1.機械学習は3種類

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そもそも、「機械学習」とは何か知っているでしょうか。

機械学習とは、大量のデータを学習し、分類や予測などのアルゴリズやモデルを自動的に構築する技術を指します。

 

機械学習は大別して、以下の3種類です。

 

教師あり学習

教師あり学習とは、学習データとして正しい出力が与えられ、ある入力を受けると正しい出力ができるように学習させるアルゴリズムです。

例えば、既存のデータと正解データを比較し、事前に設定したクラスに分類する「識別」や数値などの連続する値を予測する「回帰」などが該当します。

 

 

教師なし学習

教師あり学習は正解データを与えられるのに対し、正解データを与えずに学習させるアルゴリズムが「教師なし学習」です。

教師なし学習では、大量のデータからデータの構造やパターンの抽出・分類をします。

 

代表例は、似たような特徴を同じグループに分ける「クラスタリング」です。

 

 

強化学習

強化学習は、正解データを与えられずに、データの出力を価値づけし、その価値を最大化するための行動をとるようにするアルゴリズムです。

例えば、株式投資における投資判断やゲームで高いスコアを出すための処理などが該当します。

 

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2.機械学習とディープラーニングの違い

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機械学習もディープラーニングもはAI（人工知能）の一部ですが、その関係性は異なります。

機械学習はAI（人工知能）の1つであり、「ディープラーニング」は機械学習の1つとなります。

 

機械学習の方が広い意味を指していることを覚えておきましょう。

 

 

機械学習とディープラーニング(深層学習)について詳しく知りたい方は下記記事をご一読ください↓

 

 

 

3.コスト削減の機械学習活用事例

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ここからが本題です。機械学習の活用事例を紹介していきます。

機械学習を導入することで、さまざまなメリットがありますが、その最たるものはコスト削減でしょう。

 

機械学習で事業を効率化し、費用をおさえることができます。

 

チャットボットを活用した機械学習活用事例

チャットボットを活用することで、顧客や社員とのコミュニケーションを円滑にします。

導入企業は、キリンホールディングスやサイシードなど多数。

 

過去の問い合わせ情報などのデータを機械学習が解析したチャットボットを活用し、カスタマーサポートへの負担軽減や問い合わせに要する時間の削減など、人的コストの削減ができます。

 

手書き書類の入力自動化

従来人の手で入力していた書類を機械学習による自動入力システムによって、作業時間を大幅に削減しています。

佐川急便では、配送伝票を手書き文字を自動読み取りするシステムを開発。

 

新システムを導入した結果、作業時間を月約 8,400時間短縮することに成功しています。

他にも、オリックス生命保険や仙台銀行など、物流や金融企業を中心に導入が相次いでいます。

 

 

SNSへの投稿自動化

機械学習による言語解析によって、SNSの投稿を自動化し、SNS担当者の負担を減らすことが可能です。

デジタルマーケティング支援などを手掛けているレッジ社は、テレビ番組のツイートを番組の要約・適切なハッシュタグを機械学習によって自動化し、作業工数を減らしています。

 

 

広告のクリエイティブの自動生成

実在しない人物の画像を機械学習が自動生成し、著作権などの権利を侵害することなく広告に使用できる写真を取得できます。

制作コストの削減に繋がります。データグリッド社では、実在しない人物の画像生成を行う「全身モデル自動生成AI」を開発。広告での活用が期待されています。

 

 

 

4.売上増加の機械学習の活用事例

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機械学習による顧客分析や需要予測を活用し、売上増加に成功している企業が増えています。

では、実際の活用事例を見ていきましょう。

 

小売業界の需給予測

小売業界では、過剰在庫による廃棄が問題となっています。

機械学習を活用し、流通データなどから需要を予測することで、在庫の削減が期待されています。

 

従業員はより接客業務に注力できるようになり、収益性の向上にも繋がるでしょう。

大手コンビニチェーンのローソンでは、AIを活用した発注システムを全国約1万3,800店で導入。

 

また、ファッショントレンドの解析を手掛ける三陽商会では、画像AIを用いたファッショントレンド予測サービスを展開し、アパレル事業者の商品企画をサポートしています。

 

 

農業の生産量予測

機械学習を使って、生育データや気象データから収穫量や収穫時期を予測し、作物の排気量削減や安定した収穫量の確保などが期待されています。

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術開発機構（NEDO）とファームシップ、豊橋技術科学大学の共同研究では、レタスの市場価格を予測するシステムを共同開発しています。

 

他にも、全国各地で実証実験が進められています。

 

 

店舗への来客データ分析

動線分析や属性分析によって、店舗でのデータが可視化され、「どこにどんな商品を設置したら良いのか」効果測定ができるようになりました。

コンビニや飲食店では、導入が進んでいます。老舗料理屋「ゑびや」では商品開発や品揃えに機械学習を活用した結果、売上高は4.8倍に成長。

 

また、大型スーパーマーケットを展開するトライアル福岡のある店舗に独自開発したAIカメラを1,500台導入。年間売上を60億円から100億円まで伸ばす計画とししています。

 

機械学習の技法(種類)について詳しく知りたい方は下記記事をご一読ください↓

 

 

 

5.まとめ

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機械学習の活用事例を紹介してきました。機械学習は小売業界や農業、金融業界などさまざまな業界での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。

 

今回紹介した事例を参考にして、「機械学習でどんなことができるのか」具体的なイメージがわいてきたでしょう。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。