機械学習はそれほど複雑なものなのだろうか？

今日、ネットサーフィンをしていると、機械学習（ML）に関する多くの学術的な定義にぶつかることができる。スタンフォード大学の典型的な説明を例にとってみよう。

「機械学習とは、明示的にプログラムされることなくコンピュータに行動を起こさせる科学である」。

詳しくは、私たち人間がコンピュータに提供するデータや情報に基づいて、コンピュータに学習させ、時間の経過とともに学習を向上させるための科学である。 AIの最終的な目標は、人間の知能を人工的に再現または模倣することだが、機械学習は特定のタスクに関する予測モデルを作成するために革新された。これはAI技術のサブセットで、コンピューターに明示的にプログラムされることなく学習する能力を与えるものである。機械学習の分野では、ディープラーニングという言葉もよく使われる。これはMLのサブセットで、多層のニューラルネットワークが膨大な量のデータから学習し適応する。

しかし、実際には、そのような学術的な定義は無視してよい…機械学習は私たちの日常生活に浸透しており、気づかないうちに毎日その応用に遭遇するほど浸透している。そう思うか？いくつか例を挙げてみよう。

ヘイ、シリ！」と言った瞬間に、iPhoneのシリがどうやってあなたの声を認識するのか不思議に思ったことはないだろうか。 Spotifyがどうやって自分の好みにぴったり合う曲を簡単に提案してくれるのか、気になったことはないだろうか。自動運転車はもう飽きた？これらはすべて、機械学習の典型的な応用である。もっと身近に感じましたか？

Spotifyの推奨プレイリストの仕組みを詳しく見てみよう。スポティファイが、特定のユーザーがどんな新曲を楽しむかを予測したいとする。まず、予測を立てる前に、音楽ストリーミング・プラットフォームはユーザーの既存のライブラリーを調査することから始める必要があるだろう。ユーザーが聴いた曲、リピートした曲、”気に入った “曲についての調査を行う必要がある。そして機械は、音響要素、ジャンル、テンポなど、曲の特徴を分析する。このような分析は、AIや機械学習の分野で通常使用され、展開されているネットワークであるニューラルネットワークで行うことができるため、ここで機械学習が適用される。分析に基づき、機械はユーザーの好みに合いそうな曲を予測する。ユーザーが試聴し、提案された楽曲を気に入ったり気に入らなかったりすると、この新しいデータを統合して同じモデルに入力し、予測リストを更新・改善することができる。

機械学習の価値はどこにあるのか？

時間をかけてパターンを特定し、改善する

機械学習の重要な特徴のひとつは、大量のデータを迅速かつ正確にレビューできることだ。機械はデータから学習し、短時間でその中のパターンや傾向を特定し、予測を行う。時間の経過とともに、変化し続けるデータ量と絶え間なく更新されるデータの性質により、より多くの経験がアルゴリズムに与えられ、より高い精度でより良い予測ができるようになる。

しかし、これは単なるデータのワンマンショーではない。機械学習の素晴らしさは、データセットとアルゴリズムという2つの不可欠な要素から生まれる。良いデータセットがなければ、どんなに優れた膨大なアルゴリズムであっても、結果は最適なものにならない。その逆もまた然りで、魅力的なデータセットがあっても、適切なアルゴリズムとその性質が展開されなければ、結果も影響を受ける。

その典型的な例が天気予報モデルで、過去に起きた天気パターンや出来事に基づいて予報が行われる。データセットがより大きく、より詳細であればあるほど、適切なアルゴリズムのマジックによって、予測はより高い精度を達成することができる。

人的介入を最小限に抑えた適応性

最小限の人間の介入で即座に適応することは、機械学習の主な利点のひとつである。これはウイルス対策プログラムに見られる。機械学習は、分析を実施し、新たな脅威に対応するために、AIと融合して使用される。機械学習は潜在的な脅威を検知するために使用され、AIはそれらの脅威に対する適切な反応を展開するために適用される。これは、マイクロソフトのWindows Defenderが行っていることでもあり、何層もの機械学習を採用することで、ユーザーに安全でセキュアなブラウジング体験をもたらすために、認識された脅威を特定し、ブロックしている。

