- AIや機械学習って難しそうで勉強を始められない…
- 機械学習は普段の生活でどう役立っているの？
- 機械学習を学んで将来のキャリアに活かせるの？
こんな悩みを解決できる記事になっています！
なぜなら、機械学習の基本概念から活用事例、さらにはキャリアパスまで、初心者でも理解できるように段階的に解説しているからです。
この記事を読み終えることで、機械学習の本質を理解し、自分のキャリアにどう活かせるのかが具体的にイメージできるようになります。
記事の前半では『機械学習とは？』について基本的な概念をわかりやすく解説し、
記事の後半では『機械学習エンジニアになるための４ステップ』について具体的な学習ステップを紹介しますので、
ぜひ参考にしてください。
それでは本編です！
機械学習とは？
機械学習とは、コンピュータがデータから学習して進化するための技術です。
そんな説明の仕方をされても分からない...
と、大学生の僕も思うことなので、
まずは概念について、以下の3つの切り口から詳しく解説していきます。
- データから規則性やパターンを自動的に学習する
- 人間の手作業では処理しきれない大量のデータを分析する
- コンピュータが経験から学習して賢くなる
それでは、それぞれの観点について詳しく見ていきましょう。
データから規則性やパターンを自動的に学習する
冒頭でも話しましたが、機械学習とは与えられたデータから自動的にパターンを見つけ出す優れた技術です。
従来のプログラミングでは人間がルールを設定する必要がありましたが、機械学習ではデータから自動的にルールを導き出します。
そのルールを導き出す過程が、「学習」と言われているわけです。
実際に、現在では以下のような場面で活用されています。
- 株価の変動パターンを分析して、将来の予測を行う
- 顧客の購買履歴から、好みそうな商品を推測する
- 画像データから物体や人物を自動的に認識する
このように、データ(数値,テキスト,画像,動画)さえあれば機械学習によって様々なパターンを見つけ出すことが可能なのです。
また、人間では気づかないような細かな規則性も発見できることが大きな特徴です。
だからこそ、工場のライン作業などでも用いられることがあります。
人間の手作業では処理しきれない大量のデータを分析する
また、機械学習の最大の強みは、膨大なデータを短時間で処理できる点にあります。
現代社会では毎日のように大量のデータが生み出されており、人間の手作業だけでは到底処理しきれない状況になっています。
だからこそ、膨大なデータを処理できる機械学習の需要が高まってきているのです。
具体的には、以下のようなビッグデータを分析することがあります。
- 数百万人分のSNSの投稿データ
- 数年分の気象観測データ
- 数千店舗の売上データ
このような大規模なデータ分析を機械学習で行うことによって、ビジネスや研究に役立つ知見を得られるです。
人間がこの量のデータを分析することは不可能に等しいため、機械学習でしか行えません。
さらに、処理速度は人間の何百倍も速いため、リアルタイムでの分析も可能となっています。
コンピュータが経験から学習して賢くなる
機械学習では、データを処理するたびに賢くなっていく特徴があります。
人間が経験を積むように、機械学習も多くのデータを処理することで予測の精度が向上していくのです。
「学習」が進むと賢くなる、という解釈が分かりやすいでしょう。
実際には、以下のようなプロセスを経て、予測するモデルを学習させていきます。
- 初期の予測モデルを作成する
- トレーニングデータで学習を行い、予測する
- テストデータで結果を評価する
- 予測の誤りを修正して、モデルを改善する
- 改善したモデルで再度予測を行う
特に、学習段階のトレーニングデータの量によって、モデルの精度は大きく変わってきます。
このような流れで、最適な予測モデルを作っていくのがセオリーです。
また、一度学習したことを別の課題にも応用できる「転移学習」というものもあります。
まるで子どもが成長するように、少しずつ賢くなっていく様子を見守るのも楽しいものです。
機械学習と他の用語との違い
機械学習に関連する用語には、AIやディープラーニング、データサイエンスなどがあります。
勉強を進めれば進めるほど、これらの用語がごちゃごちゃになって厄介だったり...
