AI・機械学習は本当に使える？！業務効率化のヒントコラム

プロジェクトの最初のステップとして重要になるのが、明確な目的を設定すること。例えば、売上予測、顧客の行動分析、画像認識など、具体的な目標を定め、データ収集やモデル選択の方向性を明確にする。

モデルの「学習」に必要なデータを集める。データは、テキスト、画像、数値など様々な形式がある。

データ収集後、データの概要を把握するための基礎分析を行う。データの分布、相関関係、欠損値の有無などを確認し、データの質を評価し、データ前処理の方針を決める。

収集したデータをクリーンアップ（欠損値の補完、ノイズ除去など）する。データを整理し、分析に適した形式に変換する。

学習に適した、機会学習のモデル（アルゴリズム）を選ぶ。代表的なものに、線形回帰、決定木、ニューラルネットワークなどがある。

前処理したデータを使ってモデルを学習する。モデルが、データのパターンを学ぶ。

学習したモデルの性能を評価する。新しいデータ（テストデータ）を使って、モデルの予測精度や誤差を測定する。

モデルの性能を向上させるために、ハイパーパラメータ（設定値）の調整や特徴量（属性や変数）の選択などを行う。

学習させたモデルを実際の運用環境に展開し、リアルタイムでデータを処理、予測や分類を行う。

入力したデータに対して教師データ（正解データ）のペアを与えて、モデルを学習（トレーニング）させる手法。
 
例）お客様からの問い合わせ内容が「購入希望か」か「購入希望ではないものか」を分類する

入力したデータに対して教師データ（正解データ）のペアを与えず、データ自体のもつパターンや構造をモデルが自ら発見することで学習する手法。

例）購買行動に基づいて、似た特徴/同じような傾向をもつ顧客をグループ分けする（クラスタリングする）

コンピューターに「報酬」という特定の目標を設定し、その目標を達成/最大化するための最適な「行動」を学習させる手法。

例）カスタマーサポートのチャットボットで、過去のやり取りを学習し、顧客対応の質を向上させる

写真の中の物体を認識する。 　例）顔認識

音声をテキストに変換する。 　例）音声アシスタント

テキストデータを理解し、生成する。 　例）チャットボット

将来の売上や需要を予測する。 　例）在庫管理

過去のデータを基に、将来の需要予測や売上予測、在庫管理などを行う。予測精度が向上することで、リソース配分や経営判断の質を高めることも可能。

顧客の行動パターンを分析し、顧客に個別最適化された体験を提供。

（主に金融機関やECサイトにおいて）不正な取引や詐欺行為を迅速に検出、リスク管理を徹底・強化。

消費者のフィードバックや市場のトレンドを分析、新製品開発やサービス改善に役立てる。顧客ニーズにあった製品を迅速に開発。

機械学習においてモデルを学習（トレーニング）させるためのデータが不足している/偏りがある場合が多い。データの質と量が十分でないと、モデルの性能が低下してしまう。

複雑なモデル（例：ディープラーニング）は、導き出した予測や判断理由を説明することが難しい（ブラックボックス問題）。意思決定において、その透明性が懸念点になることも。

機械学習に必要な高性能なコンピューティングリソースの確保、インフラの構築・維持にはコストがかかる。また、機械学習の専門家やデータサイエンティストの確保（採用・育成）も欠かせない。

機械学習モデルを、既存の業務プロセスに統合することが難しい場合も。また、モデルの精度を維持・向上させるには、定期的な更新や再トレーニングが必要。

現行でも業務は回っているため、わざわざ新しい技術（＝機械学習）を取り入れる必然性があるのか分からない。結果が出来るまでモチベーションを維持することが難しい。