人工知能 vs 機械学習：主要な違いを解説

人工知能（AI）は2020年の最大のバズワードの一つであり、その潜在能力を完全に活用し始めるにつれ、今後さらに人気が高まるでしょう。この分野に初めて触れる方は、「人工智能」という概念がなぜほぼ常に「機械学習」とセットで語られるのか不思議に思うかもしれません。

これらは何なのか？ どう違うのか？ 産業現場でどこに適用できるのか？ なぜこれほど重要なのか？ インダストリー4.0から生まれた多くの用語と同様、AIと機械学習も頻繁に過剰使用され、誤って適用されているように見えます。この記事では、マーケティングの誇張を抜きにして、その違いを明確にしようと試みます。

AIとMLの定義

人工知能とは、機械が人間の振る舞いを模倣する技術です。機械学習（ML）はAIのサブセットで、経験を積むにつれて統計的手法で改善していきます。AIには自然言語処理、画像認識、スマートロボットなど多くの種類があります。

人工知能には知覚、推論、学習の能力があります。多くのAIシステムの基盤である機械学習には、結果を予測する能力のみがあります。MLはデータのパターンの差異を識別できますが、自分が実際に何をしているかを決して理解しません。AIは機械学習の結果を他の分析手法と組み合わせ、何らかのレベルの知能に到達します。

図：人工知能、機械学習、ディープラーニングの相互関係

違い

機械学習は二値決定を担います。何かが真か偽か。時間の経過とともに決定手法が改善され、決定が正しいという確信度が高まります。顔認証は機械学習の古典的例です。写真の中の人物が本人か否か。一方、人工知能は多くの入力による決定を組み合わせ、それら全てを改善します。決定の多様な側面から学習します。例えば、あなたが頻繁に別の人物と写真に写っている場合、AIはその経験から学び、機械学習アルゴリズムを更新して決定プロセスを改善します。

適用

機械学習の最も一般的な適用はパターン認識です。教師あり学習を用いて、機械学習アルゴリズムに堅牢なデータセットを提供します。最も一般的な学習手法は回帰と決定木です。プログラマーが関心のある条件を特定し、アルゴリズムが将来に類似条件を探索します。

機械学習システムは資産健全性監視によく適用されます。例えば、振動解析で回転機器のベアリング問題を検知します。機械学習を用いると、数年分の大量の振動データをアルゴリズムに与え、データ内のパターンを特定します。プログラマーがデータセット内でベアリング故障が発生した時点を特定します。システムは決定と信頼度を出力します。例えば、「6週間以内にベアリングが故障する確信度90%」といった具合です。

人工知能がこの状況で果たす役割は、他のデータ分析手法の活用です。製造データ（プロセスデータ、品質データなど）を導入することがあります。AIシステムは機械学習アルゴリズムを強化し、ベアリング故障の検知精度を高めます。また、望ましい結果を達成するための最適な条件を提示する能力もあります。例えば、8週間後に計画停止がある場合、AIシステムはベアリングがそれまで故障しない確率を高める条件を提示します。

重要性

MLとAIの技術は、製造業での成功に不可欠になります。より多くのデータを取得し、分析ツールを用いることで、より良い意思決定をより速く行えるようになります。これにより、運用効率とビジネス効率が劇的に向上します。特定パラメータを最適化しながら他の値を制約することでプロセスを改善できます——例えば、品質を維持しながら効率を最大化するなど。購買決定を変動する市場環境で最適化できます。前述の通り、設備を最適レベルで運用可能になります。

結論

AIと機械学習の導入を試みる前に、一言注意しておきます。これらをビジネスで活用するメリットは多いですが、デジタルトランスフォーメーションの第一歩にすべきではありません。大量の計算能力を持つシステムが必要です。アプリケーションニーズに合わせてスケール可能なクラウドアーキテクチャの検討を推奨します。

データ品質もこれらの取り組みの成否を分ける重要要素です。「ガベージイン、ガベージアウト」の格言が当てはまります。しかし、データが正しく整理され、処理能力が備われば、機械学習を用いた人工知能は前述の成果を確実にもたらすでしょう。