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機械学習

機械学習とは

機械学習は、人工知能(AI)のサブセットであり、アルゴリズムは履歴データからの例に基づいて学習して、結果を予測し、人間では容易に特定できないパターンを見つけ出します。たとえば、機械学習では、解約する可能性のある顧客、詐欺の可能性がある保険請求などを明らかにすることができます。機械学習は 1950 年代から存在していますが、クラウドストレージなど低コストコンピューティングリソースの進化、データ収集の簡略化、データサイエンスの普及により、ビジネス分析においてまさに「次の大ブーム」になっています。

簡潔に述べると、機械学習アルゴリズムは例に基づいて学習します。次に、ユーザーがこれらの自己学習アルゴリズムを適用してインサイトを見つけ出し、関係を判断し、将来の傾向に関する予測を行います。機械学習は、医療、保険、エネルギー、マーケティング、製造、金融テクノロジー(フィンテック)などさまざまな業種で実用化が期待できます。機械学習を効果的に実装すると、実際の課題に対する最適解を見出すことができ、目に見えるリアルなビジネス上の価値を生み出します。

機械学習が重要である理由

ほとんどの統計分析はルールベースの意思決定を利用しますが、機械学習は各ステップを厳格に定めるルールでは定義できないようなタスクの処理に秀でています。機械学習は、結果が大量の要因(人間には監視するのが難しいか不可能な要因)に左右されるビジネスシナリオの数々に適用することができます。その結果、企業はローンの債務不履行の予測、顧客離れにつながる要因の理解、詐欺の可能性のある取引の特定、保険請求プロセスの最適化、再入院の予測、その他の数多くのケースに機械学習を利用しています。

機械学習やその他の AI テクノロジーを効果的に実装できた企業が大きな競争上の優位を獲得します。McKinsey & Company 社の最近の報告によると、AI テクノロジーは 2025 年までに 50 兆ドルもの価値を生み出すと予想されます。同じことを行えなかった企業は、遠からず、この新たな領域を積極的に取り入れた企業に太刀打ちできなくなります。

機械学習 + DataRobot

これまでの機械学習は、大量のコーディングを手作業で行う必要がある面倒なプロセスであり、組織が技術を活用する能力を制限していました。貴重な存在であるデータサイエンティストのチームを社内に持たない企業では、開発・テストできるモデルの数が限られ、そうしたモデルは多くの場合、開発に時間がかかり、完成する頃には時代遅れになっていたのです。

この問題を解決するために、DataRobot は機械学習の自動化を開発しました。高品質な機械学習モデルを構築するには、精巧な特徴量エンジニアリング、統計に関する博士レベルの知識、豊富なソフトウェアエンジニアリング経験を組み合わせることが求められます。DataRobot は、機械学習をあらゆる組織のあらゆる人が利用できるようにするために取り組んでいます。データサイエンスの経験やコーディング知識がない人でも使用できる完全自動化されたモデリングプラットフォームに、世界トップクラスのデータサイエンティストの知識とベストプラクティスが組み込まれているため、かつてないほど迅速にインサイトを獲得できます。