知っておくべき機械学習の必須アプリケーション9選

近年の目覚ましい技術進歩により、機械学習のアプリケーションは急増しています。機械学習技術はますますサービスとして理解されるようになっています。

そのため、市場と産業に革命をもたらし、プロセスを自動化し効率化する多数のユーティリティがすでに存在します。これらの選択肢を知り、適用することは、一歩先を行き、陳腐化を避けるために不可欠です。

機械学習とは

機械学習は、機械が結果を予測し、データに基づいて自律的に意思決定する方法を開発する人工知能（AI）の一分野です。

機械学習を通じて、コンピューターシステムは自らの経験と入力されたデータから学習することでプロセスを改善できます。これにより、特定のプログラミングなしであらゆるプロセスを完全に促進できます。つまり、これらのシステムはプロセスを自動化し、機械に具体的な指示を与える人的介入の必要性を排除します。

機械学習の主なアプリケーションはビッグデータの分析に関わります。これは人間には処理不可能なタスクですが、コンピューターシステムなら高速に実行可能です。

この情報を通じて、機械学習システムはリスクと機会を特定し、データに基づいた最良かつ最も効率的な意思決定を行えます。

最高の機械学習アプリケーション

1. 金融セクター

適切なインフラストラクチャがあれば、金融分野で機械学習システムをサービスとして適用可能。プロセス自動化、クライアントとより速くやり取りするチャットボットの生成、自然言語処理（文書から最も重要な情報を抽出）による管理業務の最適化にすでに活用されています。

機械学習アプリケーションにはセキュリティ強化も含まれ、マネーロンダリングなどの不正行為を自動検知。

2. バーチャルアシスタンス

バーチャルアシスタンスは、幅広いセクターで使用されている機械学習アプリケーションの一つ。バーチャルアシスタントは自然言語処理（NLP）を使用してユーザーのニーズを特定し、実行コマンドに変換。

最も人気のあるアプリケーションの一つ：2019年に32.5億台のバーチャルアシスタントが使用されていたのに対し、2023年までに世界で80億台が使用されると推定。

3. マーケティング、広告、ソーシャルネットワーク

サービスとしての機械学習システムは、組織が潜在顧客にリーチする能力に革命をもたらしました。こうして予測マーケティングなどの新しい分野が誕生。

例として、ソーシャルネットワークでの機械学習アプリケーションが急増。ユーザーに新しい友達や興味深いプロフィール、関連広告を提案するアルゴリズムなど。

4. より効率的な移動と旅行

サービスとしての機械学習の最も一般的な用途の一つは、渋滞箇所を予測し、最速・最適・最も効率的なルートを決定するGPSアプリケーションの登場。

さらに、最も興味深い機械学習アプリケーションの一つとして、このシステムを自律走行に使用する車両の開発が進行中。距離や危険の計算能力は向上しているものの、まだ初期段階のシステム。

5. ヘルスケアと医療

医療分野では、機械学習システムをサービスとして活用し、データ分析を通じて疾病を早期発見したり、その進行を予測したりする取り組みが進行中。

同様に、医学研究や、より適切な治療計画を通じた患者ケアへの適用も計画されています。

6. コミュニケーションの改善

機械学習システムは、いわゆる感情分析を適用する能力が向上：テキストの主観性を見つけ、言語分析を通じて意味を抽出。

コミュニケーションレベルでの機械学習アプリケーションでは、翻訳のための言語検出も可能。同様に、音声認識とテキストへの変換も機械学習の適用により大幅に改善。

7. セキュリティ

多くの面で、機械学習は多くのセクターで安全性を向上させるサービスと理解されています。したがって、防犯カメラの録画で最も関連性の高い情報を検出するためにこの技術を適用可能（例：人間がシーンに入ったとき、顔を検出・認識したり、複数フレームでの同一人物の存在を検知）。

8. 産業レベルでの機械学習アプリケーション

データから価値を抽出し、予測と解決策を提案する機械学習アプリケーションの能力は、産業にも大きな影響を与えます。コスト削減、プロセス最適化、より安全でスムーズな運用は、人工知能が産業環境にもたらす改善の一部。

例として、多くの産業が予知保全を可能にするために機械学習を適用。機械自体が故障前に反応できるようになり、その結果、生産中断につながる故障を防止。

9. スマートシティ向け機械学習アプリケーション

多くの自治体にとって、都市の問題を検知し、それに応じた解決策を開発するのは非常に困難。機械学習により、これらのシステムは動画記録からソーシャルメディアのコメントまで、大量のデータ（構造化・非構造化両方）を管理し、収集されたすべてのデータを分析して各問題に特化した解決策を見つける支援が可能。すべての解決策が類似問題に通用するわけではないため。これにより、IoTノードとしての考慮に一定の要件を求めるUNE 178108:2017インテリジェントシティ標準への準拠が可能：

- 水平性
- 相互運用性
- オープン性
- 拡張性
- セキュリティ

Nexus Integraのようなプラットフォームは、すでに産業向けにAIと機械学習を実現しています。このシステムはIoTとビッグデータなどの技術を組み合わせ、数千のデータ（リアルタイムと履歴の両方）でMLシステムを供給し、直感的な単一プラットフォームを通じて産業がより良い意思決定を行えるようにします。さらに、ML Nexus Integraモジュールにより、機械学習アルゴリズムの生産性をシンプルに管理し、生産プロセス全体に容易に統合可能。