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機械学習

機械学習や拡大する人工知能 (AI) の世界は、もはや SF の題材ではありません。すでに身の回りに存在しているのです。多くの企業がそのメリットを享受しはじめています。機械学習(および深層学習)は、明示的なプログラミングを必要とせず自ら学習できる新種のソフトウェアとして、人間の能力の届かない方法でビッグデータを収集、分析し、パターンを見つけ出すことができます。そして、クラウド経由で容易に利用できる組み込み型機械学習機能とサービスによって、その可能性を最大限に引き出すことが容易になりました。

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機械学習の概要

人工知能(AI)、機械学習、深層学習という言葉はしばしば区別せずに使われますが、厳密には同じものではありません。一言で言うと、インテリジェントに振る舞う機械の概念を広く表す言葉が AI です。機械学習と深層学習は AI の概念の一部であり、大量のデータにアクセスして機械が自ら学習できるというアイデアに基づいています。深層学習と機械学習、その他の重要な用語の詳細をご確認ください。

機械学習とは

機械学習の最も簡潔な定義とは何でしょう。それは、「コンピューターに膨大な量のデータを見せて、パターンの識別方法や関連付けの方法を教える作業」です。つまり、特定のタスクを完了するためにソフトウェアをプログラムするのではなく、機械がビッグデータと高度なアルゴリズムを使用して、自分自身でタスクの実行方法を学ぶのです。機械学習ではアプリケーションが「考え」、誰にも頼らずに自ら判断を下したり予想したります。これは、予測分析やビッグデータアナリティクスを超える機能であり、多くの場合人間の能力も超えています。機械学習の一般的な消費者向けアプリケーションの例として、オンライン小売環境で使われるレコメンドエンジンがあります。

深層学習とは

深層学習は、機械学習の高度な形態であり、コグニティブコンピューティングと呼ばれることもあります。多層(別名「深層」)ニューラルネットワークを使用して人間の思考プロセスをシミュレートします。これらのネットワークは、人間の脳のシナプスを模した小さな計算ノードから構成されます。入力データセットと高度なアルゴリズムによって、機械は複雑な非線形の問題を解くことができます。音声認識や画像認識および自然言語処理などのブレークスルーをもたらしたのは、この深層学習です。深層学習の一般的な例には次のようなものがあります。
  • 顔認識ソフトウェア
  • 自動運転車
  • スマートホーム用自動化機器

教師あり学習と教師なし学習

機械が「学習」する方法はおもに 3 つあります。
  • 教師あり学習 ー この手法では人間が入力と出力にラベルを付け、モデルがそれら 2 つを結びつける規則性を見つけ出します。
  • 半教師あり(強化)学習 ー 機械は試行錯誤しながらアクションを取り、アクションに対して報酬または罰が与えられ、これに応じてアルゴリズムが調整されます。
  • 教師なし学習 ー アルゴリズムは自力でデータのパターンを見つけるまで放置されます(データはクラスター化されている場合もあります)。
どの種類の学習方法を使用しようと、機械は自力でデータから学習し、時間をかけて新しい行動や機能を吸収していきます。このようにして訓練を積み重ねると、データに基づいて結果を予測できるモデルができあがります。また、モデルは定期的な再訓練により、精度を向上できます。

機械学習が急速に進化している理由

機械学習は新しい概念ではありませんが、最近その発展に拍車がかかっています。なぜでしょう。それは、処理能力とストレージ容量がかつてないほど安価に入手できるようになったこと、さらに、さまざまな情報源(テキスト、画像、IoT 機器など)からのビッグデータが爆発的に増加したことによって、機械の「訓練」や学習が以前より容易になったからです。

活躍する AI と機械学習

機械学習の利点

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意思決定の迅速化

機械学習により、日常的に繰り返される意思決定プロセスを自動化して優先順位付けを行えば、最適の結果をよりすばやく得ることができます。例えば、モノのインターネット(IoT)と組み合わせれば、製造プラントで最初に修理すべき個所を判断する助けとなります。

適応性

データは絶え間なく更新されます。したがって、機械学習モデルも絶え間なく更新されることになります。機械学習では、現在の人間によるモデル開発よりもはるかに高速な更新が可能です。このため、急速に変化するビジネス環境に適応するための新しい洞察を、迅速に導き出し処理できるようになります。

イノベーションと成長

「アルゴリズムが推進するビジネス」は、プロセスの自動化や意思決定の改善を推進するために高度なアルゴリズムを使用します。機械学習への移行により、総合的な知識取得が加速され、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。
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ユニークな洞察

