「機械学習とは何か？」について、非常にコンパクトかつ正確に整理してくれているよ。経営陣やマネージャークラスになれば、ITについてある程度詳しくなければならない時代といわれているけど、エンジニア職でもないと何から勉強すればいいのか分からないよね。

もっと厄介なのは、なんとなく分かった気になって議論に加わってしまうこと。誤った理解をしていたために、取り組みのチャンスを逃したり、間違ったリスク対応をしたりすることがある。責任ある人が知ったかぶりでは、やっぱりまずい。

そういう人は多いと思うんだ。例えば「機械学習」に関連していそうな単語として、「人工知能」とか「ディープラーニング」といった言葉を聞くけど、どういう違いがあってどう関係しているか、よく分からないよね。

投稿者のキノコードさんによると、人間のような知能をコンピュータに持たせる技術である「人工知能」が一番大きな概念で、それを実現するひとつの技術が「機械学習」。「ディープラーニング」は、機械学習の手法のひとつと説明しているよ。

キノコードさんによると、機械学習とは「コンピュータにある問題についての学習をさせて、問題に潜むパターンを見つけ出す技術」と言っている。例えばアマゾンなどECサイトで使われている「レコメンド機能」の裏にはAIが動いているといわれるけど、あれは機械学習の典型のひとつだ。

つまり大量の購入データをコンピュータに学習させ、「Aという商品を購入するユーザーは、Bという商品も購入する」というパターンを見つけ出す。それを基にAを購入したユーザーにBをレコメンドすることで、購買率を上げるわけだ。

ただし、学習の形にもいくつかある。「購買」とか「価格」とかの予測したい答え（正解）を、データの中から見つけ出すための機械学習を「教師あり学習」といい、正解がなくユーザーを分類したりするときに使われるのが「教師なし学習」というようだ。

それから、過去のデータがない状態で学習する「強化学習」というものもあって、キノコードさんは、壁や物にぶつかりながら学習していくお掃除ロボットを例にあげていたよ。

マーケティングの分野では商品のレコメンドのほか売上や需要の予測に、自動車の分野では自動運転のプログラムに、医療の分野ではCTスキャンの画像を学習させて病気を発見するような形で活用され始めているようだ。

セキュリティでは顔認証の技術がそうだし、あとは金融分野では株や為替の自動取引ね。「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という分類を頭に入れておくと、自社のどういうデータをどう活用できるかと考える手がかりになるんじゃないかな。