分12次のサービスや製品はどれも身近にありますが,これらに共通していることはなんでしょう。買い物履歴,ユーザが書いたコメントやタグ,Webに無数にあるページ,メール,画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが,どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。機械学習は冒頭で挙げた以外にも,様々な分野で使われています。ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識,文字認識(OCR)などはその代表格です。それらも含めた「外部からの情報を読み取るセンサー」(⁠カメラ,マイク,接触,温度,加速度など)のあるところには必ずと言っていいほど機械学習が使われているか,使われる余地があります。隠れたルールや法則を見つけ出すのにも機械学習は有効です。データマイニング(大量のデータから知識を取り出す)はその最たるものの一つです。商品購入情報を分析して「ビールを購入した人は紙おむつもあわせて購入することが多い」という傾向を発見した,的なお話は耳にしたことがある人も多いのではないでしょうか。遺伝子(DNA)の解析でも,機械学習(自然言語処理)の手法が応用されています。なんらかの予測を必要とする領域では,もはや機械学習はなくてはならないものとなっています。保険や証券取引,地震予測や天気予報,鉄道ダイヤのスケジューリング,渋滞予測,機器の故障予測,病気予防のための予測診断,漢字変換の入力予測......などなど,枚挙にいとまがありません。機械学習は,人工知能の要素技術として今の形に体系化されてきたこともあり,コンピュータに「人間の代わり」をさせるために利用されることも多いです。世界コンピュータ将棋選手権に出場する将棋プログラムのほとんどは機械学習の手法を採用していますし,囲碁もここ数年で有効な機械学習の手法が見つかり,どちらも今ではアマチュアのトップレベルと互角に戦うほどになっています。その他にも,機械学習が使われている例は数多くあります。物理,化学,生物,医学など様々な科学観測全般。センサーが拾えない情報の再現,解像度の向上。センサー読み取り,バランスを保つための予測等々,ロボットのソフトウェアは機械学習の固まり。ゲーム制作や3D映画の撮影に使われているモーションキャプチャー。見えない場所にあるマーカーの位置の推測。エレベータの動きの制御。混雑を可能な限り少なく,かつ省エネとなるように最適化。未知のコンピュータウイルスの検出。ウイルスかどうかの閾値の推論。検索結果のランキング。クエリーやコンテキストから求められている情報の推測。コンテンツに合わせた広告の表示。ここで,実はこれら応用例の大半について,機械学習が使われ始めたのは最近5年10年の話,というと意外に感じるのではないでしょうか?冒頭で例としてあげた,ユーザの動向から商品をおすすめする機能(協調フィルタリング)は,10年前は精度的にも処理速度的にも非現実的と言われていました。素人目にはいかにも機械学習を活用してそうなコンピュータ将棋。実はつい5年前までは,機械学習で強いプログラムは作れない,人間の経験を使って調整するしかない,と言われていたのです。不可能だと言われてきたことが,10年も経たないうちに当たり前のことになっています。インターネットに関わる仕事や研究をされている方にとっては,それはむしろ馴染みのある光景かもしれませんね。あなたの今やっている仕事も,機械学習を使うなんて夢にも考えていなかったとしても,10年後,5年後,1年後にはどうなっているかは分からないのです。どんなときに機械学習は役にたつ?機械学習がどういう問題を解決してくれるのでしょうか。ここでは,「⁠この商品を買った人はこんな商品も買っています」機能をあなたのサイトで実現する,というケースで確認してみましょう。指定された商品Xと一緒に買われたことのある商品を抽出します。これはデータベースを普通に検索すれば良さそうです。商品A,商品B,商品Cの3種類だったとします。次に,その3商品の中で,どれが最もお勧めするのに適しているか順位付けをしなくてはいけません。商品Xを買った人の多くは商品Aも買っているが,そもそも商品Aはものすごく売れている商品Bを買った人はほぼ必ず商品Xも買っているが,そもそも商品Bを買った人がとても少ない商品Xと商品Cを一緒に買った人は1人しかいないが,Xとよく似た商品Yと商品Cはとても多くの人が一緒に買っている実際の売れ方を見るとC,B,Aの順に並べたいところですが,単純に「2つの商品を一緒に買った人数」で並べればA,B,Cの順に,「⁠その商品を買った人のうち,Xも買った人の率」であればB,A,Cの順になってしまいます。すれば望ましい結果に一番近付けることができるでしょう?次なる難問は,すべての商品の組み合わせに対してこうした判断を行う必要があるということです。商品が1万点あれば,組み合わせは約5,000万通りにもなります。10万点あれば,約50億通り。一緒に売れたことのある組み合わせのみ考えたとしても,膨大な件数になるでしょう。サービスとして実現するには,これらを「現実的な時間で計算」できなければなりません。機械学習はこれらを,具体的には以下のような問題を解決します。一つ一つは人間には簡単。コンピュータには難しい複雑すぎて,隠された規則性を見出せないデータが多すぎて,処理が終わらない逆に言えば,このような問題を持っている領域は機械学習が有効な可能性があるということです。iVocaをサービス提供している。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。若者世代から圧倒的な人気を誇るライブ配信&動画投稿コミュニティアプリ「MixChannel」(ミクチャ)の裏側(レコメンドシステムやサーバサイド開発など)について解説していきます。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。