機械学習とは？概要や種類、仕組み、有効活用できた事例を簡単解説

最終更新日:2025/06/03

機械学習をわかりやすく解説

AIは今や私たちの生活に欠かせない存在です。ビジネスから医療、自動運転まで、様々な分野で活躍しています。そのため、AIは、企業にとって必要不可欠なものになりつつあります。

しかし、AIを上手に使うためには、その背景にある「機械学習」の理解が重要です。この記事では、以下の内容に沿って、機械学習について解説します。

機械学習とは何か
機械学習の3つの種類
機械学習の仕組み
機械学習の代表的なタスク

機械学習の世界を垣間見て、その魅力と可能性を探りましょう。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

機械学習とは何か

機械学習とは、機械が膨大な量のデータを学習することによって自らルールを学習し、そのルールに則った予測や判断を実現する技術のことです。学習方法には、膨大な量のデータを学習して特徴を把握していく「教師あり学習」と、さまざまな次元でデータ分類などを行う「教師なし学習」、そして自ら試行錯誤して正解を求めていく「強化学習」の3種類が存在します。

AIにおける機械学習の位置付けとしては、「AIの要素技術の1つ」と表現することができます。そんな機械学習でできることとしては、「画像の判別」や「将来予測」といったものが挙げられます。

画像の判別

「画像の判別」はFacebookなどのサービスに搭載されています。機械学習で写真の顔を自動で判別し、「○○さんと一緒にいます」と表示させることができます。写真の判別は、機械学習によってユーザーの顔を認識しているからこそ実現できるのです。

将来予測

「将来予測」はこれまでに蓄積されたデータを機械学習することによって、将来がどのようになるのか予測します。このアルゴリズム自体は複数存在しますが、適切なものを選択すればより精度の高い予測を行うことが可能になります。将来、スポーツの試合結果や株価なども予測できるようになるかもしれません。

機械学習とAIやディープラーニングとの違い

AIとは、「Artificial Intelligence」を略した言葉であり、日本語に訳すと「人工知能」となります。人間の脳で行っているような作業をコンピューターが同じように模倣し、自然言語を理解したり、論理的に推測したり、経験に基づく学習を行ったりすることを目的とするプログラムを「AI」と呼ぶのが一般的です。そして、AIが膨大な量のデータを学習し、予測・判断を行っていく技術を「機械学習」といいます。

また、ディープラーニングは、膨大な量のデータを学習し、共通点を自動で抽出していくことによって、状況に応じた柔軟な判断を下すことが可能になる「機械学習技術の内の1つ」を指します。従来の機械学習と異なる点としては、より高精度な分析を行うことができるという点が挙げられます。

なお、ディープラーニングの位置付けとしては、機械学習の一部である「教師あり学習」の一部となります。

教師あり学習について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

教師あり学習とは？手法・具体例・教師なし学習との違いを紹介

ディープラーニングと機械学習の違いとは？

機械学習はこんなに身近！私たちの生活を支える5つの活用事例

最近よく耳にする「機械学習」。難しそうに聞こえるかもしれませんが、実は私たちの生活の中で知らず知らずのうちに使われている場面がたくさんあります。

この記事では、機械学習がどのように私たちの身の回りに活用されているのか、特に「データ分析」「予測」「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」の5つの身近な分野に分けてわかりやすく紹介します。

1.データ分析｜ECサイトや企業の戦略に活躍

機械学習を使ったデータ分析では、大量の情報を整理して意味のある傾向やパターンを導き出します。

たとえば、ネット通販ではユーザーの購入履歴や閲覧履歴をもとに、個人に合ったおすすめ商品を表示しています。これにより、欲しい商品に出会いやすくなり、購入率の向上にもつながっています。

また、企業ではこうした分析結果を活用して顧客ニーズを把握したり、より効果的なマーケティング施策を立てたりしています。

2.データ予測｜天気や株価の予測にも機械学習

過去のデータをもとに将来の動きを予測するのも、機械学習の得意分野です。

天気予報はその代表例で、気温や湿度などの過去データをもとに、数日先の天候を高精度で予測しています。また、農業分野ではこの予測を活用して収穫のタイミングを見極めることもあります。

金融機関では、株価の動向や為替の変動を予測するためにデータ予測を利用し、リスクを抑えた投資戦略を練る際に活用されています。

3.画像認識｜スマホや医療現場でも活用中

画像に写っている人物や物体を識別する「画像認識」も、身近な技術のひとつです。

スマートフォンでは、顔認証によってカメラが自動でピントを合わせたり、美顔補正をしたりします。SNSでは、アップロードされた写真に写っている友人を自動でタグ付けする機能があります。

医療分野では、X線やMRIなどの画像から異常を検出するAI診断支援システムが広まりつつあり、医師のサポートとして重要な役割を担っています。

4.音声認識｜話しかけるだけで操作完了

「OK Google」「Hey Siri」と話しかけるだけでスマホが反応するのも、音声認識技術によるものです。

音声を文字情報に変換し、内容を理解することで、ユーザーが話した指示に対して適切なアクションを行います。スマホ操作の他にも、車のナビ設定、家電操作、さらにはコールセンターの自動応答システムなど、幅広い分野で導入されています。