そこで今回は、他の用語との違いについて先取りして説明していきましょう。
以下のような用語との違いを説明するので、機械学習の立ち位置がより明確にしていきましょう。
- AIと機械学習の違い
- ディープラーニングと機械学習の違い
- データサイエンスと機械学習の違い
- LLMと機械学習の違い
それでは、それぞれの違いについて詳しく解説していきましょう。
AIと機械学習の違い
まずはAIとの違いから....!!
AIは人工知能全般を指す広い概念で、機械学習はその実現手段の1つです。
人工知能という大きな目標を達成するための具体的な方法論として、機械学習が位置づけられています。
違いという観点で整理すると、以下の通りです。
- AIは人間のような知能を持つことが目標
- AIには機械学習以外の技術も含まれる
- 機械学習はデータからの学習に特化している
- 機械学習は具体的なアルゴリズムやモデルを指す
このように、AIと機械学習は密接に関連しながらも、少し違った概念です。
また、AIはより広い概念であって、機械学習はより具体寄りになります。
実際には、AIを学んでいくうちに、機械学習に辿りつくことが大半でしょう。
データサイエンスと機械学習の違い
データサイエンスは、データ分析全般を扱う幅広い分野を指します。
機械学習はデータサイエンスの重要な概念の一つとして、データから価値を見出すために活用されています。
データサイエンスには以下のような要素が含まれます。
- データの収集と前処理
- 統計分析と可視化
- 機械学習による予測モデルの構築
- ビジネスへの応用と意思決定支援
このように、機械学習はデータサイエンスの一部として機能しているのです。
また、データサイエンティストは機械学習以外にも多くのスキルを必要とします。
具体的には、データのクレンジングやビジネス力などが求められる傾向が強いです。
まずはデータの基礎から学んで、徐々に機械学習にチャレンジしていきましょう。
ディープラーニングと機械学習の違い
ディープラーニングは、機械学習の手法の一つとして位置づけられています。
人間の脳の仕組み(ニューラルネットワーク)を模した深層学習により、より膨大で複雑なパターンが学習できるのです。
具体的には以下のような特徴があります。
- 多層のニューラルネットワークを使用する
- 画像認識や自然言語処理の分野が盛ん
- 大量のデータと計算リソースが必要
- 従来の機械学習より高度な予測が可能
このように、ディープラーニングは機械学習の発展形として捉えられることも多いです。
もう今は知らない人がいないであろう「生成AI」もディープラーニングの一種になります。
でも難しく考えすぎずに、まずは基礎的な機械学習から始めていきましょう。
LLMと機械学習の違い
LLMは大規模言語モデルと言い、機械学習の最新の応用例の一つです。
近年では常識となっている「対話型生成AI」には、LLMが利用されています。
ChatGPTのような対話型AIの基盤技術として注目を集めているLLMは、機械学習の中でもディープラーニングを活用した特殊な形態なのです。
LLMと機械学習の違いは以下の特徴にあります。
- LLMは自然言語処理に特化している
- 機械学習は幅広いデータタイプを扱える
- LLMは数千億個のパラメータを持つ巨大なモデル
- 従来の機械学習は比較的小規模なモデルが多い
このように、LLMは機械学習技術を言語理解に応用した特別な存在なのです。
また、LLMの学習には莫大なコンピュータリソースと大量のテキストデータが必要です。
だからこそ、その費用を賄うためにChatGPTなどはサブスクでの課金プランを設けています。
一般の開発者は既存のLLMを利用する方が現実的なので、まずは基礎的な機械学習から始めましょう。
機械学習の主要な学習タイプ
機械学習には、目的や状況に応じて選択できる3つの主要な学習タイプがあります。
それぞれの特徴を理解することで、適切な手法を選択できるようになります。
- 教師あり学習で正解データから予測モデルを作る
- 教師なし学習でデータの特徴を自動的に見つける
- 強化学習で試行錯誤を繰り返して最適解を導き出す
それでは、各学習タイプについて詳しく見ていきましょう。
