械学習とは？種類やAIとの関連性まで解説【2024年最新版】

企業が機械学習を活用することで、業務効率化や売り上げ向上など多くのメリットを生み出します。一方で、開発を行う場合は専門的な知識が必要。
本記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が機械学習の基礎を解説！機械学習とはどのようなもので、どんな種類があるのか？また、AIとの関連性から活用例まで詳しくご紹介します。

【関連ページ】
システム開発にかかる費用・相場感や、あなたの目的別にシステム開発会社をお探しいただけます。
システム開発の平均費用と料金相場
AIに強いシステム開発会社一覧

機械学習とは、コンピューターが行うデータ分析方法の1つ。膨大なデータをコンピューターが学習することで、ルールやパターンに基づいた分析を実行します。
特定のものを分類したり、過去データを基に予測を立てることが可能。人間には把握しきれない大量の情報を学習できるため、ビジネスシーンで多くの企業が活用している技術です。学習したルールやパターンは蓄積され続け、分析を繰り返し行うことで精度を向上させることもできます。

機械学習における学習方法には3つの種類があり、それぞれできることや特徴は異なります。

教師あり学習とは、人間がコンピューターに正解データを教えていく学習方法です。正解・不正解が明らかな問題に対し有効と言えます。
回答の算出方法は、識別と回帰の2種類。識別では、正解データから「正しいもの」と「誤っているもの」を認識します。たとえば電子メールが迷惑メールに該当するか否か・システムへのアクセスが不正なものか否かなどの判断に有効。動物と植物など、特定のものをカテゴライズする場合にも利用できます。一方回帰とは、過去のデータを基にさまざまなものを予測する方法。将来的な売上の上昇率や株価、気象分析を算出する際に利用します。

教師なし学習とは、正解データをコンピューターに与えない学習方法です。コンピューターは、学習した膨大なデータの特徴や規則性を自身で見つけ出します。そのため、明確な正解のないデータを扱う場合に活用可能。
教師なし学習では、主にクラスタリング手法が用いられます。クラスタリングとは、特定の特徴を持つデータを判別しチームに分類する方法。前述した教師あり学習の識別との違いは、明確な正解がない点でしょう。答えが明確な識別とは異なり、クラスタリングではコンピューターがデータから見つけた特徴を基にグループ化します。

強化学習とは、成果を高めるためにコンピューター自身が経験を積みながら学習する方法です。正解データを与えられていない状態から、いかに好ましい結果に導くかを判断・行動します。
さまざまな行動を実行した上で、結果を基により好ましい行動を模索していく点が特徴。たとえばエレベーターの制御システムでは、利用者の待ち時間を減らすために適した選択肢を試行錯誤しながら導き出します。運行履歴（経験）が日々蓄積されるため、判断材料は増えていき精度の向上も可能。結果を学習し判断するため人間の思考に近い学習方法と言えるでしょう。

AIと機械学習には深い関連性があります。ここではAIとは何か、ディープラーニングとの違いは何かを確認しましょう。

AIとは、人間が行う言語理解や認識、推論などをコンピューターで再現するための技術。Artificial Intelligenceの略語で、日本語では人工知能と言い換えられます。なお、AIの種類には特化型人工知能と汎用人工知能の2つがあります。
コンピューターで人間のような能力を再現するには、データやモデルを学ばせることが必要。この「学ばせる」行為が機械学習であり、AI技術における1つの分野です。そのため機械学習は、翻訳や画像・音声認識、自動運転などのAIの発展に関連している技術と言えるでしょう。

ディープラーニングとは、機械学習の手法の1つでありAI技術の分野です。ただし、独自の手法を用いているため他の機械学習とは異なる表現がされています。
ディープラーニングで採用している手法は「ニュートラルネットワーク」と呼ばれる分析構造です。ニュートラルネットワークとは、情報を処理するための階層を複数構築する手法。情報処理をする階層が多いため、他の機械学習と比較し複雑な判断ができるのが特徴。また、コンピューターが情報処理のポイントを自身で見つける強みを持ち、実用性の高いAIの開発に役立ちます。

「自社にあった会社が見つからない」「会社選びに時間を割けない」とお悩みの方は、お気軽に「アイミツ」にお問い合わせください。数あるシステム開発会社からあなたの要望にあった会社をピックアップして無料でご紹介いたします。

機械学習の技術は、ビジネスでもさまざまなシーンで活用されています。
【売り上げや需要の予測】
今後の売り上げや需要の予測が可能です。過去のデータを学習させることで、根拠に基づいた販売数を割り出し余剰在庫や在庫不足などの問題解消につなげます。
【チャットボットの導入】
チャットボットとは、特定の質問に自動で返答するAIです。たとえば、よくある質問に関する選択肢を自社サイトに掲載し、自動で返答するなど業務の効率化を図れるのがメリットです。
【シフトの作成】
過去のデータに基づき、従業員の効果的な人員配置を行えます。スタッフの過不足防止が可能なだけでなく、労働基準法や就業規則に沿ってシフトを組むこともできます。

機械学習技術を取り入れたシステムを自社で開発する場合、まずは環境を整える必要があります。たとえば専門知識を有した人材の雇用や社員への教育、開発のための費用など。
社内でリソースを確保することが難しい場合、専門会社への外注がおすすめ。機械学習の専門知識を有するシステム開発会社に依頼することで、手間や時間、コストを削減できます。また機械学習に関するノウハウが豊富なプロがそろっているため、高い費用対効果を期待できるのも強み。開発に人員を割く必要がなくなり、本業にも集中できるでしょう。

続いて、システム開発を外注した際にかかる費用相場をご紹介します。

システム開発の費用相場をご紹介しました。より正確な費用を知りたい方は、料金シミュレーターをご利用ください。

本記事では、機械学習の基礎やAIとの関連性、活用例をご紹介しました。機械学習はさまざまなビジネスシーンで活用できる技術であり、開発は専門会社へ外注するのもおすすめです。一方で、自社に適した外注先の選択には手間と時間を要するでしょう。
アイミツでは、丁寧なヒアリングを行った上で条件に合うシステム開発会社を無料でご紹介しています。外注先選びにお困りの際は、お気軽にお問い合わせください。

【相談前にまずは会社一覧を見たい方はこちら】
AIに強いシステム開発会社一覧
【費用感を知りたい方はこちら】
システム開発の平均費用と料金相場