AI（人工知能）とマシンラーニング（機械学習）の比較

マシンラーニングとは？

マシンラーニングは、過去のデータや経験から学習するAIのサブカテゴリーであり、繰り返し正確な結果を得るためのアルゴリズムを生成するように明示的にプログラムはされていません。

たとえば、音声認識検索は、マシンラーニングを利用して携帯電話で話し言葉をテキストに翻訳します。医療の世界では、医師がマシンラーニングを利用して画像解析スピードを向上させ、銀行では不正検知を高速化しています。

マシンラーニングには3つの種類があります。

教師あり学習

この種類のマシンラーニングは、ラベル付き学習データを使用して学習します。データサイエンティストが、明確で記述的なデータを使ってモデルを訓練します。この種類のマシンラーニングモデルは、一度訓練されると、データをカテゴリーに分類し、その情報を使ってパターンや傾向を見つけます。

強化学習

強化学習では、マシンラーニングモデルは試行錯誤を通じて学習します。マシンラーニングモデルはアウトプットを生成し、そのアウトプットが正しいかどうかをデータサイエンティストがフィードバックします。これにより、モデルは過去の経験からフィードバックを収集し、タスクを実行するための正しいアクションを決定します。

教師なし学習

教師なし学習では、ラベル付きデータを与える教師あり学習とは異なり、ラベルなしデータセットをマシンラーニングアルゴリズムに与えます。つまり、アルゴリズムが人間の介入なしに、自らパターンやグループ分けを発見することを意味します。

マシンラーニングモデルは複雑な場合もありますが、アルゴリズムがアウトプットの品質と有用性に大きな影響を与えます。マシンラーニングモデルの仕組みについて、さらに詳しく見てみましょう。

AIとマシンラーニングの違い

マシンラーニングはAIのサブセットであるため、それらは密接な関係にあります。しかし、それらの目的は異なるため、このふたつのテクノロジーを混同しないことが重要です。

AIとマシンラーニングの主な違いを見てみましょう。

AIについて

AIでは、データサイエンティストが人間のようにタスクを実行できるインテリジェントなシステムを構築します。AIの目的は、人間のような知能を持ち、人間が直接指示しなくてもく複雑な問題を解決できる、スマートなコンピューターシステムを構築することです。

AIには幅広い用途がありますが、主に機会と成功を最大化することに重点が置かれています。AIはかなり進化して、非構造化データを扱うことができるようになっています。つまり、データサイエンティストがラベルなしデータセットをアップロードしても、強力なインサイトを得ることができます。

AIには、弱いAI、汎用型AI、スーパーAIの3つの種類があります。

マシンラーニングについて

マシンラーニングの目的は、マシンがデータから学習して正確なアウトプットを生成できるようにすることです。マシンラーニングモデルでは、機械が特定のタスクを実行し、正確な結果を生成できるように、データサイエンティストがデータを使って機械に学習させます。

マシンラーニングの応用範囲は限られており、主に精度とパターン識別に重点を置いています。非構造化データを解釈することはできません。正確なアウトプットを生成するには、構造化データまたは半構造化データが必要です。

マシンラーニングには、教師あり学習、強化学習、教師なし学習の3つの種類があります。

AIとマシンラーニングはどのように連携するのか

Aiとマシンラーニングは、連携することで、現実世界のタスクに革新的なソリューションを提供します。実際、AIシステムはマシンラーニングを使って構築されています。

AIとマシンラーニングは異なる概念ですが、組み合わせることで優れた結果を生み出すことができます。

連携の仕組み

マシンラーニングはAIより複雑度では下回りますが、AIシステムの原動力です。AIはマシンラーニングを利用して次のようなタスクを実行します。

1. データの準備： データの選択、クリーニング、マシンラーニングアルゴリズムが使用できる形式への変換を含みます。
2. モデルのトレーニング： マシンラーニングアルゴリズムは、入力データにもとづいて予測や決定をおこなうモデルを構築するために使用されます。アルゴリズムは、データから「学習」してパターンや関係を特定し、パラメーターを調整して誤差を最小化します。高い精度が安定的に達成されるまで、このプロセスが何回か繰り返されます。
3. モデルの展開： モデルのトレーニングが完了すると、新しいデータにもとづいて予測や分類をおこなうために、AIの一部として実世界の環境に導入されます。