5.自然言語処理（NLP）｜翻訳やチャットボットの裏側に

自然言語処理（Natural Language Processing）は、人間の言葉を理解し、自然な形で応答するための技術です。

翻訳アプリでは、英語や中国語などの文章を瞬時に日本語に変換できます。最近では、企業のチャットボットがユーザーの質問に対して自動で回答し、カスタマーサポートを24時間対応可能にする例も増えています。

また、メールの自動返信や要約機能、文章生成ツールなども自然言語処理によって支えられています。

機械学習3つの種類

教師あり学習

教師あり学習では、正解となるデータをあらかじめ読み込んだ上で、正解に紐づく結果を提示することが可能です。人間が予め付けていた正解ラベルに基づいて、機械が学習しデータセットに対する応答値の予測をするモデルを構築します。教師あり学習の代表的な活用事例として、「回帰」や「分類」が挙げられます。

回帰とは、「連続する数値の予測」のことです。たとえば、天候や平均気温といったデータとアイスクリームの販売個数の関係を学習することによって、「この平均気温であればこれくらいの売り上げが期待できる」といった予測を行うことが可能になります。

飲食店を例にした場合には、過去に訪問した飲食店の情報をもとに「新しい飲食店に何回訪れるか」を予測します。回帰の目的は「何回訪れるか」という具体的な値を予測することです。

一方の分類は、「あるデータがどのクラスに属するかの予測」を指すものです。たとえば、迷惑メールかどうかが判別されているクラス分けされたデータの中から、文章の特徴やクラスの関係を学習することによって、新着メールが迷惑メールかどうかを予測することが可能になります。

また、飲食店を例にすると、過去に訪問した飲食店の情報をもとに「新しい飲食店を気に入るかどうか」を予測します。分類の目的は「気に入るか、気に入らないか」というグループ分けを予測することです。

教師あり学習とは？手法・具体例を紹介

教師なし学習

クラスタリング

教師なし学習では、正解となるデータが存在しないため、入力されたデータを利用して基本構造や分布をモデル化していきます。一見、教師なし学習のほうが難しいように思えるかもしれませんが、適切な方法で学習を行えば、教師なし学習でも精度を高めていくことが可能です。

例えば、「A」「B」「C」という性質を持つデータが無造作に配置されていた場合は、教師なし学習を活用することで「Aグループ」「Bグループ」「Cグループ」の3つグループに自動的に分けられます。教師なし学習は、答えを含まないデータを使用する代わりに、データ自身が持っているデータ内の構造を見分けるように作成されるのです。

教師なし学習について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
教師なし学習とは？種類・活用事例・クラスタリング手法を簡単解説

強化学習

強化学習では、データモデルを活用せずに、設定された結果を評価するという形で最善の方法を探っていきます。AI自身が与えられた環境下で試行を繰り返して、報酬が最も高くなるように学習します。

バスケットボールのゲームを例にすると、パスが成功するたびに1ポイント、得点が入ると50ポイントといったアルゴリズムを搭載することで、自身で最適の方法を導いていくわけです。最近大きな注目を集めている将棋AIには、この強化学習が活用されています。また、囲碁AIや掃除ロボットなども実際のシステムが使用されていて、強化学習は様々な分野で応用することが可能です。

強化学習とは？手法や活用事例を紹介

機械学習の仕組み

機械学習には、以下の4つのアルゴリズムが存在します。

ニューラルネットワーク
ニアレストネイバー法
決定木・ランダムフォレスト
サポートベクターマシン

それぞれの仕組みについて見ていきましょう。

ニューラルネットワーク

機械学習には多様なアルゴリズムが存在し、その内のひとつに「ニューラルネットワーク」というものが存在します。このニューラルネットワークとは、いわば「人間の脳神経の仕組み」のような機械学習アルゴリズムです。脳の回路に似た形のユニットで構成されており、「入力層」「中間層」「出力層」の3層で構成されています。そんな3層のうちの「中間層」を深くしたものがディープラーニング（深層学習）なのです。

この中間層を深くすることによって、ニューラルネットワークよりも表現力や精度を格段にアップさせることができます。つまり、ディープラーニング（深層学習）というのは、機械学習における3層のうちのひとつである「ニューラルネットワーク」をさらに発展させたものということです。

ニューラルネットワークとは？仕組みや歴史を解説

ニアレストネイバー法

ニアレストネイバー法とは、クラスタリングに用いられる手法の一つです。画像の拡大・縮小を行う際や、新しいデータに対して、最も近い既存のデータが属するクラスターに分類していく方式であるため、必ずしも高い精度を実現できるとは限りません。最近傍補間と呼ばれることもあります。

