機械学習によるデータ分析とは？機械学習の種類・統計学との違い・手法や活用事例について詳しく解説！

• データ分析における機械学習について知りたい
• データ分析における機械学習の種類について知りたい
• データ分析における機械学習の手法・活用事例について知りたい

機械学習は、人工知能（AI）の一角を成す革新的な技術であり、これを用いることでコンピュータは大量のデータからパターンやルールを自動的に学習することが可能になります。しかし、一口に「機械学習」と言っても、その背後には多種多様な手法が存在します。線形回帰、決定木、ニューラルネットワーク、GANなど、解決したい課題や利用するデータの性質によって、適した手法は大きく変わる可能性があります。

そこで本記事では、「機械学習」というテーマを切り口に、これらの多様な手法や活用事例を中心に詳しく解説していきます。これから機械学習を学ぼうと考えている方々にも有用な情報を提供できるよう心掛けていますので、是非参考にしてみてください。

 

データ分析方法の1つである機械学習とは？

機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータがデータから自動的に「学習」するプロセスを指します。この手法は大量のデータを解析し、そのデータ内の隠れたパターンや関連性を見つけ出すことに特化しています。典型的な例としては、スパムメールの識別や株価の予測、顔認識などがあります。

機械学習において最も重視されるのは「予測の精度」です。どれだけよく「説明」できるかよりも、未知のデータに対する「予測」が正確であるかが評価されます。このため、高い予測精度を持つモデルが好まれる傾向にあります。

機械学習は従来の統計学的手法よりも新しい洞察や高い精度のモデルを生み出すことができます。統計学における仮説検証型のアプローチは、既存の理論や仮説に基づいてデータを解析しますが、機械学習はデータ自体からパターンを発見するため、未知の関連性や新しい発見が可能となります。

 

データ分析方法で期待される機械学習の種類

ここでは、データ分析方法で期待される機械学習の種類について解説します。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 半教師あり学習
• 強化学習

それでは、1つずつ解説します。

 

教師あり学習

データ分析方法で期待される機械学習の種類の1つ目は、教師あり学習です。

教師あり学習は、既知の入力データ（特徴量）とそれに対応する出力データ（ラベルまたは答え）を使用してモデルを訓練します。この手法の目的は、新しい入力データに対して精度の高い出力（予測）を行えるようにモデルを最適化することです。

統計学の回帰分析と同じように、教師あり学習も入力と出力の関係性を数学的にモデリングします。ただし、機械学習では、データの複雑性や大量のデータに対応するため、より高度なアルゴリズムや計算力が用いられることが一般的です。

代表的な応用例としては、売上予測があります。たとえば、スーパーマーケットでは、天候、価格、販促活動など多くの要因が売上に影響を与えます。教師あり学習を用いることで、これらの要因と売上との関係を数学的にモデリングし、未来の売上を予測することが可能になります。

このように、教師あり学習は多くの実用的な問題解決に用いられており、ビジネスから科学研究、医療まで幅広い分野で活用されています。

 

教師なし学習

データ分析方法で期待される機械学習の種類の2つ目は、教師なし学習です。

教師なし学習は、出力データ（ラベルや答え）が提供されていない場合に使用されます。目的は、データの背景に潜む隠れた構造やパターンを自動的に発見することです。教師あり学習と違って、特定の「答え」に到達することが目的ではありません。その代わり、データ間の関係性や類似性を探求します。

クラスタリングは教師なし学習でよく用いられる手法の一つで、似た特性を持つデータポイントを同じグループにまとめます。これは、統計学で一般的にはあまり使用されないアプローチですが、大量のデータに対して有用な解釈を提供することが多いです。

代表的な応用例としては、ネットショッピングにおける商品レコメンデーションがあります。例えば、あるユーザーが過去に購入または閲覧した商品と類似した商品を、教師なし学習のアルゴリズムを使用して自動で推薦することができます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上し、商売繁盛にも寄与します。

教師なし学習は、データ内の未知のパターンを発見する力があり、マーケティング、健康診断、社会科学など、多くの分野で活用されています。

 