機械学習で最も期待される使用法の 1 つが、ビッグデータから、現在の人間では思いつかないようなパターンを導き出し、具体的なアクションのきっかけを提供することです。例えば、潜在的な商機を予測し、成約につながるアクションを提案します。

ビジネスの加速

ビジネスプロセスを機械で支援したり、ワークフロー全体を高速化することによって、事業運営、製品やサービス提供を最適化できます。これによって、バックオフィスのコストや TCO を削減しながら売上を伸ばすことができます。

より良い成果

AI と機械学習は、人為的ミスを撲滅し、アウトプットの品質を高めるとともに、サイバーセキュリティを強化します。セキュリティは、機密情報の保護や規制準拠が求められる金融サービスなどの企業では欠かせない要件です。

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機械学習のユースケース

現在実用化されている機械学習の最も一般的な例は、レコメンデーションエンジンやスマート機器などの消費者向けアプリケーションです。しかし、機械学習技術は企業間(B2B)活動のユースケースにおいても極めて有望です。ここでは、機械学習テクノロジーが最もその威力を発揮すると SAP が考えている 2 つの重要な領域を紹介します。 
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スマートなビジネスプロセス

機械学習は従来のルールベースのプロセスを、よりインテリジェントなプロセスへと移行させます。このプロセスは巨大で構造化されていないデータセットの中から新しいパターンを見出し、自力で戦略的な予測を行うことができます。さらに、請求書や旅費支出の正確さチェックなど、極めて反復性の高い作業への適用も可能です。

デジタルアシスタントとボット

AI テクノロジーの発展は、自己学習型アルゴリズムが一定のパラメーター条件内で独自の結論を導き出し、状況に応じた行動を構築できるようになる日が近いことを示唆しています。会議のスケジュール設定や文書の翻訳、その他の日常業務は、デジタル機器が肩代わりするようになるでしょう。
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機械学習に関する FAQ (よくある質問)

結果の正確性はどのようにして保証するのですか。

機械学習に関しては誤検知やバイアス(判断の偏り)に注意する必要があります。しかし、これらには比較的明快な解決策があります。機械学習の精度を向上するには、次のような対策を講じます。

  • クリーンなデータセットから学習を始めます。さらに入力データが正確にラベル付けおよび分類されていることを確認して、誤検知を最低限に抑えます。
  • データに内在的に潜在する偏った傾向(バイアス)に注意します。ごみを入力すれば、ごみしか出力されません。これを防ぐために、入力するデータを見直すための問いかけを行い、アルゴリズムを評価する手順を作成します。
  • 目標に合った、適切なアルゴリズム訓練方法を使用します(例:既知の変数に基づいて家の販売価格を予想する場合は教師あり学習を使用するなど)。
  • 機械学習の訓練を徹底的に行い、学習成果を大幅に高めます。

詳細は、ブログ 「AI のバイアスを取り除く方法(How AI Can End Bias)」および「アルゴリズムの無意識のバイアスを明らかにする(Unmasking Unconscious Bias in Algorithms)」をお読みください。

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機械が下した判断など信用できるのですか。

機械に人類の生命や生活を乗っ取られるという考えは人気映画にはよく見られますが、そうした劇的な状況は現実とはかけ離れたものです。とはいえ、機械学習プロセスによって判明した結果を盲信してよいことにはなりません。信頼できる結果を生成させるための AI の管理方法は次のとおりです。 

  • 概念実証(プルーフオブコンセプト)を行い、下される判断に対する信頼感を確立します。
  • プロセスや結果を監視して、必要に応じて調整します。
  • アルゴリズムにビジネスルールを適用して信頼レベルを調整します。
  • 機械学習の訓練プロセスにフィードバックの仕組みを組み込みます。
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データはどのようにして用意すればいいのですか。

大容量データセットにアクセスできてはじめて機械学習は機能します。したがって、重要な最初のステップは、情報の縦割り管理をできるだけなくすことです。 

  • 関連するあらゆるデータにアルゴリズムがアクセスできるように、企業データ(サプライヤー、パートナー、顧客、その他多くの情報源を含む)を統合します。
  • 機械学習プロセスに貴社の最高データ責任者(CDO)にも参画してもらいます。
  • 各種データソースから収集統合した大容量データを処理できる、クラウドプラットフォームの利用を検討します。
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どうすれば機械学習を職場になじませることができますか。
機械学習は既に世界中のオフィスで歓迎されています。どんな役割を与えるか?日常業務で人間を支援するのです。機械学習テクノロジーの進歩は、次のような特性を備えた、数え切れないほどの新しいシナリオ、チャンス、ビジネスモデルへの可能性を開きます。
 
