機械学習とは
機械学習（machine learning、マシンラーニング）とは、コンピューターが特定の制約を持つデータセットを反復的に処理することで、
内在するパターンを見つけ出すプロセスです。これには、プログラミングなしで、コンピューターが環境を探索したり、新しいスキルを身につけるように、
コンピューターを「学習」させる工程も含まれます。
機械学習は、システムや
機械に人間の知能を持たせることを目指す科学である人工知能（AI）の基盤の1つであり、
人工知能の実現になくてはならないものです。
また、機械学習関連で
話題となることの多い用語に「ディープラーニング（深層学習）」があります。ディープラーニングは、機械学習を進化させたものであり、人工ニューラルネットワークを
使用して、人間の介入なしで機械学習のアルゴリズムを動作させます。
機械学習が重要である理由
膨大で複雑なデータの分析を実現し、より大規模で正確な結果をすばやく得られる機械学習は企業に不可欠な存在です。これにより、
企業は収益性の高い機会や潜在的なリスクを迅速に特定することができます。
機械学習のライフサイクル
機械学習モデルの構築手順は以下の通りです。
- データの選択と準備
- 使用する機械学習アルゴリズムの選択
- アルゴリズムをデータで学習させ、カスタムモデルを作成
- テストデータ（別名：ホールドアウトデータ）で、完成したモデルの性能を検証
- 新しいデータでモデルを使用（スコアリング）
強力かつ正確なビジネス成果を
継続的に推進するためには、機械学習モデルを長期的に監視し、最適化していく必要があります。
機械学習手法
機械学習には大きく分けて、教師あり学習、教師なし学習、
強化学習の3つのカテゴリがあります。
教師あり学習のアルゴリズムでは、ラベル付きデータセットを使用してトレーニングを行い、履歴データに基づいて特定の結論に到達するように学習させます。
機械学習のユースケース
機械学習は多くの組織で活用されており、さまざまな業界において豊富な応用事例が生み出されています。以下にいくつかの例を
挙げます。
人事
- 人材の動向と予測
- 採用の最適化
- キャパシティ予測
消費財
- 製品ライフサイクル管理
- 在庫の最適化
- 需要予測
サプライチェーン
- サプライヤーの最適化
- 在庫計画と補充
- リスク分析と監視
医療
- 臨床および集団の医療管理
- 医用画像に関するインサイト
- 患者リスクの特定
財務部門
- 予算編成、予測、キャッシュフロー分析の計画
- 収益予測
- 詐欺、浪費、不正使用への対策
IT/COE
- 根本原因の分析
- チケットの優先順位決定
- 異常検出
小売
- パーソナライゼーション
- 改善に向けた提案
- 商品供給計画
機械学習とアナリティクスオートメーション
機械学習モデルを成功させるためには、モデルのトレーニングに使用するデータの入念な準備と分析が
欠かせません。こうした基本的なプロセスを何らかの方法で自動化できれば、データの入力から
インサイトの獲得に至るまでの工程を迅速化し、時間とコストを節約できます。
分析プロセス全体の自動化は
企業が成功を収め、俊敏性を実現する鍵となります。機械学習は組織の変革的な成果の加速に役立ち、
アナリティクスオートメーションはその成果をより一層高速化させます。
機械学習を始めるには
Alteryx Analytics Automation Platformは、分析のワークフロー全体を完全に統合します。データ準備などの機能に加え、
完全ガイド付きの自動機械学習およびモデル作成が可能で、「エキスパートモード」のオプションも使用できるため、
誰もがより迅速に結果を得られます。
データのアクセス、準備、モデル作成、モニタリング、モデル調整や、分析結果の共有などのすべてを、
1つのプラットフォーム上で簡単に実行できます。プラットフォームの無料トライアルにサインアップして、
ぜひその実力をご体感ください。