教師あり学習で正解データから予測モデルを作る
教師あり学習は、入力データと正解データのペアを使って学習を行う手法です。
正解データを教師として与えることで、コンピュータは入力と出力の関係性を学習し、新しいデータに対する予測ができるようになります。
具体的には、以下のような用途で活用されています。
- 住宅情報(立地,間取りなど)から適正な価格を予測する
- 顧客データから将来の購買行動を予測する
- 医療データから病気の診断を支援する
このように、正解が明確な問題に対して高い予測精度を実現できるのです。
また、結果の解釈がしやすいため、ビジネスでの活用事例も多いです。
初めて機械学習を学ぶ方は、まず教師あり学習から始めることをお勧めしますよ。
教師なし学習でデータの特徴を自動的に見つける
教師なし学習は、正解データを必要とせず、データの中から自動的にパターンを見つけ出します。
人間が気づいていない新しい発見や、データの隠れた構造を明らかにできる点が大きな特徴となっています。
以下のような場面で活用されています。
- 顧客を購買パターンでグループ分けする
- 異常検知で不正アクセスを発見する
- 商品の組み合わせ推薦を行う
- センサーデータから故障の予兆を検知する
このように、データの中に潜む規則性や関係性を見つけ出せるのです。
また、大量のデータから自動的に特徴を抽出できるため、データ分析の初期段階でも使われたりします。
とはいえ、初期段階では基礎的なデータ分析がメインにはなります。
強化学習で試行錯誤を繰り返して最適解を導き出す
強化学習は、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法です。
AIと聞くと、強化学習のようなイメージを抱く方が多い印象を受けます。
「報酬」という形で良い行動を評価することで、試行錯誤を繰り返しながら徐々に賢くなっていく手法です。
代表的な応用例には以下のようなものがあります。
- ゲームAIの戦略学習
- ロボットの動作制御
- 自動運転車の運転方法の最適化
- 工場の生産計画の最適化
このように、現実世界での複雑な意思決定問題に対して効果を発揮します。
また、人間が思いつかないような創造的な解決策を見つけ出すことも可能です。
人間を超えたと話題の囲碁AI「AlphaGo」も強化学習を使っているので、その潜在能力は計り知れませんね。
身近にある機械学習の活用事例3つ
私たちの日常生活のあらゆる場面で、機械学習は既に活用されています。
身近な例を見ていくことで、機械学習の実用的な価値がより理解しやすくなります。
- Netflixのおすすめ動画システム
- スマートフォンの顔認証機能
- ECサイトのレコメンド機能
それでは、具体的な活用事例を見ていきましょう。
Netflixのおすすめ動画システム
Netflixは、機械学習を活用して視聴者一人一人に最適な動画をおすすめしています。
視聴履歴や評価データをもとに、あなたが興味を持ちそうなコンテンツを予測して表示するのです。
以下のようなデータから分析しているのではないか、と考えられます。
- 過去に視聴した作品のジャンルや特徴
- 視聴時間帯や視聴デバイス
- 似た趣味を持つユーザーの視聴傾向
- 作品に対する評価やレビュー
このように、大量のデータを組み合わせることで精度の高いレコメンド(推薦)を実現しているのです。
また、おすすめの精度は日々改善され、より個人の好みに合った提案ができるようになっています。
まさに機械学習の力で、テレビの楽しみ方が変わってきていると言えますね。
スマートフォンの顔認証機能
顔認証は、機械学習の中でも画像認識技術を活用した代表的な例です。
数千万個の顔画像データで学習したモデルが、あなたの顔を瞬時に認識して本人確認を行います。
顔認証では以下のような特徴を分析しています。
- 目や鼻、口の位置関係
- 顔の輪郭や特徴的なパーツ
- 表情の変化や角度の違い
- 照明条件による見え方の変化
このように、複雑な画像データから本人の特徴を正確に識別できるのです。
また、コロナ禍ではマスクをしていても認識できるなど、顔認証の威力を実感したでしょう。