半教師あり学習

データ分析方法で期待される機械学習の種類の3つ目は、半教師あり学習です。

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の要素を組み合わせています。具体的には、ラベル付きのデータ（教師データ）とラベルのないデータを同時に用いてモデルを訓練します。ここでの「ラベル」とは、データに付与されるタグや目印のことで、そのデータが何を意味するのかを明示します。ラベルは、データを分類したり、検索したりする際に非常に有用です。

この手法のメリットは、少量のラベル付きデータで効果的な学習が可能である点にあります。実際には、ラベル付きデータを手に入れるのはコストがかかる場合が多いですが、半教師あり学習ではラベルのないデータを追加的に利用することで、性能の向上を図ることができます。画像認識、未知なものに対する異常検知などに活用されています。

 

強化学習

データ分析方法で期待される機械学習の種類の4つ目は、強化学習です。

強化学習は、教師あり学習や教師なし学習とは基本的に異なるアプローチを採っています。この学習手法は「エージェント（学習者）」が「環境」で試行錯誤を繰り返し、報酬を最大化するような行動を学習することを目的としています。強化学習のキーポイントは、エージェントが自ら行動を選択し、その結果によって次の行動を決定するプロセスです。

例えば、ロボットが歩行距離を伸ばす目標がある場合、強化学習を用いてロボットは最適な歩き方を学習します。最初に簡単な歩き方から始め、歩行距離が伸びるかどうかを確認しながら、次第にそのアルゴリズムを調整していくわけです。良い結果が得られた行動は報酬として評価され、その報酬が次の行動選択に反映されます。

強化学習は、エージェントが自分自身で最適なルールや戦略を発見することができるため、ゲーム理論、自動運転車、自然言語処理など、多くの応用分野で注目を集めています。この自律性が強化学習の最も特徴的な点であり、従来の教師あり・なし学習手法では解決しにくい問題に対して新たな可能性を提供しています。

 

データ分析における機械学習と統計学の違い

統計学と機械学習はどちらもデータを解析し、ルールやパターンを見つけるという共通点を持っています。しかし、それらを適用する“目的”に大きな違いがあります。

統計学は基本的に「説明」を目的としています。つまり、データがどのような背景、仮説、理論に基づいているのかを理解し、その内在するルールを明らかにすることが主な目的です。統計モデル、特に回帰モデルなどは、そのルールを数学的に表現し、データがどのように生成されたのかを理解する手段として使われます。

一方で、機械学習は「予測」を主な目的としています。特に近年では、膨大なデータから高精度な予測モデルを生成することが重視されています。予測の精度が高ければ、そのモデルは成功とされる傾向があります。このため、統計学よりも計算量が多く、複雑なアルゴリズムが用いられることがよくあります。

簡単に言えば、統計学は「なぜそうなるのか」を解明しようとし、機械学習は「次に何が起こるか」を予測しようとします。この違いが、それぞれの手法やアプローチに大きな影響を与えています。

 

データ分析における機械学習の手法

ここでは、データ分析における機械学習の手法について解説します。

• ランダムフォレスト
• SVM（サポートベクターマシン）
• ニューラルネットワーク
• k近傍法
• 決定木
• ロジスティック回帰
• ナイーブベイズ
• 線形回帰
• k平均法（k-means）
• 主成分分析
• GAN（敵対的生成ネットワーク）

それでは、1つずつ解説します。

 

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、多数の決定木（分類木）を組み合わせて高精度な予測や分類を行う方法です。各決定木は独立にデータを分類または予測し、最終的にその結果を集約（多数決）して一つの結論を導き出します。

このアルゴリズムの一番の特長は「アンサンブル学習」を利用する点です。複数のモデルの予測を組み合わせることで、単一のモデルよりも堅牢で精度の高いモデルを作成することができます。これによって、個々の決定木が持つ過学習のリスクを軽減するとともに、全体としての予測精度を高めます。

また、ランダムフォレストはパラメータ調整が少なくて済むため、実務での適用が非常に容易です。一般的に、深さ、分割基準、使う特徴量の数など、人間が手動で設定するパラメータが少ないので、初心者でも比較的容易に高精度なモデルを構築できます。

