はじめに
「AIは学ぶ」と聞くと、人間と同じように勉強しているようなイメージを持つかもしれません。
ですが、AIの学び方は人間とはまったく違う仕組みで動いています。
この記事では、AIがどうやってデータを使って「学び」、いろいろな作業をできるようになっていくのかをわかりやすく解説します。
基本を知っておくと、AIの仕組みがぐっと理解しやすくなりますよ。
1.機械学習とは何か？
機械学習とは、「人が細かくルールを教える」のではなく、「たくさんのデータを見せて、自分でパターンを見つけさせる」AIの仕組みのことです。
従来のプログラムでは、人間が「こうなったら、こう動け」とルールを全部書いていました。
一方、機械学習では「とにかくデータを渡して、そこからルールを発見してもらう」イメージです。
機械学習の3つの種類
- 教師あり学習：正解付きのデータを見せて学ばせる方法。
例：メールが「迷惑メールかどうか」を判定する。 - 教師なし学習：正解がないデータからパターンを見つける方法。
例：お客さんの買い物傾向をグループ分けする。 - 強化学習：試行錯誤をしながら「ごほうび」を得て学ぶ方法。
例：自動運転やゲームのAI。
従来のプログラミングとの違い
1.アプローチ
従来のプログラミング
人がルールを書き込む
機械学習
データを見てAIが自動でルールを見つける
2.柔軟さ
従来のプログラミング
新しい状況に対応するには、人間がルールを書き直す
機械学習
新しいデータを学べば、自分で対応できる
3.スケール（規模）
従来のプログラミング
問題が複雑になるとルールが膨大になって管理が大変
機械学習
データが増えるほど、むしろ予測が正確になりやすい
例：迷惑メール（スパムメール）判定
従来のプログラミング
特定の単語やアドレスを人が登録する
機械学習
過去のメールデータから特徴を学び、新しいタイプの迷惑メールも見抜ける
2.機械学習の学び方（プロセス）
AIが学ぶ流れは、おおまかに次のステップに分けられます。
学習に使うデータを集める。データの量と質が大切。
・クリーニング
欠けているデータや変な値を直す
・正規化
数字のスケールを揃える
・エンコーディング
文字情報を数字に変える
・特徴を作る
日付データから「曜日」を取り出すなど、新しい特徴を作る
・特徴を選ぶ
当に役立つ特徴だけを選ぶ
アルゴリズムを選び、データをもとにAIを鍛える
学習がうまくいったかをテストする
（正確さや再現性などをチェック）
パラメーターをいじったり組み合わせたりして、もっと精度を高める
3.機械学習が得意なことと苦手なこと
得意なこと
パターンを見つける
例：顔認証システム、指紋認証、SNS投稿の分析
複雑な関係を発見する
例：医療診断のサポート、商品おすすめシステム
同じ作業を繰り返すこと
例：工場での品質チェック、チャットボット
苦手なこと
「なぜ？」を理解すること
例：原因や背景を説明することは難しい
常識を使った判断
例：文脈や世の中の知識が必要な判断
創造的な判断
例：道徳的な選択や社会的な影響を考えた決断
少ないデータで学ぶこと
例：まれな病気を診断するようなケース
まとめ
機械学習は、大量のデータからパターンを見つけてAIを成長させる技術です。
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」など、いろいろな学び方を通じて、すでに多くの分野で使われています。
仕組みを知ることで、AIが得意なこと・苦手なことが見えてきて、可能性を正しく理解できるようになります。
