近年、さまざまなサービスやシステムに、AI（人工知能）と機械学習が活用されています。市場で注目を集めるAIと機械学習には、どのような違いがあり、どのような活用用途があるのでしょうか。本コラムではAIと機械学習の違いからはじまり、さまざまな活用用途や主要なサービスについて、詳しくご紹介します。

AIと機械学習の違いとは？

AI（人工知能）とは？

AIとは、「Artificial Intelligence」の略語であり、人間の知能を模した機能を持つコンピュータシステムです。アルゴリズムやデータの組み合わせにより、AIを用いることで推論や認知など、人間が行うような行動を人工的に再現することが可能になります。

ただ、何をもってAIと定義するのかについては現在も学術的に明確な定義はなく、研究者によって解釈が異なるケースもあります。AIが示す範囲は幅広く、「機械学習」や「ディープラーニング」もAIの中に含まれるため、それぞれの違いを理解することが大切です。

機械学習とは？

機械学習とは、AIを支える技術の一つであり、コンピューターがデータを学習し、アルゴリズムに基づいて情報を分析する手法を指します。機械学習の特徴は、取り込んだ膨大なデータから特徴や法則性を発見・抽出できる点にあります。アルゴリズムによって分析、学習した結果、導き出された特徴・法則性をベースに機械学習モデルが構築されることで、特定のタスクを機械が高い精度でこなせるようになります。

機械学習による分析精度は完璧ではありませんが、繰り返し行うことで精度の向上が期待できます。機械学習は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の三つがあり、扱うデータの種類や用途に応じて分類されます。「機械学習で何を実現したいのか」により用いる手法が異なるため、それぞれの特徴を理解しましょう。

教師あり学習

教師あり学習とは、データを与える際にデータの答えも一緒に学習させる手法です。 コンピューターに車の画像を学習させる場合、さまざまな車の画像（データ）と合わせて、「車」という答えも一緒に与えます。その結果、「Aというデータを与えられた場合、答えはBになる」という法則性を、コンピューターに学習させることができます。教師あり学習は、過去のデータを基に傾向を導き、今後の数値を予測する売上予測や、オブジェクトの識別などに用いられています。

教師なし学習

教師なし学習は教師あり学習とは異なり、データを与える際にデータの答えは与えずに、データ間の類似点や相違点などを学習させる手法を指します。答えがないため、機械学習モデルは各データの類似点や相違点などを学習した上で、データのグループ分けやデータ間の相関性を推計します教師なし学習は、類似のデータをグループ分けするクラスタリングに強みがあるため、異常値の検出やネットショッピングにおけるレコメンド、顧客セグメンテーションなどに使用されています。

強化学習

教師あり・なし学習とは異なり、強化学習は機械学習モデルが自ら置かれた環境の中で試行錯誤しながら、最も良い効果を得ていくための手法です。強化学習では、「どのような行動を選択したときに、どのような効果を得られたか」について繰り返し分析の上、学習させます。その結果、効果が最大になる行動パターンを導き出すことが可能になります

自動運転は、強化学習の用途の一例です。入力データから安全運転の手法を推計するのではなく、より安全に運転するための手法をコンピューター自ら試行錯誤し、結果を分析、学習しながら最適な運転の仕方を導き出します。これらの特徴から強化学習は、ロボット制御や将棋・囲碁ゲームなどに使われています。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは、機械学習の一つであり、人間の脳神経を模したニューラルネットワークをベースに開発された学習手法です。人ではなくコンピューター自ら、入力データから自動的に分析・学習対象を判断するための特徴量を抽出できる点に、ディープラーニングの特徴があります。ディープラーニングで分析できるデータは多岐に渡り、画像や数値化が困難だった音声、書き言葉や話し言葉などの自然言語も含まれます。

AIや機械学習で何が変わるのか？

具体的に、AIや機械学習を活用することによって何ができるようなるのでしょうか。以下、ポイントに沿って解説します。

音声認識

コンピューターへの言語モデルを用いた音声解析を通し、音声データのテキストデータへの自動変換をはじめ、声を出している人間の識別が可能になりました。これらの特徴から、音声認識はコールセンターにおける顧客の識別や、スマートフォンやスマートスピーカーへの音声操作などに用いられています。