また、機械学習の自動化は、従業員を手作業から解放するため、時間とコストの削減にも役立つ。人間の介入は、機械からの出力が正しく適用可能かどうかを確認し、監視する必要がある場合にのみ行われる。

幅広い分野に適用可能

他のテクノロジーと同様、機械学習はビジネスのニーズや目的に合わせる必要があるため、あらゆる分野のあらゆる企業にとって完璧にマッチするわけではない。しかし、機械学習や、AIや予測分析などの関連技術から多大な恩恵を受けているため、無数の分野に応用することができる。

例えば、米国のある病院は、非営利の技術・分析会社と協力して、個人のCOVID-19暴露リスクを予測する機械学習主導のモデルを開発した。予測は、人口密度と陽性症例との近さに基づいて行われる。その後、機械から得られた結果を検証・監視した後、医療機関はそれぞれのケースに応じて適切なサポートを展開する。

NashTechの機械学習と人工知能

インダストリー4.0の時代において、世界は急速に変化している。このように、データ駆動型およびAI対応アプリケーションを顧客のために構築することは、私たちの進むべき道における断固とした継続的目標のひとつです。そのため、2018年以降、NashTechはAI/MLを研究するため、AI COTS製品との連携による基礎的なアプローチから、より高度で深いレベルまで、リソースを重点的に投入している。

機械学習とAIの探求に力を注ぐNashTechは、数学と統計学の知識の習得、機械学習と深層学習アルゴリズム（教師あり、教師なし、強化学習）の研究、概念実証（PoC）の構築、AI専門チームを結成するための人材育成、AIを採用することによる新たな価値の可能性を発見するためのお客様との緊密な連携など、幅広い活動を行ってきました。

AIアプリケーションを使用可能なものにするためには、全プロセスにおいて、指定されたAI/MLチームが多大な努力を必要とする：

ビジネスアナリスト：ビジネスアナリストは、通常、新しい洞察やビジネス上の課題を発見するために興味深い質問をします。
データエンジニア：適切なデータセットを収集するか、ETL（Extract-Transform-Load）を行ってデータソースを標準化する。
AI/MLエンジニア：AIモデル構築実験
DevOpsとクラウドの専門家：システム全体をステージング／本番環境に導入する。

この複雑なパイプライン全体を速いペースで実践し、目標を達成できるようにし、小さなスプリントの繰り返しで納品し、リリースのたびに改善し続ける必要がある。

幸いNashTechでは、グローバルクライアントのプロジェクトにアジャイルプラクティスを適用することを得意としています。したがって、AIと機械学習のためのDevOps文化の構築には自信がある。

NashTechのケーススタディ

NashTechでは現在、部門を超えた国際的なクライアントのために展開されているいくつかのプロジェクトに機械学習を適用している段階です。

教育/エドテック

IELTSやPTEのような英語試験の需要が高まる中、どのように評価と採点の需要に応えるかは、教育機関が解決すべき重要な問題の一つである。現在、この業界では人材が不足しており、試験官の採点コストも高い。

NashTechは、教育テクノロジー（EdTech）のパイオニアであるクライアントのために、この問題を解決するソリューションを構築した。他の機械学習アプリケーションと同様に、2つの主要な段階がある：機械が学習できるデータセットを確立することと、予測を行うためにアルゴリズムを適用すること。

データセットの準備：過去の試験、結果、ベンチマーク、その他の過去のデータに関する情報を7カ国から収集し、統合した。データセットは分割された：80%はトレーニング用、20%はテスト用
アルゴリズムを適用する：私たちは、分類、処理、予測を行うための人工リカレントニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャである長期短期記憶（LSTM）などのディープラーニングアルゴリズムを試験問題の評価に適用した

訓練されたモデルの出力は、90％以上の精度で有望である。公差±1を適用すれば、0から6までのスコアバンドで95％以上のスコアを正しく獲得できる。

また、デジタルの時代には、オンライン試験が普及している。検査が正直に行われ、不正がないことを保証するために、機械学習はカメラによる監視にも応用されている。候補者が登録されたIDと一致しないことを機械が検知した場合、警告がバックオフィスに送られ、結果は棄却される。

カメラ監視をサポートするため、NashTechはキーボードパターン検知に関連する遠隔テストセンター用のPOCも開発している。つまり、機械はタイピングパターンを識別し、それが以前に候補者から提供された行動から学習したものと一致するかどうかを確認する。

