機械学習とは何か？モデルと定義

機械学習は人工知能（AI）のサブセットであり、コンピュータが意思決定と予測能力を向上させるために使用するアルゴリズムを開発する特定の技術を採用しています。科学者は、機械学習やコンピュータ・情報研究を通じて、ますます知的で正確なAIモデルを作成できます。
機械学習モデルは、大量のデータから洞察を収集し、それを用いてスキルを磨くことで、時間とともに能力を向上させます。機械学習という名前は、人間の学習方法に似ているため、このAIのサブセットがコンピュータに学んだことを将来の課題に適用させ、膨大なデータを人間よりはるかに速く処理できることに由来します。その結果、機械学習は人間が情報を理解し、トレンドを特定し、より速く意思決定するのを助ける強力なツールとして機能します。

機械学習 vs AI vs 深層学習

機械学習は時にAIや深層学習の概念と混同されます。類似した文脈で、AIや深層学習は機械学習に関連していますが、これら三つの用語は同義ではありません。

機械学習 vs AI

AIは人工知能の略であり、論理と数学を使って人間の認知能力を模倣する技術のカテゴリーを指します。定義上、AIは必ずしも機械学習を使用または必要としません。初期のAIの例としてルールベースのシステムが挙げられます：これらのモデルは一連のif-thenルール（明示的プログラミングとも呼ばれる）を使って論理的な意思決定を行います。ルールベースのシステムはニュアンスを必要としない単純な決定を行うことができます。
しかし、今日開発されているほとんどのAIは機械学習を使って訓練されています。機械学習は、大量のデータから導き出された推論を使い、AIモデルがより高度に人間の行動や知性を再現することを可能にします。異なるタイプの機械学習アルゴリズムは、定量的・定性的な予測を行い、真偽を区別し、パターンを認識し、アイテムをカテゴリに分類するなど、ルールベースのシステムよりも遥かに複雑なタスクを処理できます。

たとえば、製品ライフサイクルを理解し、製造プロセスにおける一般的な問題を事前に特定できるAIツールを作成しようとしていると想像してください。ルールベースのシステムを使う場合、問題が発生する可能性を示す特定かつ詳細な警告サインのセット（これが「ルール」）を作成する必要があります。このシステムは期待した問題を検出できるかもしれませんが、予期しなかった問題は検出できません。

機械学習を使えば、問題検出などのタスクや意思決定をより高度に、人間に近い方法で処理するシステムを構築できます。この種のAIモデルは、特定のシナリオでどの決定をすべきかを正確に指示される必要はありません。代わりに、大量のデータから収集した情報を使い、機械学習アルゴリズムがパターンや問題を自律的に識別することを学びます。機械学習モデルは、人間が気づかない傾向をも特定できる場合があります。

機械学習 vs 深層学習

機械学習がAIのサブフィールドであるように、深層学習は機械学習のサブフィールドです。深層学習は、人工ニューロンのネットワークを用いて人間の脳のプロセスを模倣することで、機械学習の原理を「より深く」掘り下げます。
このニューロンネットワークは膨大なデータを扱いながらも、脳の物理的な構造や人間の思考過程の形状を再現できます。つまり、深層学習アルゴリズムは非線形思考をより高いニュアンスと優れた意思決定力でサポートします。製品ライフサイクルの問題を予測するAIツールの例を思い出してください。機械学習ツールは問題を特定することを学べますが、深層学習ツールはさらに複雑な傾向を特定し、問題の優先順位をつけ、解決策を提案または実行できます。

機械学習はどのように機能するのか？

機械学習の核心は、コンピュータに大量のデータを与え、その中にあるパターンや関係性を識別させることにあります。データには「トレーニング」「検証」「テスト」「微調整」の4つの段階が対応しています。