 

SVM（サポートベクターマシン）

SVM（サポートベクターマシン）は、主に分類問題や回帰問題に使用されます。SVMの主要な目的は、与えられたデータを二つのクラスに最適に分離する「超平面」を見つけることです。この超平面は、特徴量空間上でデータ点を最も効率的に分けるように設計されます。

SVMの強みの一つは、少ないデータ量でも高い性能を発揮する点です。これは、SVMが「マージン最大化」の原則に基づいて超平面を決定するからです。マージンとは、超平面から最も近いデータ点（サポートベクター）までの距離を指し、このマージンを最大にするような超平面が選ばれます。このため、外れ値に強く、汎化性能が高いモデルが構築されやすいのです。

 

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路網を模倣した機械学習の一手法です。基本的には入力層、一つまたは複数の中間層（隠れ層）、そして出力層から構成されます。入力層でデータを受け取り、中間層でそのデータに基づいて計算を行い、出力層で最終的な結果を出力します。

中間層が多く存在する場合、より複雑な決定境界を形成でき、非線形な問題に対しても強力な予測性能を持つようになります。中間層が一つしかないシンプルなニューラルネットワークから、多数の中間層を有するディープラーニングまで、ニューラルネットワークの形状と応用範囲は多岐に渡ります。分類問題はもちろん、回帰問題にも適用可能であり、音声認識、画像認識、自然言語処理など、多くの分野で成功を収めています。

 

k近傍法

k近傍法は非常に直感的で、新しいデータ点が与えられた場合、既存の学習データセット内でその新しいデータ点に最も近いk個のデータ点を探し出します。その後、多数決や平均値などで新しいデータ点のクラス（分類）や値（回帰）を決定します。

この手法はシンプルで理解しやすいですが、いくつかの課題もあります。特に、データ量が多い場合、全ての学習データとの距離を計算する必要があるため、計算量が大きくなります。これが結果として、分類に時間がかかる問題を引き起こします。また、大量の学習データをメモリ内に保持する必要があるため、大容量のメモリが必要とされます。これらの理由から、k近傍法は大規模なデータセットにはあまり適していないとされています。したがって、使用環境のリソースやデータ量によっては、他のアルゴリズムの採用が検討されることも多いです。

 

決定木

決定木は機械学習において広く用いられるアルゴリズムであり、基本的には、データを条件分岐によって小さいグループに分割していく手法です。これは二者択一の質問を繰り返し、データを最も細かく区分するまで続けます。

決定木の特長として、不純度という指標を用いて最適な分岐を探します。不純度が低くなるようにデータを分割することで、より精度の高い分類が可能になります。また、決定木はその構造が木であるため、どのような条件で分類されたのかが非常に直感的でわかりやすいというメリットがあります。これにより、モデルの解釈性が高く、データの特性や分類の根拠を容易に理解することができます。このような特性から、決定木はビジネスや医療、研究など、多くの分野で活用されています。

 

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、分類問題に特化した機械学習のアルゴリズムです。名前に「回帰」とありますが、その主な目的は、ある事象が発生する確率を計算して分類することにあります。この手法は主に二値分類に用いられますが、多項分類も可能です。

具体的には、複数の入力変数を元に、「ある事象が起こる」「ある事象が起こらない」の2つのクラスにデータを分類します。計算された確率が50%以上であれば「ある事象が起こる」、50%以下なら「ある事象が起こらない」と分類されます。この確率の閾値（決定境界）は一般的に50%ですが、応用に応じて変更することもあります。

ロジスティック回帰の利点はその解釈性と計算コストの低さにあります。出力される確率値を直接ビジネスや医療の判断に用いることができ、多くの場面で活用されています。

 

ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、特に分類問題に有効です。この手法は、ベイズの定理に基づいて、データが特定のカテゴリに属する確率を計算します。具体的な用途としては、スパムメールの識別やテキストの自動分類などがあります。

