機械学習とは？基礎知識からビジネス価値創出につなげるための視点を徹底解説

近年注目を集めている技術のひとつに機械学習があります。これは「AI（人工知能）」の一部に位置付けられている技術であり、金融工学、画像処理、自動運転、生物学など様々な分野で活用されています。迷惑メールの自動分類や、ECサイトのレコメンドシステムにも採用されており、あなたの知らぬ間に機械学習の恩恵を受けているかもしれません。

さて、本記事では、機械学習の仕組みからビジネス現場に落とし込んで活用する際に必要な視点、そして未経験からエンジニアとして活躍するためのマインドを解説します。機械学習の定義を知りたい方から、機械学習を活用して業務改善につなげたい方、機械学習に関連する職種をお考えの方はぜひ読み進めてみてください。

機械学習とは？AI・ディープラーニングとの違いを理解する

機械学習（Machine Learning）とは、一言で言えば「データからルール（法則）を自動で見つけ出す技術」です。

人間がルールを教え込むことなく、コンピュータ自身が大量のデータを読み込み、そこに潜むパターンを学習することで、未知のデータを判断するためのルールを獲得します。

よく混同される「AI」「ディープラーニング」との違いについて、まずは見ていきましょう。

AI ＞機械学習＞ディープラーニングの包含関係

これら3つの言葉は、マトリョーシカのような入れ子構造になっています。

AI（人工知能）： 「Artificial Intelligence」の頭文字を取った略称です。最も広い概念で「人間のような知能をコンピュータで実現する技術全般」を指します。
機械学習： AIを実現するための「具体的な手法の一つ」です。大量のデータからルールを学習する技術です。
ディープラーニング（深層学習）： 機械学習の中でも、特に「人間の脳神経回路（ニューラルネットワーク）」を模倣した手法です。画像認識や自然言語処理など、複雑なデータの扱いに長けています。

したがって、AIという枠組みの中に「機械学習」と呼ばれる手法が存在し、機械学習の一部に「ディープラーニング」と呼ばれる手法が存在します。

機械学習 vs ディープラーニング

ディープラーニング以前の機械学習は特に、「古典的な機械学習」と呼ばれます。

古典的な機械学習では、特徴量と呼ばれる「データ識別の際の着目点」を人間が事前に用意します。学習に有益な特徴量を作成するには、ドメイン知識（機械学習を導入する業界や業務に関する、深い専門知識および経験）が必要です。

一方で、ディープラーニングでは、データのどの特徴に注目すればよいかをコンピューターが自律的に学習します。そのため、「データの特徴をコンピューター自身が見つけ出せる」という点においては、ディープラーニングが優れています。

例えば、巨峰とマスカットの画像を識別する場合、古典的な機械学習では「色に注目すればよい」ということを人間がコンピューターに教える必要があります。一方で、ディープラーニングでは、コンピューターが自動で「色に注目すればよい」ということを認識します。

ビジネスの現場では、必ずしも最新かつ複雑なディープラーニングを使いこなすことだけが正解ではなく、目的に応じて適切な手法を使い分けることが重要になります。
古典的な機械学習は、解釈性が高く、表形式のデータ（構造化データ）や小規模データで計算負荷が低いという特徴があるため、今現在でも根強い支持のもと、よく使われる手法として定着しています。

機械学習には3つの学習手法がある

機械学習の手法は「教師あり学習」・「教師なし学習」・「強化学習」の3つに分けることができます。ビジネス現場では取り組むタスクに応じて3つの学習手法を使い分けます。

【教師あり学習】(Supervised Learning)：正解データを元に未来を予測する

読み込んだデータから「入力と出力の関係」を学習させることで、データ間に潜むルールを認知させる学習手法です。

事前に「正解」ラベルを付与した学習データを準備します。この学習データをコンピューターに読み込ませると、コンピューターは学習データの中から「正解」ラベルが付与されたデータの特徴と、それ以外のデータの特徴を識別します。その結果、入力された値に対して「正解」になる値を出力することができます。

教師あり学習の代表的なタスクとして、以下の2つが挙げられます。

回帰（数値を予測）： 売上金額や株価、気温などの連続値を予測する
分類（カテゴリを予測）：解約予兆の有無や、スパム・非スパムメールの分類など離散値を予測する

正解データを事前に準備する必要があるため、明確な答え（正解）が存在する業務課題に向いています。

【教師なし学習】(Unsupervised Learning)：データの特徴やグループを見つける

正解を与えず、データそのものが持つ構造や特徴をコンピュータに探らせることで、データに潜む関係性を認知させる学習手法です。

コンピューターに読み込ませるデータには「正解」ラベルが付与されていませんが、コンピューター自身が規則性を見つけ出し、未知のデータに対しても予測や識別を行うことを可能にする技術が、教師なし学習です。

教師なし学習の代表的なタスクとして、「クラスタリング」が挙げられます。

クラスタリング（グループ化）： 購買履歴データから「似たような行動をする顧客グループ」に分類する

正解データの事前準備が不要なため、「何が正解かわからないが、とりあえずデータの傾向を知りたい」という探索的な分析や、明確な答え（正解）が存在しない業務課題に向いています。