機械学習：トレーニング

まず、モデルには大量のトレーニングデータが与えられます。これらのデータは、統計的誤差や外れ値を除去するなど事前にクリーニングされている必要があり、AIが信頼できる情報を使用できるようにします。次に、アルゴリズムはデータを処理し、より正確な予測ができるようにパラメータを調整します。

機械学習：検証

トレーニングの後には検証の段階があり、新たなデータ（検証データ）を使ってAIモデルの精度を測定します。理想的には、モデルはトレーニングデータから得た洞察を一般化し、検証データに対して正確な予測ができるようになるべきです。トレーニングデータと同様、検証では入力に対して正解の出力が既知です。ただし検証段階では、モデルは各データポイントの入力しか見ず、出力は見ません。

スパムメールを認識してフィルタリングするモデルをトレーニングしているとします。この場合、トレーニングデータには、各メールがスパムかどうかがラベル付けされています。一方、検証データにはメール本文のみが含まれています。最後に、ユーザーは機械が生成した出力と正しい出力を比較します。この段階ではモデルはまだ学習中であり、新たな洞察を得て再びトレーニング段階へ戻る機会があります。

機械学習：テスト

モデルはテスト段階にあり、実運用に向けて準備が進んでいます。テストデータは、モデルがこれまで一度も見たことのない新しいデータセットで、出力は含まれていません。機械生成された出力と正しい出力とを比較して、モデルの最終的な性能を評価します。

機械学習：微調整

この時点でも、多くの機械学習モデルは性能向上の余地があります。微調整とは、機械学習モデルを継続的に改善していく反復的なプロセスです。これにより、ニッチなユースケースや非常に特化した用途にも対応できる、より精度の高いツールへと進化します。このプロセスでは、AIの開発者や管理者が特定のパラメータを調整し、精度向上を目指します。

機械学習の種類とは？

機械学習には、AIモデルを訓練するためのいくつかの方法があり、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、および強化学習があります。

教師あり学習

教師あり学習では、モデルにはラベル付きのトレーニングデータが与えられます。これにより、アルゴリズムは特定の入力に対して正しい出力を判断できます。たとえば、悪天候によってサプライチェーンが遅延または停止するかどうかを予測するツールを構築する場合、天候という入力に対してサプライチェーンが遅延したかどうかという出力をラベル付きデータとして提供します。このデータ対を処理することで、予測モデルは特定の天気予報を基に遅延を予測できるようになります。

教師なし学習

教師なし学習では、ラベルなしの生データをモデルに提示し、多くの入力がありますが、何を探すかという指示はありません。モデルは自らデータをスキャンし、パターンを探し出します。その結果、人間には明らかでないトレンドや、発見に時間がかかる傾向を見つけ出すことができます。たとえば、受託製造の顧客を注文傾向でセグメント化するツールなどは、教師なし学習に適しています。教師あり学習では、あくまで訓練データにあるセグメントしか利用できませんが、教師なし学習ではモデルが自らセグメントを特定でき、より精密なターゲティングや詳細な洞察が得られます。

半教師あり学習

半教師あり学習とはその名の通り、一部ラベル付き、その他はラベルなしのデータでモデルを学習させる手法です。この方法は、教師ありと教師なしの学習を組み合わせて、モデルに確かな出発点を提供し、さらにトレンドを見つけやすくします。医療画像の異常検出など、わずかな手掛かりが大きな精度向上につながるアプリケーションで特に有効です。

強化学習

強化学習は、AIシステムが正しい結果に対して報酬を、誤った結果に対して罰を与えられるように訓練するタイプの学習手法です。心理学的な強化理論になぞらえられるように、正の強化と負の強化によって望ましい行動を促し、不適切な行動を抑制します。強化学習では、AIが環境と長期的に関わりながら学習できるよう設計されています。

たとえば、材料の画像を分析して一般的な欠陥があるかどうかを判定するモデルを考えてみてください。仮に一度、欠陥品を正常と判断したり、正常品を欠陥と誤認したりした場合、その誤りを二度と繰り返さないよう学習させます。これは、負の強化を活用する絶好の機会となります。