ナイーブベイズでは主に「文章全体が出現する確率」と「特定の単語が文章内で出現する確率」の二つの確率を用います。これらの確率をベイズの定理に基づき計算し、確率が最も高くなるカテゴリにデータを分類するのです。

この手法の大きな特徴は、計算速度が速く、大量のデータにも容易に対応できる点です。ただし、「ナイーブ」という名前が示すように、各特徴量が独立であると仮定しているため、この仮定が崩れると精度が低下する可能性もあります。それでも、そのシンプルさと高速性から多くの応用例が存在しています。

 

線形回帰

線形回帰は、データに最もよくフィットする直線を見つけ、その直線を用いて未来の値を予測する手法です。ここで、「説明変数」とは予測の基になる要素（例：年齢、収入など）、そして「目的変数」とは予測したい結果（例：販売量、点数など）を指します。この関係性は線形関数で表され、その最適な係数は最小二乗法を使って求められます。

線形回帰は、理解が容易で基本的な機械学習のアルゴリズムとされています。説明変数が一つだけの場合、それを「単回帰分析」と呼びます。説明変数が二つ以上存在する場合は「重回帰分析」と呼ばれ、より複雑な関係性もモデリングできます。

この手法は幅広い分野で利用されており、データが線形の関係性を持つ場合には非常に有用です。しかし、線形で表せない複雑な関係性には限界があり、そのような場合は非線形の手法が必要となります。

 

k平均法（k-means）

k平均法（k-means）はクラスタリングの一手法で、データを指定されたk個のクラスタ（グループ）に分類します。初めにランダムに各データをグループに割り当て、その後で各グループの「中心点」を計算します。この中心点は、グループ内のデータ点の平均位置に通常は設定されます。次に、各データ点から各中心点までの距離を計算し、最も近い中心点を持つグループにデータを再割り当てします。この手順を繰り返し行い、グループの中心点が変化しなくなるまで更新を続けます。

この方法は比較的シンプルで直感的ですが、いくつかの欠点もあります。特に、初めにランダムに割り当てたグループや、中心点の選び方によっては、最適なクラスタリングが行えない場合があります。また、中心点同士の距離が近い場合や、データが非球状のクラスタを形成する場合には、k平均法の性能が低下する可能性があります。これらの理由から、実用的な問題に適用する際には、パラメータの調整や他のクラスタリング手法との組み合わせが考慮されることが多いです。

 

主成分分析

主成分分析は、データの次元数を削減するための統計手法で、多次元データをより少ない次元で表現することができます。具体的には、元のデータが持つ情報を可能な限り損なわないように、新しい「主成分」と呼ばれる軸を生成します。これによって、データの持つ本質的な特徴や構造を維持しつつ、計算時間やリソースを大幅に節約できます。

この手法は特に、多数の変数を持つデータセットにおいて有用です。大量の変数間の関係性を効率よく把握することができ、複雑なデータ解析を簡素化することができます。また、次元数が3次元以下に削減された場合には、データを視覚的に表現するグラフ作成も可能となります。これによって、データの傾向を直感的に理解しやすく、更なる分析や解釈が助けられます。

 

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GAN（Generative Adversarial Networks、敵対的生成ネットワーク）は、データを生成するための機械学習手法です。この手法は、Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）と呼ばれる二つのニューラルネットワークを用います。Generatorは、実際のデータに近い擬似データを生成し、Discriminatorはそのデータが本物か偽物かを識別する役割を果たします。

両者は一種の「競争」を行い、その過程で互いに精度を高めていきます。具体的には、Generatorがより「本物らしい」データを生成するように進化すると、Discriminatorもそれを正確に識別する能力を高めます。この相互作用によって、GANは高度なデータ生成能力を持つようになります。

GANは多様な応用があり、例えば低画質の画像を高画質に変換したり、テキストから画像や音声を生成するなど、多くの分野で利用されています。

 

データ分析における機械学習の活用事例

ここでは、データ分析における機械学習の活用事例について解説します。

• 金融分野
• 医療分野
• 交通分野
• マーケティング分野
• エネルギー分野

それでは、1つずつ解説します。

 

