機械学習とは？初心者でもわかる人工知能の基本と仕組みをやさしく解説
生徒
「最近よく聞く“機械学習”って、なんのことですか？」
先生
「“機械学習”は、コンピュータが経験から学ぶ仕組みのことだよ。人間がすべてを指示しなくても、自分でパターンを見つけたり、予測したりできるんだ。」
生徒
「それって人工知能と同じなんですか？」
先生
「とてもいい質問だね。機械学習は人工知能（AI）の中の一つの分野なんだ。詳しく見ていこう！」
1. 機械学習とは？
機械学習（読み方：キカイガクシュウ）とは、コンピュータが大量のデータを使ってパターンを学習し、未来のデータに対して予測や分類を行う技術のことです。人間がすべてのルールを手作業で教えるのではなく、データから自動的に学ぶのが特徴です。
例えば、メールが迷惑メールかどうかを判断する機能や、動画サイトで「あなたへのおすすめ」を表示する機能も、機械学習が使われています。
2. 人工知能（AI）との関係
人工知能（読み方：ジンコウチノウ、英語：AI＝エーアイ）は、人間のように考えたり判断したりする機能をコンピュータに持たせる技術です。機械学習は、その人工知能の中に含まれる重要な技術の一つです。
つまり、AIの中に機械学習があり、さらにその中には「深層学習（ディープラーニング）」という技術もあります。
3. 機械学習の主な種類
機械学習には、次のような種類があります：
- 教師あり学習（キョウシアリガクシュウ）：答え（正解）があるデータを使って学習します。例えば、過去の売上データを使って、来月の売上を予測するなど。
- 教師なし学習（キョウシナシガクシュウ）：答えがないデータから、グループを見つけ出すなどの処理を行います。たとえば、似たユーザーをグループにまとめるマーケティングに使われます。
- 強化学習（キョウカガクシュウ）：報酬（ほうしゅう）を得ながら、最適な行動を学習する方法です。ロボットの動作や、ゲームをクリアするAIなどに使われます。
4. 機械学習の使われ方
機械学習は、さまざまな場所で使われています。以下はその一部です：
- 検索エンジンで、ユーザーが探している情報を予測する
- 画像から顔やモノを認識する
- スマートフォンの音声認識で、話しかけた言葉を理解する
- ネットショップで、おすすめ商品を表示する
- 交通量や天気を予測する
こうした機能はすべて、機械学習によって実現されています。
5. 機械学習に使われるデータとアルゴリズム
機械学習では、大量のデータと「アルゴリズム（計算手順）」が必要です。
例えば、以下のようなアルゴリズムがよく使われます：
- 決定木（ケッテイジュ）：質問をたどって分類する方法
- サポートベクターマシン（SVM）：分類の境界線を見つける方法
- ニューラルネットワーク：人間の脳の仕組みに似た構造で学習する方法
6. 機械学習のメリットとデメリット
機械学習にはメリットもデメリットもあります。
メリット
- 大量のデータから規則やパターンを見つけられる
- 人間が気づかない傾向を発見できる
- 自動化や効率化が可能になる
デメリット
- 学習に大量のデータと時間が必要
- 間違ったデータで学習すると誤った予測をする
- 学習結果の仕組みがわかりにくいことがある（ブラックボックス化）
7. 雑学：機械学習のはじまりと歴史
機械学習のアイデアは、1950年代からありました。当時のコンピュータ科学者アラン・チューリングは、「機械は考えることができるか？」という問いから人工知能の研究を始めました。
現在のように実用化されたのは、コンピュータの性能が上がり、インターネットによって大量のデータが使えるようになってからです。近年では「ビッグデータ」「AI」「ディープラーニング」「IoT（アイオーティー）」などの言葉と一緒に注目を集めています。