AIやマシンラーニングは大企業だけのものだと思っている人もいますが、これらのテクノロジーは日常生活に浸透しています。実際、77％の人がAIを活用したデバイスやサービスを利用していますが、ほとんどの人はそれに気づいていません。

ディープラーニングはマシンラーニングのサブセットであり、人間の脳の学習能力をシミュレートするために、3層以上のニューラルネットワークを使用します。多くのAIツールは、ディープラーニングを利用して自動処理を高速化し、より高度なタスクを実行しています。ディープラーニングとマシンラーニングの違いについて、さらに詳しく学びましょう。

AIとマシンラーニングの利点

AIとマシンラーニングにより、タスクを自動化し、ワークフローをスピードアップする機会が増えます。AIとマシンラーニングを組み合わせることで次のような利点が得られます。

1. データ入力ソースの増加： 企業にはデータがあふれています。AIとマシンラーニングにより、これらの情報をどこかにしまい込むのではなく、より多くのデータを収集し処理することが可能になります。これにより、データを自動的に大規模に動員できます。
2. より適切で迅速な意思決定： AIとマシンラーニングによって、企業はより質の高いデータを大量に活用できるようになります。つまり、非構造化データからデータ主導のインサイトをより定期的に引き出せるようになります。これにより、より俊敏にデータ主導で行動できるようになり、企業全体の意思決定が向上します。
3. 業務効率の改善： AIとマシンラーニングを活用することで、面倒な作業を自動化し、ミスを減らすことができます。その結果、ビジネスの効率とコスト効率が高まります。実際、AIを利用することで、小売業などの一部の業界では、ミスを50％も削減しています。

AIとマシンラーニングの用途

人類はまだ、AIやマシンラーニングで実現できることのほんの一部を形にしたに過ぎません。しかし、これらのテクノロジーに関する認知度はかなり高まりつつあります。実際、2022年には35％の組織がAIを使用しており、これは2021年よりも4％増加しています。

2023年には、より多くの企業がAIとマシンラーニングを次のような用途に使用すると見込まれています。

• カスタマーサービス: 企業はAIとマシンラーニングを活用し、顧客からの問い合わせに対して、より迅速に、より正確に回答するために、AIを活用したチャットボットを利用しています。また、Adobe Real-Time Customer Data Platform（CDP）のようなソリューションを活用して、顧客に関するより詳細なインサイトを収集し、万全なカスタマーサービスを提供しています。
• 銀行や金融機関：金融機関は、コンプライアンスから投資管理、ドキュメント処理まで、あらゆる場面でAIやマシンラーニングを活用しています。
• 顧客インサイト：AIを活用したインサイトを通じて顧客体験をパーソナライズする企業が増えています。たとえば、SpotifyやAmazonのレコメンデーションエンジンは、AIを利用してデータを収集し、パーソナライズされた体験を自動的に提供しています。
• サイバーセキュリティ： セキュリティ脅威の検出と緩和、ヒューマンエラーの防止に、AIやマシンラーニングを使用するITプロバイダーが増えつつあります。
• 運輸：自動運転車や自動貨物船は、AIやマシンラーニングが運輸を効率化する一例です。
• マーケティング戦略： マーケターは、Adobe Experience Platformのようなソリューションにより、AIを活用したリアルタイムの顧客インテリジェンスを生成し、パーソナライゼーションを強化しています。
• 医療：診断精度の向上、バーチャルアシスタントによるパーソナライズされた医療体験の提供、不正行為の検知などに、医療機関はAIやマシンラーニングを役立てています。

AIとマシンラーニングの将来

今後、AIとマシンラーニングに対する需要の増加が見込まれます。2029年までに、AIおよびマシンラーニングに関する産業は2,090億米ドルを超える規模になると予想されています。

将来、AIは医療や研究に革命を起こすだけでなく、極めて詳細にパーソナライズされた消費者体験を生み出すでしょう。たとえば、Adobe Real-Time CDPは、AIとマシンラーニングにより、オーディエンスの規模を拡大するためのインサイトとアクションにつながるステップを生成します。AIやマシンラーニングリューションを管理する科学、技術、工学、数学関連の業務の需要も高まるでしょう。実際、コンピューターやデータサイエンティストの業務は、2031年まで21％増加すると予測されています。

AIとマシンラーニングが私たちの知るビジネスに今後も革命を起こしていくことは明らかです。AIとマシンラーニングは、多くの場合、バックグラウンドで業務を実行していますが、今後は仕事と日常生活の両面で、さらに積極的な役割を果たすようになるでしょう。

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