投稿 マシンラーニング（機械学習）をおさらい！ディープラーニングとの違いやメリデメを解説 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>そこでこの記事では、マシンラーニング（機械学習）とディープラーニングの違いについて解説します。
マシンラーニング（機械学習）とは、AI技術を搭載したシステムに知識とルールを学習させ、高精度の処理を実施する技術のことです。プログラミング言語のPythonを使って構築されています。主に次の3タイプの学習が行われ、用途ごとに学習方法が使い分けられています。
この3つには、答えを教えるか否かという違いがあります。学習方法を変えることで「期待通りの正解を導き出すシステム」と、「人が予期しない答えを導き出すシステム」を生み出せるため使い分けられているのです。
また、マシンラーニング（機械学習）を実施する際には、ビッグデータを読み込ませて学習させるのが特徴です。過去データを大量に読み込ませることで、精度の高い分析が行えます。
マシンラーニング（機械学習）と似ているAI技術に、ディープラーニングがあります。
マシンラーニング（機械学習）は、事前に準備したアルゴリズムの指定数に従ってデータを分析します。一方ディープラーニングは、アルゴリズムの数を指定せずとも自動で分析を階層化します。つまり次のような違いを持っています。
このことから、マシンラーニング（機械学習）は、莫大なデータ根拠をもとに判断する「ロボット」であり、ディープラーニングは、検討を含むAI基盤に判断を任せる「人間」に近いのが特徴です。
さらには、マシンラーニング（機械学習）は人間による指示が必要ですが、ディープラーニングは指示がなくとも自動で学習していくことから、似て非なるAI機能だと言えます。
マシンラーニング（機械学習）のメリットは次の通りです。
業務効率化に役立つ項目です。ひとつずつ見ていきましょう。
データ入力といった繰り返し作業は、今まで人間が実施していました。しかしこの作業は、集中力の低下によるミス発生といったリスクがあります。また、データ量が莫大であればあるだけ、人間の作業コストが膨れ上がります。
マシンラーニング（機械学習）を導入して学習を進めていけば、人間の作業だと時間がかかってしまう処理を一瞬で解決できます。データ分類や整理といった認識能力に優れていることから、作業コストの大幅な節約につながります。
マシンラーニング（機械学習）は、単純作業だけでなく複雑な作業にも対応できます。過去の情報から将来予測を行ったり、自動運転などのハンドル操作やリアルタイムでの障害物判断を行ったりと、複数の処理を同時に実施できます。
将棋ゲームやロボット操作にも活用できることから、多分野で注目されています。
マシンラーニング（機械学習）は、AI技術の中でも低価格で利用できます。ディープラーニングは高度な深層学習を行うことから、利用コストが高く設定されています。一方マシンラーニング（機械学習）は無料で利用できる製品や、低価格で利用できる製品が多数提供されています。
予算的にもハードルが低いことから、初めてAI技術を導入する会社にとっても利用しやすい技術だと言えます。
マシンラーニング（機械学習）のデメリットは次の通りです。
人間による指示や判断が必要です。導入前に確認しておきましょう。
マシンラーニング（機械学習）を利用するときには、大量のデータを読み込ませて学習させる必要があります。そのため少数のデータだけで学習させても、高い精度の分析が期待できないことを把握しておきましょう。
学習数が少なければ、事例の少ないデータ判断が難しく、正しい答えを導き出せません。マシンラーニング（機械学習）はビッグデータを扱う業務向きのため、まずは導入できそうな仕事があるか確認してみましょう。
マシンラーニング（機械学習）は業務効率化が実現するシステムですが、検討などの情報を出力できないことを知っておきましょう。莫大なデータを処理しつつ答えを導き出すことから、検討内容がまとめられないのです。
つまり、出力された結果の根拠を探そうとしてもブラックボックスになってしまうので、根拠が必要な業務への適用が難しいという特徴があります。
マシンラーニング（機械学習）はアルゴリズムのルールに則った判断を実施するため、導き出された答えが必ず正しいとは限りません。
学習方法のひとつである「教師あり学習」のように、導き出した答えは、最終的に人によって判断する必要があります。完全に機械任せにはできないことを把握しておきましょう。
AI技術のひとつであるマシンラーニング（機械学習）は、莫大なデータを取り扱う企業にとって欠かせないシステムとなっています。大量のデータを読み込ませて学習させることによって、大幅なコスト削減が期待できます。
マシンラーニング（機械学習）について詳しく理解してから導入を検討したいのなら、まずはITreviewが提供するツール紹介ページを参考に、気になる製品を比較してみてはいかがでしょうか。利用者のレビューや評価も掲載しているので、ぜひ参考にしてください。
