機械学習の旅

機械学習 (ML) は、正しく使用すれば、俊敏性を高め、運用を簡素化し、新製品の開発や既存製品の強化によって収益を上げ、より適切で迅速な意思決定を可能にします。

機械学習と人工知能 (AI) が企業の業績向上に役立つことは否定できません。最近の McKinsey の調査では、回答者の 63% が、組織で AI を導入している事業部門で AI 導入による収益増加が報告されています。また、AI 導入企業は、AI テクノロジーが価値と優位性をもたらす能力を引き続き信じていることも明らかです。

ガートナーによると、2024年までに75%の組織がAIの試験運用から運用化に移行し、57%が今後3年以内にAIが自社を変えると予想しています。

機械学習は数十年前から存在していますが、ビジネス変革ツールとして使用されるようになったのは比較的最近のことです。機械学習を成功に導く確立された単一の道筋が存在しないことから、組織の中には次のステップ (あるいは最初のステップ) をどう踏み出せばよいか分からず、迷っているところもあります。この eBook は、Amazon の機械学習に関するバックグラウンドと、何千ものお客様のプロジェクト実現を支援してきた経験から得た洞察を基に、最初のステップから結果の評価まで、実証済みの道を詳しく説明し、企業が前進するのを支援することを目的としています。

企業は、機械学習に関する懸念を脇に置き、追いつくのをやめて、自信を持って前進する時が来ています。企業が機械学習の取り組みのどの段階にいるかに関係なく、機械学習の成功に向けて次のステップを踏むために必要な方向性が見つかるでしょう。

人工知能と機械学習の違いは何ですか?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) はさまざまな方法で特徴付けられると聞いたことがあると思いますが、ここではそれらの正確な定義を確認してみましょう。

人工知能 (AI) とは、以前は人間の知性が必要だった仕事を行うことができるシステムを指します。

これは通常、人間の判断を必要とする高度な意思決定プロセスに結びついています。ほとんどの AI ユースケースでは、確率的な結果、つまり、人間の判断と同等かつ非常に信頼性の高い予測、分類、判断を行うことが求められます。

機械学習は、現在、ほぼすべての AI システムの構築に使用されています。機械学習は、膨大な量のデータを使用して意思決定の推論を作成し、検証します。これはモデルと呼ばれます。AI システムはモデルにデータを入力することで、人間のような予測や分類を生成します。

機械学習は本質的に、インテリジェント システムの基盤となる基本技術です。

AI は機械学習を使用せずに生成される場合もありますが、当面は機械学習が AI システム開発の主なアプローチです。同様に、機械学習は AI 以外の目的にも使用できますが、当面は機械学習の大部分が AI 関連です。

なぜ機械学習が使われるのでしょうか?

機械学習の取り組みの各段階を詳しく検討する前に、そもそも企業が機械学習に着手すべき理由を考えてみましょう。結局のところ、この電子書籍の指示に従っても、ここで詳述する段階を達成するには、継続的な取り組みとたゆまぬ忍耐が必要です。企業は、機械学習テクノロジーをフル活用することで実現できる具体的な商業的利益に焦点を当て、自分たちがなぜ奮闘しているのかを頻繁に自覚する必要があります。

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