  • 創造性、問題解決、知識労働に重点を置いた、より高報酬の仕事を生み出します。
  • 退屈な反復作業が自動化され、仕事がより興味深く(しかも楽しく!)なります。
  • 最も戦略的な業務や優先順位付けに対するコントロールは、いつでも人間が掌握できます。 
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機械学習を使いこなすには専門的なスキルが必要ですか。

以前は、言語や方法に関する教育を受けた「クワント(Quant)」、データ規範、機械学習、意思決定の間の橋渡し役として、複雑な結果を実行可能な洞察に再構築する「トランスレーター(Translators)」など、機械学習を機能させるために特別な才能が必要でした。

しかし、現在は不要になりました。今では、最新のビジネスアプリケーションがデータサイエンティストの役割を果たしています。これらのアプリケーションにはユーザーフレンドリーなインターフェースや AI 技術が組み込まれ、ビジネスユーザーは特訓など受けずに、場合によってはボタンを数回クリックするだけで、機械学習の成果を手にすることができます。

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ROI はどうですか。
B2B アプリケーションにおける機械学習はまだ幼年期にあるものの、企業ではすでに取引の自動化、不正行為の検出、詳細な医療研究などに適用することで、時間とコストを節減しています。さらに、AI をクラウドプラットフォームやクラウドアプリケーションに組み込めば、コスト増を招くカスタム構築なしでシステムの稼働を開始できます。
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SAP Leonardo の機械学習の詳細を見る

人間の専門知識とコンピューターの洞察力を結合する、機械学習プラットフォームとソフトウェアによって、インテリジェントな企業を構築しましょう。反復性の高い作業の自動化、戦略的な意志決定の支援、データのスマートな行動への変換などを可能にするアルゴリズム主導型事業への転換がどれほど簡単なのか、ぜひご覧ください。
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リーチを広げる

25 の業種と 12 の業務部門を横断する SAP システムを活用することで、SAP の機械学習テクノロジーは世界最大のデータプールにアクセスすることができます。市場をリードする SAP であるからこそ、他では入手できない洞察を利用することができます。

統合の迅速化

迅速かつ簡単にインテリジェントなソリューションをシステムに統合し、ROI の向上を加速化しましょう。SAP Cloud Platform に直接組み込まれていて、SAP のすべてのソフトウェアアプリケーションにネイティブで導入されている、「即使える」機械学習機能なら可能です。

不可能を実現する

顧客満足度を高め、収益拡大を推進する、AI 主導型の製品イノベーションとビジネスモデルで市場に一番乗りしましょう。そして、自己最適化し、再学習するテクノロジーを使用することで、継続的にビジネス成果を向上させ、コストを削減するとともに、リスクを軽減しましょう。

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機械学習アプリケーション、プラットフォーム、サービス

お客様との共同イノベーションによって共同開発された SAP の機械学習エンタープライズアプリケーション、ツール、サービスの第 1 弾が未来を垣間見せてくれることでしょう。クラウドですべてをつなぐ 1 つのインテリジェントなプラットフォームを通じて、今まさにご利用いただけます。
AI プラットフォーム:インテリジェントな基盤を構築

自己学習アプリケーションを簡単に作成、実行、消費、そして保守しましょう。データサイエンスのスキルは必要ありません。SAP Leonardo の機械学習基盤は、SAP Cloud Platform を介して開発者、パートナー、および顧客を機械学習テクノロジーにつなぎます。

  • インテリジェントな自動化アプリケーションにすばやくアクセス
  • 多機能な水平および垂直ビジネスサービスとデータにアクセス
  • サービス API、組み込み AI、およびグローバル市場を使用して、スマートなアプリケーションをすばやく構築
  • オープンでスケーラブルなプラットフォームを直感的かつ現代的なユーザーエクスペリエンス (UX) で開発

概要紹介ビデオを見る
ソリューション概要をダウンロード
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経理・財務:支払の照合を自動化

手作業に頼る請求書の照合プロセスを自動化し、経理・財務部が戦略とサービス品質に注力できる時間を増やしましょう。SAP Cash Application なら可能です。SAP の次世代のインテリジェントなソフトウェアは、機械学習を使用して履歴内の基準との照合を試み、支払清算を自動化します。

