機械学習をビジネスとして取り組む意義とは?

機械学習の導入はまだ先のことと考えている人もいるかもしれませんが、機械学習は様々な分野で応用が進んでいます。また、最近では大企業だけでなく中小企業にまで導入が進んでいます。企業が機械学習システムを導入する意義は、どんなところにあるのでしょうか。

機械学習に取り組む意義とは

企業が機械学習に取り組む意義には、新規顧客の獲得や売上アップ、リスクの軽減など様々ですが、機械学習を導入することで、業務効率化事業成長を狙えるだけでなく、ビジネスチャンスを見いだせる可能性のあることが、大きな動機の1つと言えるでしょう。

一般企業に最もインパクトの大きい成果を残しているのは、コストダウンの部分です。例えば、億単位の効果が見込まれるシフト効率化システムや、大幅なコストダウンをもたらすWebサービス監視の自動化などに機械学習を応用したシステムなどが代表例です。Webサービスの監視システムでは、コンピューターに不適切な画像を学習させて、投稿画像確認作業を自動化することで、コンテンツチェックにかかる人件費を大幅に削減できました。

業務自動化をメインとしていたRPAのようなシステムでは、人間が「判断」を行っていました。しかし、機械学習と合わせて使用することで、「判断」を含めた高精度の作業を実現。今後、機械学習システムが業務自動化以外にも様々な業務判断を行うようになると、ロボット導入による業務自動化以上の産業革命が起きるかもしれません。

機械学習の自社導入方法

機械学習を自社に導入するには、以下の3つの方法が挙げられます。

既成のバッケージソフトやサービスを導入

PythonやSQLといった、機械学習用のパッケージソフトやサービスを導入することで、機械学習を始められます。特にノウハウが必要ないという利点があり、すぐに予測分析などが行えます。しかし導入コストの高さや、カスタマイズできないという難点もあります。

独自システムを構築

独自システムを構築する方法であれば、最適なアルゴリズムの選択やプログラム開発、システムのチューニングなど最も自社に適したシステムを構築できます。しかし、システム構築には相応の期間手間がかかるうえ、自社に開発部門がない場合は、外部のIT企業やデータ分析企業にシステム構築を依頼する必要があります。

クラウドサービスを利用して構築

クラウドサービスを利用する方法は、プログラムや機械学習の知識のある人材は必要ですが、目的に合った機械学習の環境を素早く作成できることが最大の特徴です。クラウド上のシステムを利用するため、初期投資が抑えられること、またハードウェアを購入する必要がなく、システム構築にかかる手間やコストを削減できます。既に学習済みモデルを使える場合もあります。こういったメリットから、機械学習をはじめようと考えた場合、クラウドサービスを利用して構築することが最も取り掛かりやすい方法と言えるでしょう。

機械学習研究・導入の具体例

近年、インターネットの発達やIoTなどの活用で豊富なデータが入手できるようになりました。機械学習を扱っている書籍には、アルゴリズムやシステムを公開し、読者にそのノウハウを学ばせるというものも多く、機械学習ビジネスに参入しようとするビジネスパーソンの一助になっています。

また、機械学習には業務やサービスの改善効果、自社と同様のビジネス上の課題を抱える他社向けのサービスを開発することで、新たな収益源の創出が狙える可能性があると言われています。医療の分野でも、レントゲン画像の解析に機械学習を導入することで病気の早期発見などにも役立っている他、文書の自動分類や自動翻訳など成果が上がっている分野もあります。一方研究面では、車の自動運転に関する積極的な研究活動が有名です。

機械学習にも限界はある

機械学習は、データから法則を見つけ出す技術です。とても便利なツールですが、導入に際しては学習データの整備には、注意すべき点があります。

モデルを構築する際には、学習データの整備が大前提です。学習データが整っていないと、過去の学習パターンにないケースでは、機械学習で正しく認識できず、誤った判断を導き出すことも。

モデルの過学習(オーバーフィッティング)という現象が起きる可能性も否定できません。学習データには適合しても、データの不足や偏りにより、うまく予測を導き出せないルールを作り出したり、複雑すぎるモデルを当てはめてしまったりすることが原因です。十分なデータを用意できなければ、せっかく機械学習を導入したとしても、何の役にも立たないシステムができてしまうかもしれません。

過学習(オーバーフィッティング)に気をつけるべきアルゴリズムの1つに、複雑なモデルの代表例であるディープラーニングが挙げられます。精度が高いからといって、安易にディープラーニングを用いるのではなく、過学習(オーバーフィッティング)が起こる可能性を認識したうえで利用するようにしましょう。


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ABOUTこの記事をかいた人

Webライター。Webサイトのコンテンツエリアの文章作成から校正、コンテンツマップに沿ったライティングを手がけてきた経験がある。スマートフォンのスキャン用アプリAdobe Scanを使って文書作成するのが得意。OCR、協働、働き方改革、地域のコミュニティの形成、子育て期の女性へのサポートなどに関心あり。