【ITニュース解説】Types of Machine Learning Models You Should Know

システムエンジニアを目指す上で、機械学習は避けて通れない重要な技術分野である。データから知見を引き出し、未来を予測し、自動化を進めるこの技術は、現代のソフトウェア開発において不可欠な要素となっている。機械学習には様々なモデルが存在し、それぞれ異なる特性と得意分野を持っているため、それらを理解し、適切な場面で使い分ける能力が求められる。

機械学習の学習方法は大きく分けて三つある。一つ目は「教師あり学習」だ。これは、入力データとそれに対応する正解の出力データ（ラベル）がペアになったデータセットを用いてモデルを学習させる方法を指す。例えば、過去の販売データと実際の売上、画像とそれが猫であるかどうかの情報などがこれにあたる。教師あり学習は、予測や分類といった、明確な目的がある問題によく用いられる。二つ目は「教師なし学習」で、これは正解データが与えられない状態で、入力データそのものから隠れた構造やパターンを発見しようとする学習方法である。顧客のグループ分け（セグメンテーション）や、データの異常を検知する際などに活用される。三つ目は「強化学習」である。これは、エージェントと呼ばれるプログラムが環境と相互作用し、試行錯誤を繰り返しながら、与えられた報酬を最大化するような最適な行動戦略を学習していく方法だ。ゲームAIやロボットの制御などに応用されている。

これら学習方法の枠組みの中で、具体的なタスクを解決するために様々な機械学習モデルが開発されてきた。主要なモデルをいくつか見ていこう。

まず、教師あり学習のモデルとして、シンプルで基本的な「線形回帰」がある。これは、数値データ間の直線的な関係性をモデル化し、連続的な数値を予測する際に使われる。例えば、過去の気温とアイスクリームの売上データから、明日の気温に応じた売上を予測するといった場合だ。線形回帰は解釈が容易で、高速に学習できる点がメリットである。これに対し、「ロジスティック回帰」も回帰と名が付くが、主に二値分類問題に用いられる。ある事象が起こるか起こらないか（例えば、メールがスパムか否か、顧客が製品を購入するか否か）を確率として予測し、その確率に基づいて分類を行う。線形モデルと構造は似ているが、出力にシグモイド関数という変換をかけることで、確率的な結果を出す点が異なる。

次に、「決定木」は、データの特徴に基づいて条件を繰り返し問いかけながらデータを分割し、ツリー状の構造で分類や予測を行うモデルである。人間が意思決定を行うプロセスに似ており、モデルの判断基準が分かりやすいという特徴がある。しかし、一つの決定木は学習データに過剰に適合しすぎて、未知のデータに対する予測精度が落ちる「過学習」に陥りやすいという欠点もある。この弱点を克服するために登場したのが、「ランダムフォレスト」である。これは多数の決定木を独立して生成し、それぞれの木の予測結果を多数決（分類の場合）や平均（回帰の場合）で統合することで、より頑健で高精度な予測を実現する。個々の決定木の予測のばらつきを打ち消し合い、全体の精度を向上させるアンサンブル学習の一種だ。

「サポートベクターマシン（SVM）」は、主に分類問題で強力な性能を発揮するモデルである。データ点を多次元空間にマッピングし、異なるカテゴリのデータを最も広いマージン（境界線から最も近いデータ点までの距離）で分離する「超平面」を見つけ出すことを目的とする。線形分離不可能なデータに対しても、カーネルトリックという手法を用いて、元の空間では分離できないデータを高次元空間で分離可能にするなど、非常に柔軟に対応できる。

「k-近傍法（k-NN）」は、非常に直感的で理解しやすいモデルである。新しいデータ点が与えられたとき、そのデータ点から最も近い「k」個の既存のデータ点を見つけ出し、それらのデータ点の多数派のカテゴリに新しいデータを分類するか、平均値で数値を予測する。シンプルで実装が容易だが、データ量が増えるにつれて計算コストが増大する傾向があり、特徴量のスケールにも敏感である。

そして、近年のAIブームを牽引しているのが「ニューラルネットワーク」、特にその多層版である「ディープラーニング」である。これは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣した数学的モデルであり、入力層、隠れ層、出力層といった複数の層で構成される。特に隠れ層を深くすることで、画像認識、音声認識、自然言語処理といった複雑なタスクにおいて、圧倒的な性能を発揮している。ディープラーニングは、大量のデータから自動的に特徴量を学習する能力が高く、従来の機械学習モデルでは難しかった問題も解決できるようになった。しかし、学習には膨大な計算資源と時間が必要であり、モデルの内部で何が起きているかを人間が解釈しにくいという「ブラックボックス」性を持つこともある。

教師なし学習の代表例としては、「K-Meansクラスタリング」がある。これは、与えられたデータを、互いに似た特徴を持つグループ（クラスター）に自動的に分割する手法である。事前にクラスターの数（K）を指定し、各データ点がどのクラスターに属するかを反復的に計算することで、最適なグループ分けを見つける。顧客セグメンテーションや異常検知などに利用される。

これらの多様な機械学習モデルの中から、どのモデルを選択するかは、解決したい問題の種類、利用可能なデータの量と質、必要な予測精度、計算リソース、そしてモデルの解釈性など、様々な要因を考慮して決定する必要がある。例えば、解釈性が重視される場面では決定木が適しているかもしれないし、最高の予測精度が求められる画像認識タスクではディープラーニングが有力な選択肢となるだろう。最初はシンプルなモデルから試して、必要に応じてより複雑なモデルへと移行していくアプローチが一般的である。

システムエンジニアとして、これらの機械学習モデルの原理を理解し、それぞれのモデルがどのような状況で強みを発揮し、どのような限界を持つのかを知ることは、効果的なシステム設計と実装を行う上で非常に重要である。適切なモデルを選択し、適用することで、より賢く、より役立つシステムを構築する道が開かれるだろう。