便利な機能の裏で、高度な機械学習が働いているということを覚えておきましょう。
ECサイトのレコメンド機能
オンラインショッピングサイトでは、機械学習を使って商品をおすすめしています。
購買履歴やブラウジング履歴から、あなたが興味を持ちそうな商品を予測して表示します。
先ほど紹介した「Netflix」とも手法としては近いですね。
レコメンドには以下のようなデータが活用されています。
- 過去の購入商品とその特徴
- 閲覧した商品やカートに入れた商品
- 他のユーザーの購買パターン
- 季節性や流行の傾向
このように、様々なデータを分析して効果的な商品提案を行っているのです。
また、クリック率や購買率のデータをもとに、レコメンドの効果も測定しています。
あなたが「おっ、これいいな」と思う商品との出会いも、実は機械学習が演出しているんですよ。
機械学習を学ぶメリット3つ
現代社会において、機械学習のスキルを身につけることは大きな価値があります。
生成AIのブーム以降、さらに市場価値は上がり続けていると言っても過言ではありません。
ここでは、機械学習を学ぶことで得られる3つの重要なメリットを解説します。
- デジタル時代の必須スキルが身につく
- 年収1000万円も狙えるキャリアを築ける
- 未来の技術革新に貢献できる
それでは、それぞれのメリットについて詳しく見ていきましょう。
デジタル時代の必須スキルが身につく
機械学習は、これからのデジタル社会を生き抜くための重要なスキルとなっています。
あらゆる業界でデジタル化が進む中、データを活用して価値を生み出せる人材への需要が高まっているのです。
機械学習を学んでいくと、以下のようなスキルを身につけられます。
- データ分析の基礎知識
- プログラミングの実践力
- 論理的な思考能力
- 問題解決能力
このような力は実装までしていないと身につかないものではあります。
以上に挙げたスキルは、社会の中でも今後ますます重要になっていくことが予想されます。
今のうちに基礎を固めておけば、将来の選択肢が広がりますよ。
年収1000万円も狙えるキャリアを築ける
機械学習エンジニアは、高収入が期待できる職種の一つとなっています。
専門性の高さと人材不足を背景に、経験を積むことで年収1000万円以上も十分に視野に入ってきているのが現状です。
生成AIの登場によって、ますます市場価値も上がっているため、期待が持てます。
具体的には以下のようなキャリアパスが考えられます。
- 大手IT企業のAIエンジニア
- スタートアップのデータサイエンティスト
- フリーランスのAIコンサルタント
- 研究開発部門のリサーチャー
このように、機械学習を扱えれば様々な形で高収入を得られる可能性が広がっているのです。
また、副業としても需要が高く、複数の収入源を確保することも可能です。
ただし、高収入を得るためには継続的な学習と実績作りが欠かせない点は注意が必要です。
未来の技術革新に貢献できる
機械学習は、未来の社会を変革する重要な技術として注目されています。
医療、環境、教育など、様々な分野で機械学習を活用した革新的なソリューションが生まれつつあるのです。
特に、以下のような分野で貢献が期待されています。
- がん診断の精度向上
- 気候変動の予測と対策
- 自動運転技術の発展
- 教育の個別最適化
このように、社会的な課題解決に直接関われるため、仕事としてのやりがいは無限大です。
また、あなたのアイデア次第で、全く新しいサービスや製品を生み出せる可能性もあります。
やりがいだけでなく収入まで高いので、良いこと尽くしですね。
機械学習エンジニアになるためのステップ4つ
機械学習エンジニアを目指すためには、計画的なスキルアップが重要です。
ここでは、必要なスキルを効率的に身につけるための4つのステップを紹介します。
- プログラミング言語（Python）を習得する
- 数学と統計の基礎知識を身につける
- 機械学習ライブラリを使いこなす
- 実際のプロジェクトで経験を積む
それでは、各ステップについて詳しく解説していきましょう。
プログラミング言語（Python）を習得する
機械学習では、Pythonが標準的なプログラミング言語として使われています。