金融分野

金融分野での機械学習とAIの導入が進んでいます。特に、金融機関は過去のデータを基にして、融資先の返済や滞納の確率を高精度で予測することができます。このような予測システムによって、金融職員の債権回収にかかる負担が大幅に軽減されています。

AIと機械学習の活用は返済リスクの管理にも貢献しており、そのため金融機関は積極的にこれらの技術を導入しています。今後は融資審査自体もAIが担う可能性が高く、その結果、融資の審査から実行までの時間が短縮され、債権管理も効率化されるとされています。このように、機械学習とAIの進化によって、金融分野での業務プロセスが大きく改善されつつあります。

 

医療分野

医療分野では情報量が非常に多く、機械学習に必要なデータは容易に入手できます。従来、腫瘍などの診断は医師の経験や能力に依存していましたが、機械学習の導入によって、診断の精度と一貫性が向上しています。また、新薬の開発においても、過去の大量のデータを分析することで、開発の効率と成功率が高まります。

医療は人の命に直結する分野であるため、AIと機械学習の進展は特に重要です。これらの技術がさらに進化すれば、診断から治療、新薬開発に至るまでの医療プロセスが大きく改善される可能性があります。このように、機械学習とAIは医療分野での品質向上とイノベーションに大いに貢献できると期待されています。

 

交通分野

交通分野において機械学習は、車両のパーツの損耗状況や故障リスクを事前に評価し、必要なメンテナンスのタイミングを最適化します。従来の車検制度では、一定期間ごとに決められた検査が行われるため、実際の使用状況による摩耗は考慮されません。これは、特に使用距離が長い車両でリスクが高まる可能性があります。

しかし、機械学習の導入によって、摩耗具合や故障リスクをリアルタイムで把握することが可能になり、適切なタイミングでのメンテナンスが行えるようになります。これにより、コスト削減や事故防止が期待されています。さらに、ルート最適化も可能となり、特に運搬車両などの業務効率も向上する見込みです。機械学習の活用は、安全性と効率性を同時に高める貴重な手段となっています。

 

マーケティング分野

マーケティングにおいて機械学習とAIの導入は、売上予測や仕入れ量の最適化、顧客の購入傾向の把握などに大きく貢献しています。従来、売上予測は人の判断に依存し、その精度は担当者によって大きく変わる可能性がありました。しかし、機械学習を用いることで、過去のデータを基により高精度な予測が可能となります。

顧客のニーズや購入行動をデータベースで分析することで、より効果的なマーケティング戦略を練ることができ、企業全体の利益増加にも寄与します。ただし、完全にAIに依存するのではなく、人の手での判断が必要な場面も存在するため、そのバランスが重要です。機械学習の導入は、人間の判断を補完し、より効率的で効果的なマーケティング活動を実現しています。

 

エネルギー分野

エネルギー分野での機械学習の活用は、コスト削減と運用効率の最大化に大きく寄与しています。特に、需要の正確な予測はエネルギー運用で非常に重要な要素です。過小な予測は供給不足となり、信頼性の低下を招く可能性があります。逆に過剰な供給はコスト増加につながるため、バランスの取れた供給計画が必要です。

機械学習を用いることで、過去のデータと状況を分析して高精度な需要予測が可能となります。これによって、エネルギー供給量を最適化し、コストを抑制しながらも供給の安定性を確保することができるようになります。機械学習の活用は、エネルギー分野における効率と信頼性の向上に重要な役割を果たしています。

まとめ

ここまで機械学習の概要・機械学習の多様な手法とその活用例について解説しました。各業界での活用例も踏まえて、機械学習の活用幅は非常に広く、そのアルゴリズムも多種多様です。この多様性があるからこそ、何を解決したいのか、どのようなデータを扱っているのかによって最適な手法が変わってきます。

しかし、その選択肢を適切に選ぶためには、多くの学習時間が不可欠です。特に実世界の問題に対応するには、理論だけでなく実践的なスキルも必要とされます。是非本記事を参考にしていただき、社内のAI導入と機械学習にもたらされるメリットを体感してみてください。