コンピュータが大量のデータからパターンを自動で学習し、未来を予測する技術が機械学習である。人間が一つひとつルールを教え込むのではなく、データを与えることでコンピュータ自身が賢くなる点が特徴だ。これにより、一人ひとりの好みに合わせた情報提供が可能になり、画一的ではない、個人に最適化された体験を実現する。
英語でMachine Learningと訳されることから、MLと略することもある。
データから賢さを自ら獲得する仕組み
機械学習は、人工知能（AI）という大きな枠組みの中の一分野である。そして、近年よく耳にするディープラーニングは、さらにその機械学習に含まれる特定の一手法という関係にある。両者の最も本質的な違いは、予測の手がかりとなる「特徴量」という要素の扱い方にある。
従来の機械学習では、どのデータが予測に役立つかという判断基準（特徴量）を人間が考える必要があった。例えば、住宅価格を予測するなら、「面積」や「駅からの距離」が重要だと人間が定義し、コンピュータに教える。
一方、ディープラーニングは、人間の脳の神経回路網を模した複雑な仕組み（ニューラルネットワーク）を用いて、与えられたデータの中から何が重要な判断基準になるかを自動で見つけ出す。この能力のおかげで、人間では判断基準を定義しにくい複雑な画像や音声の認識において、目覚ましい成果を上げている。
語源・提唱者
「機械学習」という言葉は、1959年にIBMの研究者であったArthur Samuelによって提唱された。彼は、コンピュータにボードゲームのチェッカーをプレイさせるプログラムを開発していた。このプログラムは、自己対戦を何千回と繰り返す中で、どの盤面が有利かを自ら学習し、棋力を向上させていった。最終的には、開発者であるサミュエル自身を打ち負かすほどの強さに達した。この経験から彼は、機械学習を「明示的にプログラムすることなく、コンピュータに学習する能力を与える研究分野」と定義した。
アーサー・サミュエル（出典：https://historyofinformation.com/images/_Arthur_Samuel_big.jpg）
一人ひとりに合わせた体験を届ける
機械学習がもたらす最大の価値は、一人ひとりのユーザーに合わせた「パーソナライゼーション」の実現にある。ユーザーの行動履歴や属性といったデータを継続的に学習し、個々のユーザーにとって最も価値のある情報や機能を、最適なタイミングで提供することが可能になる。
特に、サービスが使われれば使われるほどデータが蓄積され、それを学習することで予測の精度が向上していくという「好循環」を生み出す点が重要である。この循環は、ユーザーの満足度を高め、サービスへの長期的な愛着を育む。全てのユーザーに同じ体験を提供するのではなく、個人に応じて動的に変化する、生きた体験を設計する上で不可欠な技術となっている。
学習方法の代表的な3つの型
機械学習の学習アプローチは、与えられるデータの種類によって、主に3つのタイプに分けられる。目的に応じてこれらの手法を使い分けることで、様々な課題を解決することができる。
- 教師あり学習
正解データ（例：猫の画像と「猫」というラベル）をセットで与え、その関係性を学ばせる手法。迷惑メールの判別や、過去のデータに基づいた売上予測などで使われる。
- 教師なし学習
正解データがない状態から、データ内に潜む構造や似た者同士のグループを見つけ出す手法。顧客層の分析や、通常とは異なる動きを検知する異常検知などに活用される。
- 強化学習
試行錯誤を繰り返しながら、最も良い結果（報酬）が得られる行動を自ら学んでいく手法。ゲームAIが最適な戦略を見つけたり、ロボットが歩行を覚えたりするのに応用される。
個人の好みに合わせてサムネを変える
動画配信サービスNetflixの推薦システムは、機械学習の活用事例として有名である。膨大な作品の中から、ユーザーが次に見たいと感じるであろう作品を的確に提案することが目的である。
Netflixは、ユーザーの視聴履歴、評価、検索キーワード、視聴時間帯など、多岐にわたるデータを分析する。その結果、トップページに表示される作品の並び順だけでなく、各作品の「サムネイル画像」までもがユーザーごとに最適化される。例えば、あるアクション映画について、アクション好きのユーザーには爆発シーンを、恋愛要素を好むユーザーには主演俳優のロマンスシーンを見せる、といった細やかな調整が行われる。
これにより、ユーザーがコンテンツを探す手間が省けるだけでなく、自身の知らなかった好みの作品に出会う「セレンディピティ（偶然の発見）」を意図的に作ることもできる。これは、ユーザーの満足度を劇的に高め、サービスへの信頼と愛着を深めることに直結している。