画像認識

画像認識は、画像を認識、判断する技術です。画像認識の主な活用用途として、スマートフォンの顔認証システムや手書き文字の自動読み取りサービスなどがあります。近年では画像認識技術の向上により、特殊な条件下（顔の一部が隠れている、文字が少しかすれているなど）においても、高精度な顔認証、手書き文字の自動読み取りが可能になっています。

自然言語処理

自然言語（書き言葉・話し言葉）の処理にも、AIや機械学習の技術が活かされています。方言をはじめ、人間の表現方法はさまざまですが、AIや機械学習の活用により収集・学習したビッグデータから文脈や意味を読み取ることで、機械による自動翻訳や文書要約が実現可能になりました。

異常検知

異常検知とは、通常時の数値をあらかじめ学習させることで、異常や異常の発生につながる予兆を検知できる技術です。通常時と逸脱する法則性やパターンを検知した際、異常検知が発動します。異常検知技術は、工場内の故障検知やクレジットカードの不正利用検知など、さまざまなシーンで活用されています。

予測

ビッグデータ処理によるパターン学習を通して、精度の高い未来予測（シミュレーション）ができることも、AIや機械学習ができることの一つです。一例として、小売店の需要予測があります。AIや機械学習の活用により、過去データ（売上や来店客数推移など）や影響要素（天気や新商品のリリース予定など）を加味し、さまざまな条件をベースに予測が立てられることから、経験や勘に頼っていた人の予測と比べて、精度の向上が見込めます。

世界規模で展開する主要なAIサービス

Amazon、Microsoft、Google、IBMのプラットフォーマー4社は、各種AIサービスをすでにリリースしています。代表的なものを以下にご紹介します。

Amazon web service（AWS）

以下、AWSで活用できる主なAIサービスです。

Amazon Rekognition

機械学習を用いて、画像と動画の分析を自動化できるのがAmazon Rekognitionです。 何百万もの画像や保存された動画を数秒で分析できる強みを持つことから、顔検索やラベル・テキスト検出を簡単に行えます。

Amazon Polly

深層学習を用いて、文章（テキスト）をリアルな音声に変換できるのが、Amazon Pollyです。Amazon Pollyでは、高度なディープラーニング技術の活用により、人間の音声をより自然に聞こえるように合成でき、ユーザーが違和感なく聴き取れる点に強みがあります。

Amazon Transcribe

深層学習を用いて、音声を文章（テキスト）に自動的に変換できるのが、Amazon Transcribeです。Amazon Pollyと対をなす機能を持つサービスであり、音声データ付与することで、顧客との通話の文字起こしや会議の議事録の自動作成などを実現できます。

Microsoft Azure

以下、Microsoft Azureで活用できるAIサービスです。

Azure Applied AI Services

ビジネスプロセスにAIを活用することで、タスクの早期解決や開発の加速化を図れます。

Azure Cognitive Services

高品質の AI モデルをAPI（ソフトウェアやプログラム、Webサービスの間をつなぐインターフェースのこと）に配備することで、音声の自動書き起こしや画像認識（画像内の人間の顔・表情の識別）が実現できます。

Azure Machine Learning

企業や人が機械学習を簡単にスタートできるAIサービスです。

Google Cloud Platform

以下、Google　Cloud Platformで活用できる主なAIサービスです。

Timeseries Insights API（プレビュー）

大規模な時系列予測と異常検出をリアルタイムで行えます。

Speech-to-Text

AI テクノロジーを搭載した APIの活用により、音声を正確にテキストに変換できます。

IBM Watson

以下、IBM Watsonで活用できる主なAIサービスです。

Watson Assistant

ビジネス向けのAIチャットボットです。機械学習、自然言語処理モデルの活用により、ユーザーからの質問をスムーズに理解し、最適な答えを提示できる点に強みがあります。

Watson Language Translator

会話やニュース記事、Webページを瞬時に希望の言語に翻訳できます。カスタム辞書の登録を通して、企業独自の翻訳モデルも構成できるため、専用用語が多い業界においても利用が広がっています。

まとめ

AIや機械学習の発展により、音声・画像認識／自然言語処理／異常検知／予測の領域は急速に広がり、現在さまざまなAIサービスが誕生しています。AIサービスをいかにビジネスに効果的に活用できるかが、今後の事業成長を大きく左右することになるでしょう。 今後のビジネスにAIや機械学習の活用を予定している方は、まずは最適なAIサービスのご検討からはじめてみてはいかがでしょうか。