豊富なライブラリと分かりやすい文法で、初心者にも扱いやすい言語となっています。
以下のような学習項目から始めましょう。
- 基本的な文法とデータ構造
- データの入出力と前処理
- 配列操作とデータフレーム
- 関数とクラスの使い方
- sckit-learnなどのライブラリで手法を実装
このように、段階的にプログラミングスキルを磨いていく必要があります。
また、GitHubなどでコードを公開して、他の開発者からフィードバックをもらうのも効果的です。
最初は簡単な練習問題から始めて、少しずつレベルアップしていきましょう。
数学と統計の基礎知識を身につける
機械学習の理論を理解するためには、数学と統計の基礎が欠かせません。
アルゴリズムの仕組みを深く理解できることで、適切なモデルを選択できるようになるのです。
特に以下の分野は重点的に学習しましょう。
- 線形代数（ベクトルと行列）
- 微分積分（勾配降下法）
- 確率統計（確率分布と推定）
- 情報理論（エントロピーと損失関数）
このように、理論的な基盤をしっかりと固めることが重要です。
また、オンライン講座や参考書を活用して、自分のペースで学習を進められます。
難しく感じても焦る必要はありません、基礎からコツコツと積み上げていきましょう。
機械学習ライブラリを使いこなす
実践的な機械学習では、様々なライブラリやフレームワークを使用します。
主要なライブラリの使い方を習得することで、効率的にモデルの開発ができるようになります。
以下のライブラリは必ず押さえておきましょう。
- scikit-learn（基本的な機械学習）
- TensorFlow/PyTorch（ディープラーニング）
- pandas（データ操作）
- NumPy（数値計算）
このように、目的に応じて適切なツールを選択できることが重要です。
また、各ライブラリの公式ドキュメントやチュートリアルは、とても参考になります。
まずは基本的な使い方から始めて、徐々に応用的な機能も使えるようになりましょう。
実際のプロジェクトで経験を積む
理論と基礎を学んだら、実際のプロジェクトに取り組むことが重要です。
実践的な経験を積むことで、本当の意味でスキルを身につけることができます。
以下のような方法で経験を積めます。
- Kaggleなどのコンペティションへの参加
- オープンソースプロジェクトへの貢献
- 個人プロジェクトの開発
- インターンシップへの参加
このように、様々な形で実践的なスキルを磨くことができるのです。
また、失敗から学ぶことも多いので、チャレンジ精神を持つことが大切です。
最初は小さなプロジェクトから始めて、少しずつ規模を大きくしていきましょう。
まとめ
機械学習は、データから自動的にパターンを学習し、人工知能技術の中核を担う革新的な技術です。
まず、機械学習の本質は以下の3つの特徴で理解できましたね。
- データから規則性やパターンを自動的に学習する
- 人間の手作業では処理しきれない大量のデータを分析する
- コンピュータが経験から学習して賢くなる
また、学習タイプとして以下の3つをご紹介しました。
- 教師あり学習で正解データから予測モデルを作る
- 教師なし学習でデータの特徴を自動的に見つける
- 強化学習で試行錯誤を繰り返して最適解を導き出す
身近な活用事例として以下の3つが挙げられます。
- Netflixのおすすめ動画システム
- スマートフォンの顔認証機能
- ECサイトのレコメンド機能
以下の3つがあるため、機械学習は学ぶ価値がある技術になります。
- デジタル時代の必須スキルが身につく
- 年収1000万円も狙えるキャリアを築ける
- 未来の技術革新に貢献できる
最後に紹介した機械学習エンジニアになるためのステップは以下の4つでした。
- プログラミング言語（Python）を習得する
- 数学と統計の基礎知識を身につける
- 機械学習ライブラリを使いこなす
- 実際のプロジェクトで経験を積む
デジタル時代を生き抜くために、あなたも機械学習の基礎から学んでみませんか？
まずはPythonの基礎から始めて、少しずつステップアップしていくことをおすすめします。
オンライン学習プラットフォームやコミュニティに参加することで、効率的に学習を進められるはずです。