スマートアルバム

あなたが写真家で、月に何千枚もの写真を撮っていて、トピック、場所、人物、年齢、性別、または木や家具などの単純なオブジェクトで写真をフィルタリングする必要があるとします。 AI/MLに支えられたコンピューターが、より迅速で効率的なソリューションを提供できるとしたらどうだろう？

スマートな写真管理は、NashTechが機械学習とディープラーニングを応用しているもう一つの例である。機械は、画像検索をサポートできるように、写真を「理解」するように訓練され、学習される。 PoCが立ち上げられ、以下のようないくつかの機能がある：

写真に写っている人を数える
それらの人々の年齢、性別、感情を特定する。人がすでにエンコードされていれば、機械は写真からその人を認識できる
他の物体（家具、木、植物など）があるかどうかを確認する。
最大80のオブジェクトクラスの検索をサポートし、エンドユーザーがより多くのクラスをトレーニングできるようサポートする。

データセットとアルゴリズムの融合から生まれる最高の体験をエンドユーザーに提供するため、NashTechはPoCの機能強化を常に追求しています。そのために、PoCが本番稼動したら、エンドユーザーからのフィードバックを集めたい。このフィードバックは、マシンの出力に対する我々の検証と組み合わされ、マシンを再トレーニングするために使用される。

NashTechAIプラットフォーム

AIアプリケーションの構築プロセスを加速するために、NashTechは機械学習だけでなく、データサイエンスと人工知能（AI）を融合的に適用した独自のAIプラットフォームも開発しました。コンピュータビジョン（顔検出・認識、年齢・表情予測、OCRを含む）、キーボードバインディング予測、フォーム抽出、感情分析、テキスト分析など、一般的なAIモジュールを必要とするソリューションは、NashTechのアクセラレータを利用することができます。 AIライブラリーはまた、Kubernetesやマイクロサービスといった最新のアーキテクチャやインフラストラクチャの上に構築されており、本番環境ですぐに使えるAIアプリケーションを提供することを目標としている。

これらのAIライブラリの注目すべき機能には、以下のようなものがある：

顔検出、顔認識
質問と回答（チャットボットアプリケーションに適用可能）
IDカード予測：IDカード（画像またはカメラ）から個人情報を抽出し、デジタルKYCプロセスに適用できる。
フォーム処理：保険請求書、船荷証券などから情報を抽出。
光学式文字認識(OCR): スキャンした紙文書、スキャンしたPDFファイルからデジタル画像まで、さまざまな文書をテキストなどの編集・検索可能なデータに変換することができます。

NashTechのAIライブラリのほとんどはすぐに使用できますが、クライアントの要求から必ずしもすべての問題を解決できるわけではありません。また、お客様独自のデータセットに依存する特定のカスタマイズされたAIモデルを構築し、お客様のインフラ上で実験を構築・実行し（データプライバシーを確保するため）、最終的にAIソリューション全体として展開することも可能です。

NashTechはまた、AIプラットフォームをロボティクス・プロセス・オートメーション（RPA）などの他の新興テクノロジーに統合し、スマートオートメーションを最大限に活用している。

人工知能も機械学習も、”もうそこまで来ているのか？”という疑問はまだ完全には解決していないが、人間と機械が融合する未来が始まり、日に日に明確なビジョンが見えてきていることは容易に予見できる。

近い将来、NashTechは、当社の潜在能力と能力を最大限に引き出し、顧客体験を向上させるため、先端技術の探求に継続的に投資し、力を注いでいきます。

卓越したテクノロジーを提供してきた長年の経験により、NashTechは、新たなテクノロジーを探求し、デジタルトランスフォーメーションの旅に適用するお客様をサポートします。

詳細については、info@nashtechglobal.com。機械学習と人工知能を活用することで、どのように真のビジネス価値を付加し、御社のビジネス変革に貢献できるかについて、喜んでお話させていただきます。

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機械学習はそれほど複雑なものなのだろうか？

機械学習の価値はどこにあるのか？

時間をかけてパターンを特定し、改善する

人的介入を最小限に抑えた適応性

幅広い分野に適用可能

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