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機械学習の最も簡潔な定義

機械学習テクノロジーは、データから学習し、タスクの実行方法をコンピューターに伝えます。明示的なプログラミングは必要ありません。
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イラスト:人間の脳

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワーク(別名「人工ニューラルネットワーク」)は、人間の脳の神経細胞の仕組みを大まかに模倣した、機械学習の一種です。ニューラルネットワークは、同時に動作するノード(つまり「ニューロン」)の複数層を使用して、人間のように、学習し、パターンを認識し、意思決定を行うコンピュータープログラムです。 

イラスト:深層学習におけるニューラルネットワーク

深層学習とは

深層学習とは、多数のニューロン層と膨大な量のデータで構成される「深い」ニューラルネットワークのことです。この高度なタイプの機械学習は複雑な非線形の問題を解決することができ、自然言語処理 (NLP)、パーソナルデジタルアシスタント、自動運転車など、AI のブレークスルーに貢献します。 

イラスト:新しい情報を学習する人間の脳

教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習のアルゴリズムでは、正しい答えが含まれるデータを使用したトレーニングが行われます。ここでは、データを答えにマッピングするモデルが構築され、以降発生する処理にこのモデルが使用されます。教師なし学習のアルゴリズムでは、正しい答えが与えられず、データからの学習が行われます。大規模な多様なデータセットが使用され、自己改善が繰り返されます。 

ビジネス向け機械学習の基礎

ビジネスにおける機械学習のメリット

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意思決定の迅速化

機械学習アルゴリズムにより、意思決定に優先順位を付けて、自動的に意思決定を行うことができます。また、直ちに利用すべきチャンスと実行すべきスマートアクションにフラグを設定することもできます。これを活用することで、最高の成果を導き出すことができます。

対応力

人工知能は履歴データを調べるだけではありません。リアルタイムで入力を処理することもできます。これにより、瞬時の対応が可能になります。例えば、前の車に追突する前に自動停止するような操作を可能にします。

アルゴリズムが推進するビジネス

「アルゴリズムが推進するビジネス」は、高度な自動化を実現するために高度な機械学習アルゴリズムを使用します。機械学習への移行により、革新的なビジネスモデル、製品、サービスへの道が拓かれます。

深い分析

機械学習は、大きく複雑なストリーミングデータを分析して、人間の能力では見つけることのできないインサイト(予測分析から得たインサイトなど)を獲得することができます。それらのインサイトに基づいてアクションをトリガーできます。

効率

機械学習に支えられたスマートなビジネスプロセスによって、精度の高い計画と予測、タスクの自動化、コストの削減、人的ミスの排除が可能になり、効率を劇的に改善することができます。

より良い成果

機械学習を使用することで、新しいチャンスやリスクの発生時にスマートアクションをトリガーしたり、意思決定を実行する前にその意思決定の結果を正確に予測したりできるため、より良いビジネス成果を達成できます。

主要業種における機械学習のユースケース

さまざまな業種や業務(特に、大量のデータを蓄積する業種や業務)において、機械学習導入の機が熟しています。先行している 3 つの業種をご紹介します。

機械学習研究

SAP は一流大学と提携して、ビジネスにおける機械学習使用の促進を図っています。

機械学習トレーニング

初心者から開発者まで、それぞれの方に適した機械学習トレーニング、コース、書籍をご紹介します。

機械学習の最新のトレンドをお届けします

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