なぜ機械学習が重要なのか？

機械学習はAI開発の基盤となる技術であり、極めて重要です。AIは現代のデジタル時代を特徴づける技術であり、今後のビジネス界で革新と効率化を推進する上で不可欠となります。機械学習により、AIモデルは初期段階からより高い性能を発揮し、データ量が増えるほど精度が向上していきます。

機械学習を活用することで、大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルなどの重要な技術を生み出せます。これらの技術がさらにスケールし、性能を高めていく中で、機械学習の包括的理解は、AIが世界をどのように変えているかを理解する上でますます不可欠となります。

機械学習アルゴリズムにはさまざまな種類があり、ニューラルネットワーク、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリング、決定木、ランダムフォレストなどが含まれます。

• ニューラルネットワーク：人間の脳の構造と機能を模倣し、人工ニューロンを使って複雑な情報を多層ネットワークで処理します。
• 線形回帰：入力と出力の関係を記述する線形方程式を学習します。
• ロジスティック回帰：入力が特定のカテゴリに分類される可能性を予測するモデルです。
• クラスタリング：教師なし学習手法により、生データを共通の特徴に基づいてグループ化します。
• 決定木：大まかなグループから始まり、より具体的な特徴に絞りながら分類を行います。
• ランダムフォレスト：複数の決定木を組み合わせて、項目のさまざまな側面を評価し、より全体的な理解で分類を行います。

PLMへの機械学習の応用

機械学習
は意思決定を強化し、プロセスを自動化し、従来は検出が困難だったパターンを明らかにすることで、PLMを再構築しています。
これにより、組織は業務を効率化し、製品の品質を向上させ、製品ライフサイクル全体を通じて深い洞察を得ることができます。

機械学習が効果を発揮する主な領域は以下の通りです：

• 要件管理：複数のソースからさまざまな形式で、構造化されていない内容を含む複雑な要件を分析することで、AIは重複を特定し、矛盾を解消し、既存の実装を特定して人的ミスと設計の過不足によるコストを削減します。
• 予知保全：過去およびリアルタイムのIoTセンサーデータを分析して、故障の予兆を検出し、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減します。
• 設計最適化：過去の製品設計を分析することで、非効率性を特定し、性能と製造性を向上させる提案が可能です。
• サプライチェーン管理：機械学習は、混乱の予測、調達戦略の最適化、品質指標、リードタイム、欠陥率に基づいたサプライヤーパフォーマンスの評価に役立ちます。
• コンプライアンスおよびリスク管理：規制データや製品文書を分析して、潜在的なコンプライアンスリスクを早期に検出し、高コストの設計変更や遅延を防ぎます。
• インテリジェント検索と自動化：CopilotのようなAI搭載のPLMツールは、分類、影響分析、ドキュメント化を自動化し、重要な製品情報の検索と対応を容易にします。

PLMに機械学習を統合することで、企業はイノベーションを加速し、製品品質を向上させ、製品ライフサイクル全体で効率を高めることができます。

PLMにおける機械学習の詳細については、当社のブログ記事をご覧ください：
製品ライフサイクル管理における実用的なAI活用例を探る

機械学習の未来

今後数年間で、機械学習の能力はさらに拡大し、私たちの世界のさまざまな側面を再構築していくでしょう。
この進展は、AIモデルをトレーニングするためのデータの急増により加速され、より複雑な能力の実現を可能にします。

たとえば、現在のモデルでもすでに優れた判断が可能ですが、将来的にはさらに複雑な入力に対応し、
より繊細な結論を導き出せるようになると期待されています。機械学習アルゴリズムはよりポータブルになり、
再利用可能で連携してより良い結果を生み出す可能性があります。

現時点でもAIはコードを生成できますが、今後の機械学習主導のコード生成ツールは、より困難な要求にも対応し、
より高度な製品の構築を可能にするでしょう。