決定木・ランダムフォレスト

決定木とは、分析されたデータをもとに自動的に樹形図を作成してくれることで、分析の解釈が簡単にできるのが特徴です。処理の流れは、まずきれいにデータを分割する基準を決定します。次に、データ分割を行い、設定した基準になるまで「処理の流れ」「データ分割」を繰り返します。また、ランダムフォレストとは、複数の決定木を使用して、「分類」または「回帰」をするアルゴリズムのことです。

ランダムフォレストとは？仕組みや活用事例を紹介

サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシンとは、2つのクラスのデータ群を分割するような境界線・超平面を決定することで、分類・回復などの問題に適応可能な機械学習モデルの一つです。分類データにおいて非常に高い精度を誇る、マージン最大化という考え方を用いています。

マージン最大化は、2つのサポートベクトルから最も遠い位置に境界線を設定することを意味しており、サポートベクターマシンの肝になる手法です。マージン最大化によって、サポートベクターマシンは深層学習で使われるニューラルネットワークよりも少量データで、高い汎用性を出すことができます。

サポートベクターマシン（SVM）とは？特徴や活用事例を紹介

機械学習の代表的なタスク

機械学習のタスクとは「問題・質問・利用可能なデータ」これらの基づいておこなわれる予測・推論の種類を言います。機械学習の代表的なタスクは以下の8種類があります。

二項分類
多クラス分類
回帰
クラスタリング
異常検知
画像分類
物体検出
予測

それぞれについて見ていきましょう。

二項分類

二項分類とは、属性によって2種類に分類することです。わかりやすい例としては、「奇数or偶数」「0 or 1」といったものが挙げられます。二項分類では、分類閾値（カットオフ）というものが判断材料に用いられます。閾値とデータを比較した結果をもとに、予測が行われる仕組みです。

なお、データ分類の代表的な方法としては、多項分類というものも存在します。その名前からもわかるように、属性に応じて3種類以上に分類する方法のことです。色による分類や、種類による分類などは、この多項分類に該当します。

多クラス分類

多クラス分類とは、データを複数のクラスに分類する分析のことを指します。多クラス分類が活用されているサービスの一つに挙げられるのが、Yahoo知恵袋です。Yahoo!知恵袋では、Yahoo! JAPAN IDごとに知恵袋の閲覧履歴から、ディープニューラルネットワーク（DNN）を使用して、次に閲覧するアイテムを予測してレコメンドする仕組みが導入されています。

多クラス分類を活用することで、レコメンド候補に出す質問をある程度事前に絞り込んだ上で、候補の質問のスコアを一気に予測することが可能になっているのです。

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回帰

先ほどもご紹介したように、回帰とは「連続する数値の予測」のことを指します。たとえば、天候や平均気温といったデータとアイスクリームの販売個数の関係を学習することによって、「この平均気温であればこれくらいの売り上げが期待できる」といった予測を行うことが可能です。

クラスタリング

クラスタリングは、「データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けしていく手法」のことです。ただ、クラスタリングという単語自体は機械学習や統計学の以外でも用いられることがあるため、「クラスタ分析」や「データクラスタリング」といった呼ばれ方をすることも少なくありません。なお、クラスタリングによって分類されたグループは、クラスタと呼ばれます。

そんなクラスタリングの活用例としては、顧客の情報をクラスタリングすることによって「顧客のグループ分け（セグメンテーション）」を実行し、同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合には「同じグループに属する別の顧客にも同じ商品のレコメンドを行う」といった手法が挙げられます。

ちなみに、各データが1つのグループだけに所属するようなグループ分けの手法（複数のグループへの所属を許容しない手法）をハードクラスタリングと呼びます。そして、各データが複数のグループに所属することを許容してグループ分けしていく手法をソフトクラスタリングと呼びます。

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異常検知

異常検知とは、大量のデータから通常とは異なるもの（異常）を検出することをいいます。データマイニングを利用してデータセット中の他のデータと照らし合わせを行い、一致していないものを識別していくという仕組みです。そのため、異常検知における「異常」というのは、通常の動作として定義された概念に当てはまらないもののことを指しています。

そんな異常検知ですが、用途によっては「故障検知」「不正使用検知」といった呼ばれ方をすることもあります。そのため、これらを別物として捉えてしまう方もいらっしゃいますが、これらはすべて「他の大量のデータとは異なる振る舞いをみせるデータを検出する技術」であることに変わりはないため、すべて同じものと捉えて問題ありません。

なお、最近の異常検知では、以下のような「非構造化データ」が用いられるケースが多くなっています。

メールや文章
動画
画像
Webサイトのログなど

そのため、実際のビジネスにおいて活用していくためには、データ分析に関する知識や経験が必要になります。

異常検知とは？機械学習の手法や活用事例を紹介

画像分類

画像分類とは、画像やデータを複数のグループに分類することです。最近のスマートフォンでは、人物ごとに写真をグループ分けすることができる機能があるのをご存知でしょうか。これはまさに、AIの深層学習によって画像を分類しているということです。この機能を有効活用すれば、出荷前の商品に傷などがついていないか確認することもできます。

画像認識アルゴリズムを事例とともに紹介