Machine Learning

Machine Learningがデータから法則を導き出す自律型AIのコア技術の仕組み

従来のプログラミングは人間がルールを書き込んでいた。if-thenの分岐を無限に記述するようなもの。しかし現実のビジネスはそんな単純な条件分岐では回らない。

そこでMachine Learningの出番となる。

アルゴリズム自身がデータから法則を抽出する。人工知能という大きな括りの中で、自律的にパターンを見出す中核技術。さらにその発展形として、多層のニューラルネットワークを用いるディープラーニングが存在する。

現場でよくある勘違いは、アルゴリズムを入れれば勝手に賢くなるという幻想である。ゴミを入れればゴミが出る。Garbage in, garbage out。データが全てである。

学習モデル構築のプロセスと3つの主要手法

現場で使う手法は大きく3つに分かれる。

正解データを与えて予測させる教師あり学習。正解を与えずデータの構造をクラスタリングする教師なし学習。そして、試行錯誤を通じて最適な行動を学習する強化学習である。

Pythonのライブラリであるscikit-learnやTensorFlowを使えば、数行のコードでモデル自体は動く。

だが、実務の壁はそこにはない。

現場の泥臭いデータクレンジングに全体の8割の時間を奪われる。欠損値だらけのExcelファイルや、表記揺れの激しいテキストデータ。これらを整える作業を甘く見るとプロジェクトは確実に頓挫する。あなたは泥かきをする覚悟があるか。

物流と人事における活用事例と代表的ツール

需要予測や離職予測の現場では、すでに多くのツールが稼働している。

例えばDataRobot。データサイエンティストがいなくても、GUI上で複数のアルゴリズムを比較検討できる。物流部門の在庫最適化で使った際、数ヶ月かかっていたモデル構築が数日で終わった。

営業部門ならSalesforce Einsteinが身近だろう。商談の成約確率をスコアリングし、次に打つべきアクションを示唆する。Amazon Personalizeを社内の研修レコメンドエンジンとして人事部門に転用したケースもある。

ツールは揃っている。問題はそれを使う人間のドメイン知識である。現場の業務フローを理解していない人間が作ったモデルは、誰も使わないただのオブジェになる。

現場導入における費用対効果と技術的制約

精度を追求すればするほど、モデルは複雑化する。

ここで直面するのがブラックボックス問題である。なぜその予測が出たのか、人間には説明できなくなる。

製造業の不良品検知でディープラーニングを導入した際、現場の工場長から「理由がわからない判定は信用できない」と突き返されたことがある。悩ましい。精度を取るか、解釈性を取るか。判断が分かれるところである。

また、計算リソースのコストも無視できない。クラウドコンピューティングのGPUインスタンスを回し続ければ、請求書を見て青ざめることになる。費用対効果をシビアに計算しなければ、ただの技術の無駄遣いで終わる。

自社適合性を評価するチェックポイント

自社で本格的に導入すべきか。

まず見るべきは、予測対象に対する明確なKPIが存在するかどうかに懸かっている。何となくデータがあるから分析してくれ、という依頼は全て断るべきである。

次に、継続的に良質なデータが蓄積される仕組みがあるか。一度モデルを作って終わりではない。環境の変化に合わせて再学習を回す運用体制が求められる。

Machine Learningは魔法の杖ではない。泥臭いデータの整備と、現場の業務プロセスへの組み込みをやり切る執念が問われる。それを担う覚悟が自社にあるか、今一度問いただしてほしい。