  • 売掛金の回収期間を短縮
  • SAP S/4HANA との統合により TCO を削減し、価値実現までの時間を短縮
  • 成長するビジネスのニーズに合わせたシェアードサービスの拡張支援
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不正検出:アラートの精度の改善

潜在的な不正行為に焦点を絞り、アラートの精度を改善しましょう。予測アルゴリズムを使用して履歴データを分析するソフトウェアである SAP Fraud Management なら可能です。

  • 不正の可能性および ROI が最も高い事例に集中
  • SAP HANA との統合により TCO を削減し、価値実現までの時間を短縮
  • 不正パターンの進化に従い更新されるモデルを採用
  • ビジネスに最適化された、カスタムおよびサードパーティーアルゴリズムを組み合わせて使用
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採用管理:インテリジェントな求人マッチングによる優れた人材の発掘

インテリジェントな求人マッチングアプリケーションを使用して、大量の履歴書のふるい分け作業に追われる日々は終わりにしましょう。SAP Resume Matching は、機械学習によってふるい分けプロセスを自動化し、最も優秀な候補や求人をバイアスなしで捉えます。

  • 採用プロセスを迅速化し、時間と労力を節約
  • 適切な人材をすばやく見つけ、誤検出を削減
  • 企業ブランドリーダーシップに対するより多くの時間割当
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マーケティング:ロゴおよびブランド認識

SAP Brand Impact を使用して、広告やスポンサーシップキャンペーンをより正確に評価しましょう。高度なコンピュータービジョン技術を使用することで、アプリケーションは画像やビデオに表示されているロゴを自動的に認識することができます。これによって、代理店や製造会社は、マーケティング ROI に関する正確かつタイムリーな洞察を得られます。

  • すべての出力の監査が行える対話型のインターフェースを介した、高速かつアルタイムに近いブランド分析の活用
  • 100 万時間のビデオ映像にも対応できる、正確な分析の採用
  • 結果の秒単位での評価、ブランド資産の比較およびフィルタリング、集約された統計の参照
  • CRM および ERP ソフトウェア、Web サイトの統計情報などとデータとの組み合わせを、時間注釈付きのインパクト指標 API を介して実現
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カスタマーサービス:フィードバックの収集、分析、および対応

オムニチャネルのフロントオフィスにおける顧客サービスを迅速化しましょう。SAP Service Ticketing では、自動的に分類、転送、応答の判断を下すことで、自社宛のソーシャルメディア投稿、電子メール、その他のチャネルインタラクションを効率的に処理できます。

  • 自動処理によるサービス応答時間の改善
  • SAP Hybris Service Cloud との統合で、導入効果を短期間で実現
  • 品質を損なわずに、より多くのデジタルインタラクションを処理
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セールスとマーケティング:ロイヤルティと顧客維持

トランザクションデータやデジタルインタラクションポイントから得られる洞察によって、注文取消しや再注文などの顧客行動を予測しましょう。SAP Customer Retention は、高度な機械学習を使用することで、主要な顧客離れ兆候のマイニング、予測、収集を自動的に行います。その結果と企業の優先順位に基づいて、次の最良の行動を効率的に定義および実行することができます。

  • インタラクションパターンの見分けと分類
  • 不満を抱える顧客の検出、根本原因の理解、タイムリーな予測への対応
  • 積極的な顧客維持戦略による顧客ロイヤリティの醸成
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適合性の判断

機械学習は、複雑なルールと未知の要素を含むシナリオ、履歴データではなく新しいデータに基づく予測、反復性が大きい作業の自動化などに適しています。ただし、システムが命令を実行する際の条件を、すべて正確に把握できている場合は、ルールベースのプログラミングで十分です。

短期集中コースの受講

企業環境に機械学習を適用する方法が今一つしっくりとしませんか?SAP の無償コース openSAP が、適切な課題の見極め方から複雑な環境におけるデータの作成方法まで、貴社が次に取るべきステップを順を追ってご案内します。さらに、ユースケースやプロトタイプ、AI 製品の構成要素、その他多くについても紹介します。

専門家から学ぶ

記録的なスピードで AI を導入しましょう。経営コンサルティング能力と IT ノウハウを併せ持つ SAP のビジネス変革サービスグループが短期導入を支援します。貴社の人員、プロセス、テクノロジーを整合させ、実績のある方法論とサービスによって最新のデジタル技術と機械学習テクノロジーを迅速に展開します。 

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