投稿 マシンラーニング（機械学習）をおさらい！ディープラーニングとの違いやメリデメを解説 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>投稿 マシンラーニング（機械学習）はビジネスの現場にどう活用する？事例を紹介 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>そこでこの記事では、マシンラーニング（機械学習）の活用事例について詳しく解説します。幅広い業務分野で活用できる技術ですので、ぜひ参考にしてください。
マシンラーニング（機械学習）とは、プログラミング言語の「Python」でアルゴリズムを構築し、そのルールに則り莫大なデータを学習させることで判断精度を高めていく技術のことです。様々な用途に活用でき、次のような分野で利用されています。
またマシンラーニング（機械学習）は、企業が持つ過去の業務データなどの「ビッグデータ」を使って学習できます。データ学習というトレーニングを積み重ねることで、特定のタスクの精度を高められるため、人材不足や繰り返し作業によるミスといった慢性的な企業課題を解決できます。
マシンラーニング（機械学習）を導入すると、サービス・商品を利用する顧客情報を分析できます。
店舗型企業といった利用者がいるからこそ成り立つ仕事は、時期や世の中の流れによって利益も変化します。このとき、売り上げアップを目標としているなら、顧客情報をマシンラーニング（機械学習）することで、次のことを分析できると知っておきましょう。
マシンラーニング（機械学習）を活用することで、顧客情報から店舗の需要を分析できます。どのような人物がどのような商品を好むのか「購入傾向」を分析できるので、次のような売り上げアップ対策が可能です。
スマホアプリといったサービスがあれば、そこから顧客情報を蓄積できます。入力情報の他にもアンケートなどを活用することで、マシンラーニング（機械学習）を最大限に活用できます。
マシンラーニング（機械学習）を導入すると、気候変動といった将来予測が行えます。
農業などの天候が関わる仕事では、事前に天気を予測して収穫時期や農作業のタイミングを検討する必要があります。しかし、天気は日々変化するため、人間による正確な予測は不可能です。
ここで役立つのがマシンラーニング（機械学習）です。気象庁で公開されている地域ごとの過去の気象データを学習させていけば、次のようなことに活かせます。
常に自然と隣り合わせで仕事を行う農業は、人間による予想が難しい場面が多々あります。自然災害の影響で収穫物に被害が起きてしまうこともあるので、マシンラーニング（機械学習）で将来予測を実施することで、効率の良い農業を実現できます。
マシンラーニング（機械学習）を導入すると、商品の販売分析や在庫管理に活用できます。
商品を販売するときには、在庫管理が必要です。しかし、人による判断で在庫数を決めるのは難しく、廃棄商品が出てくることが多々あります。このとき、マシンラーニング（機械学習）に過去の在庫情報を読み込ませていけば、次のような在庫管理が可能です。
多くの店舗型企業では、在庫情報がデータ化されています。既存のデータ（ビッグデータ）をそのままマシンラーニング（機械学習）に読み込ませることができるので、導入後すぐに在庫管理を効率化できるのが魅力です。
また、マシンラーニング（機械学習）はリアルタイムの情報も利用できます。データ数が多ければ多いほど高い精度の分析を行えることから、ぜひ過去データを役立ててみてください。
混雑や渋滞の予測に活用できます。
運送業では荷物を効率的に運び、件数を多くこなすことで売り上げのアップのカギです。そこで、混雑しがちな時間帯やエリアなどを事前に把握しておくことで、配達車両の移動をスムーズにするサポートが可能になります。トラックやタクシーなど、公道を活用する事業者にとっては、ビジネスに欠かせないものとなるでしょう。
マシンラーニング（機械学習）が搭載された製品を探してみると、複数のサービスが見つかります。その中でも会社がかかえる課題を解決する製品を導入したいなら、次のポイントをおさえて製品を選びましょう。
初めてマシンラーニング（機械学習）を導入する会社は、専門知識をそれほど必要としない製品を選ぶのがおすすめです。直感的な操作でデータを読み込ませられたり、出力情報が見やすかったりする製品を選ぶことで、使い方が分からないという問題を解決しストレスフリーで利用できます。
また、中級者～上級者向けの製品も販売されています。初心者には理解が難しい機能が登場し、操作に挫折する場合があるので気を付けましょう。
マシンラーニング（機械学習）は、データを扱う様々な分野で活用できます。現状の分析はもちろん、将来予測にも役立つAI技術であるため、分析関連の課題を抱えている企業なら導入をおすすめします。
しかし、選ぶ商品によって利用料金や機能に細かい違いがあるので、事前に価格やサービス内容を確認したうえで比較検討を行いましょう。まだマシンラーニング（機械学習）に触れたことがない人は、最初に無料版・デモ版を利用するのがおすすめです。
もっと多くのマシンラーニング（機械学習）を比較して自社に合ったツールを探したい方は、ITreviewが提供するサービス紹介ページを参考に複数の製品を比較してみましょう。実際に製品を使用した人のレビューや評価も掲載しているので、ぜひ参考にしてください。
投稿 マシンラーニング（機械学習）はビジネスの現場にどう活用する？事例を紹介 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>