機械学習の活用事例を網羅的に紹介！

近年、「機械学習」という用語が頻繁に登場するようになりました。
機械学習は、様々な領域で応用が進展している先端技術です。
本稿では、機械学習の具体的な活用例について詳しく解説していきます。

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機械学習は3種類

機械学習は、膨大な量のデータを活用し、分類や予測などの課題に対して、自動的にアルゴリズムやモデルを生成する技術です。
この機械学習には、主に3つの種類があります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

教師あり学習は、正解データを用意し、そのデータから規則性を見つけ出す手法です。
教師なし学習は、正解データがなく、データ自体の特徴から規則性を発見する方法です。
強化学習は、試行錯誤を繰り返しながら、報酬を最大化するように学習を進めていく手法となります。

教師あり学習の概要

正解データが付与された学習用データセットを用いて、特定の入力に対して適切な出力を行えるよう訓練を行うアルゴリズムのことを教師あり学習と呼びます。
具体例としては、

• 既存のデータと正解ラベルを比較しながら、あらかじめ定義されたカテゴリに分類する「分類」タスク
• 連続した数値を予測する「回帰」タスク

などが挙げられます。

データ構造・パターン抽出のための教師なし学習

データの正解を提示せずに機械学習モデルが自身で学習するプロセスが「教師なし学習」と呼ばれます。
この手法では、大量のデータから内在する構造やパターンを自動的に抽出・分類します。
代表的な教師なし学習の一例が、

• 類似した特徴を持つデータを同じグループに分けるクラスタリング手法

です。

強化学習の概要

強化学習は、正解データを事前に与えられることなく、出力データの価値を評価し、その価値を最大化するための行動を選択するアルゴリズムです。

• 株式投資における投資判断
• ゲームにおける高スコア獲得のための処理

などがその適用例となります。
機械学習分野の開発案件に興味がある方は、ぜひ検討してみてください。

機械学習とディープラーニングの違い

人工知能(AI)には様々な手法が存在し、機械学習とディープラーニングはその代表的な技術です。
しかし、両者の関係性は異なります。

• 機械学習は人工知能の一分野であり、
• ディープラーニングはその中の一手法と位置付けられます。

つまり、機械学習の概念の方が包括的であり、より広範囲を指しています。
この点を理解しておくことが重要です。

コスト削減の機械学習活用事例

本題に入ります。機械学習の実践例を説明していきましょう。
機械学習を活用すると、様々な利点が得られますが、最も大きな恩恵はコスト削減にあります。
機械学習によって業務を合理化し、経費を抑制することが可能になるのです。

チャットボットによる顧客サポート効率化

チャットボットの導入により、顧客や従業員との対話を円滑化することができます。
キリンホールディングスやサイシードなど、多くの企業がすでにこの技術を活用しています。
過去の問い合わせデータを機械学習で分析し、カスタマーサポートの負荷を軽減したり、問い合わせ処理時間を短縮したりすることで、人的リソースの削減が可能となります。

機械学習による自動入力システムの活用

従来は人手による入力作業が必要だった書類を、機械学習を活用した自動入力システムによって効率化しています。
佐川急便では配送伝票の手書き文字を自動認識するシステムを開発し、導入後は月間約8,400時間の作業時間削減に成功しました。
物流や金融業界を中心に、このような自動化システムの導入が進んでいます。

SNSマーケティングの自動化

SNSの投稿業務を軽減するため、言語処理技術を活用した自動化ソリューションが注目されています。
レッジ社は、機械学習を用いてテレビ番組の内容を要約し、適切なハッシュタグを付与することで、SNS運用の効率化を実現しています。
AIによる自動化は、作業負荷の軽減に貢献し、人的リソースを他の重要な業務に振り向けることができます。

人工知能による架空人物画像生成

この革新的なテクノロジーにより、フィクションの人物の画像を人工知能が自動生成することが可能になりました。
著作権侵害の懸念なく、広告などでこれらの画像を活用できるため、制作費用の大幅な削減が見込めます。
データグリッド社は、このような仮想人物の全身画像を生成するAIシステムを開発しており、マーケティング分野での幅広い応用が期待されています。

売上増加の機械学習の活用事例

企業が機械学習技術を活用して顧客行動の分析や需要予測を行い、収益向上を実現するケースが増加しています。
具体的な事例を確認しましょう。

• 小売業界では、過去の購買履歴や天候データなどを機械学習モデルに入力することで、商品の需要予測を行っています。
• 在庫管理の最適化や、適切な販売価格の設定に活用されています。

機械学習の活用により、企業は顧客ニーズに合わせた最適な意思決定が可能になり、収益向上につながります。

機械学習による需要予測と在庫削減

小売業界では、過剰な在庫を処分する問題が生じています。
機械学習技術を活用し、流通データから需要を予測することで、不要な在庫を削減できると期待されています。
従業員は顧客対応に専念できるようになり、収益性の向上にもつながるでしょう。
コンビニエンスストアチェーンの大手ローソンでは、AIを活用した発注システムを全国の約1万3,800店舗に導入しました。
また、ファッショントレンドの分析を行う三陽商会は、画像AIを用いたファッショントレンド予測サービスを提供し、アパレル企業の商品企画をサポートしています。

機械学習による農業支援

人工知能技術を活用し、作物の生育状況や気象条件などのデータから、収穫量や収穫時期を予測することで、農業分野における環境負荷の軽減や安定した生産性の確保が期待されています。

NEDOやファームシップ、豊橋技術科学大学などが連携し、レタスの市場価格を予測するシステムの共同開発に取り組むなど、各地で実証実験が進行中です。

• NEDOやファームシップ、豊橋技術科学大学などが連携
• レタスの市場価格を予測するシステムの共同開発に取り組む
• 各地で実証実験が進行中

店舗データ活用で売上向上

店舗内の動線や顧客属性を分析することで、商品の最適な配置や効果測定が可能になりました。
コンビニや飲食店では、この手法の導入が進んでいます。

老舗料理店「ゑびや」では機械学習を活用した商品開発と品揃え見直しにより、売上高が4.8倍に伸びました。

また、大手スーパーマーケットのトライアル福岡は、独自開発のAIカメラを1,500台導入し、

• 年間売上を60億円から100億円に増やす計画です。

機械学習の手法については、さまざまな種類があります。

まとめ

機械学習の活用事例を紹介しました。
機械学習は小売、農業、金融など様々な業界で導入が進んでいます。
機械学習を活用することで、事業のコスト削減や売上増加が期待できます。
今回の事例を参考にして、機械学習の具体的な活用イメージが湧いたことでしょう。
機械学習は多岐にわたる分野で役立つ技術です。
本記事が皆様の参考になれば幸いです。