【強化学習】(Reinforcement Learning)：試行錯誤を繰り返して最適解を探る

「どうすれば報酬（スコア）が最大になるか」を、コンピュータ自身に試行錯誤（トライ＆エラー）させながら学習を進める手法です。
解決すべき課題のみを設定し、行動と結果の評価を繰り返すことで、最も効率的な行動パターンを導き出します。
囲碁や将棋のように、人間では最善の一手を予測することが難しい場合でも学習できることが強化学習の強みであり、産業用ロボットや自動運転車などの開発にも強化学習が活用されています。
「正解データはないが、結果の良し悪し（利益が出たか等）は明確」な業務課題に向いています。

モデルを作るだけじゃない！現場で価値を生むために必要な視点

さてここからは、教科書には載っていない「現場のリアル」をお話しします。
Kaggleなどのコンペティション上位者が、必ずしも実務で活躍できるとは限らない理由がここにあります。

「高精度」と「ビジネス価値」は必ずしも一致しない

「最新のアルゴリズムを使って、精度99%のモデルを作りました！」

技術的には素晴らしい成果ですし、Kaggleであれば上位入賞できるでしょう。しかし、機械学習を活用してビジネス価値を創出するのであれば、「高精度」と「ビジネス価値」が必ずしも一致するわけではないことを常に意識する必要があります。もし「現場が求めていない課題」を解いていたのであれば、ビジネス価値はゼロであり、徒労に終わることでしょう。また、高精度を追い求めるほど1%の精度を上げることは難しくなってきます。時間や労力は有限なので、精度向上にかけるコストとビジネス価値を常に天秤にかけて、どちらをとるか判断することが大切です。

「課題発見・設定力」の必要性

機械学習を実務に落とし込む際に最も重要なのは、現場が抱える課題解決に直結する「課題発見・設定力」です。ボトルネックとなっているビジネス課題を特定し、その課題を解決するための具体的なアクションに落とし込みます。アクションを検討する際には、機械学習ありきで取り組まず、機械学習を使わない選択肢も考慮しながら検討を行います。

例えば、「在庫ロスを減らしたい」という課題に対し、単に「需要予測モデル」を作るだけが正解とは限りません。現場のオペレーションを聞き出すと、実は「欠品アラートのタイミングを半日早める」だけで解決するかもしれません。その場合、「欠品アラート」を早く出せるような予測モデルを作成するのもよいですし、そもそも機械学習を使わずに既存のシステムを改良して「欠品アラート」を早く出せるようにするのもよいでしょう。したがって、ここで活きるのはプログラミングスキルではなく、「業務の流れ（ドメイン知識）」を理解し、ビジネス価値創出につながる問いや課題を設定する力です。

「説明可能性」の必要性

実務では、予測精度よりも「説明可能性（Why）」が重視される局面が多々あります。

「AIが融資不可と判定しました。理由はAIにも分かりません」では、銀行業務は回りません。多少精度が落ちたとしても、「なぜその判断に至ったか」を人間が説明できるシンプルなモデル（決定木ベースのアルゴリズムなど）の方が、現場では歓迎されます。予測に用いた各特徴量が予測結果にどの程度影響を与えたかを示す指標として、SHAP（SHapley Additive exPlanations）や寄与度（Importance）などがあります。これらの指標を活用することで、予測結果に対する説明可能性を担保します。

未経験・SEから機械学習エンジニアになるには？必要なスキルやマインド

「そうは言っても、やっぱり理系じゃないと無理でしょう？」
そんな不安を解消するためのマインドをご紹介します。

「数学博士」である必要はない？文系・未経験が最初に学ぶべきこと

世の中にまだ出ていないアルゴリズムを新規開発するのであれば、高度な数学を理解し使いこなす必要があります。しかし、エンジニアとして実務に携わるのであれば、大学レベルの数学を「ゼロから証明できる」必要はありません。Scikit-learnやTensorFlowといった便利なライブラリがある現代では、「何をしているかを概念レベルで理解し、適切に使いこなす力」があれば十分スタートラインに立てます。

まずはPythonの基礎文法、そして主要なライブラリの使い方から触れてみてください。「動いた！」「予測できた！」という小さな成功体験が、学習を続ける一番のモチベーションになります。

現職SEが最強？システム開発経験が「MLOps」で輝く理由

もしあなたが現職のSEでしたら、すでに強力な武器を持っています。

機械学習のモデルは一度作って終わりではありません。適切に運用してこそ真価を発揮します。機械学習の運用では「MLOps（Machine Learning Operations）」という考え方が重要視されています。

モデル開発は全体のほんの一部であり、適切に運用していくためには、データパイプラインの構築、API化、CI/CDによる自動化、エラーハンドリングなど、周辺システムの構築・運用スキルが求められます。したがって、データサイエンスの知識よりも、堅牢なシステムを設計・実装してきた経験そのものが求められ、そして活きてきます。

分析屋が考える「これからのエンジニア」に必要な3つの力

私たちは、これからの時代に求められるエンジニア像を以下のように定義しています。

ビジネス課題を捉える力： 「何のために」を問い、顧客の真の課題を見つける（ドメイン知識）
データを扱う技術力： 適切な手法を選び、実装・運用する（エンジニアリング力）
現場に定着させる提案力： 作ったものを現場に使ってもらうためのコミュニケーション（コンサルティング力）

この3つをすべて完璧に持っている人はごく稀です。だからこそ、「チームで補完し合う」考え方を私たちは大切にしています。「技術はこれからだけど、業務知識なら負けない」「提案は苦手だけど、実装なら任せてくれ」。そんな多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まり、化学反応を起こしているのが私たち分析屋という組織です。