機械学習開発
機械学習開発とは、明示的なプログラミングや指示を必要とせず、パターンと推論のみに頼ってコンピューターを教え込むプロセスを指します。
Boosty Labsは、ヨーロッパにおいて機械学習開発を専門とする最高の組織です。フィンテックおよびクラウドエンジニアリングの専門家からなる卓越したチームに支えられ、コンサルティング、戦略的計画、設計、および大規模なエンジニアリングを含む広範な実務経験を誇ります。彼らの包括的な提供サービスには、機械学習開発アウトソーシングサービス、機械学習サービス、および機械学習コンサルティングが含まれ、この領域で比類のない支援を保証します。
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機械学習のユースケース (または 活用事例)
画像分類、セグメンテーション、物体検出、および写真・動画内のカウント。 以下の分野で応用されています。
- 製造業における欠陥検出
- 医用画像の分類
- 製品タイプの認識と数量のカウント
- 人物のカウント
- 地質画像の分析
- 安全コンプライアンスの監視
- 姿勢推定（ポーズ推定）
- コンテンツのモデレーション
自然言語認識と合成、音声パターンおよびエンティティ検索、感情分析。 以下の分野で応用されています。
- 音声アシスタント
- チャットボット
- オペレーターによるスクリプト遵守の監視
- 人物のカウント
- ヘルプおよび提案システム
- 文書の分類と処理
- データマッチング
- テキストの分析と編集（コンパイル）
- 関連ニュースまたは記事の選定
以下の分野で応用されています。
- 財務モデルの構築
- 収益性、需要、在庫水準、生産能力の予測
- シミュレーションモデリング
- スコアリングモデルの開発
- プロセスマイニング
以下の分野で応用されています。
- 記事執筆
- チャットボット
- ソーシャルメディア向けの画像および投稿の生成
- 広告バナーの作成
- 広告バナーを必要なフォーマットに動的に補完（完了）すること
ビジネスにおける機械学習のメリット
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効率の向上
機械学習が生産性を向上させる多様な方法は、ビジネスにとって非常に有益です。これには以下が含まれます。
- 反復作業の自動化: これにより、従業員の作業負荷を軽減し、より価値のある作業や深い知識に集中できるようになります。
- 予知保全（プレディクティブ・メンテナンス）: これにより、修理コストとダウンタイムを削減できます。
- リソースの最適化: 無駄を削減し、運用効率を向上させます。
- 意思決定の簡素化: 新しい機会を特定し、より正確な予測を提供し、変化する市場状況により迅速に対応できるようにします。
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顧客体験（カスタマーエクスペリエンス）の向上
機械学習が消費者体験を向上させる方法は多岐にわたり、これは組織にとって非常に有益となり得ます。これには以下が含まれます。
パーソナライゼーション（個別化）: これにより、企業は顧客とのより緊密な繋がりを作り、ロイヤルティを高めることができます。
カスタマーサービス: 機械学習を活用したチャットボットが、顧客の問い合わせに回答し、問題をリアルタイムで解決することで、企業が即時のサービスを提供できるよう支援します。
製品推奨および感情分析: 機械学習が企業を支援し、改善すべき領域を特定し、顧客フィードバックへの対応方法を改善します。
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より良い意思決定
機械学習が意思決定を改善する多様な方法は、ビジネスにとって非常に有益となり得ます。例えば、以下の点が含まれます。
- 機械学習を使用したデータ分析
- 予測分析（プレディクティブ・アナリティクス）
- 潜在的な危険を認識し、問題が発生する前に防止すること
- 企業運営や手順における非効率性を特定し、改善のための提案を行うこと
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価格下落
機械学習が企業をコスト削減で支援し、その利益を大幅に増加させる方法は数多くあります。例えば、以下のものが挙げられます。
- 自動化: 労働力を節約し、生産性を向上させます。
- 予知保全（プレディクティブ・メンテナンス）: 修理コストとダウンタイムを削減することを可能にします。
- 不正検出
- リソースの最適化
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競争優位性
機械学習は、多くの方法で企業に競争優位性をもたらすことができます。例えば、以下のことが可能になります。
- パーソナライズされた体験とより効率的な顧客サービス
- よりスマートな意思決定
- イノベーションと新しい製品・サービスの創出
- 合理化されたビジネス運営
機械学習とは？
人工知能の分野は多様であり、多くの異なる領域を含みます。その中で最も人気があるのが機械学習であり、これは入力された情報に基づいて学習できるシステムの開発を目指しています。
人工知能について話すとき、私たちは通常、人間の知能を模倣できる現代の情報システムを指します。そのため、「機械学習」という言葉は、人工知能の同義語として聞かれることがよくあります。しかし、これらの概念の間にはわずかな違いがあります。機械学習は、AI開発の一つの領域にすぎません。人工知能自体は、それよりもはるかに野心的な概念です。
機械学習は、人間の日常生活にしっかりと定着しています。この技術なしに、ソーシャルネットワーク、金融サービス、オンラインストアを想像することはできません。特別なアルゴリズムは、人間と情報システム間の相互作用を、可能な限り快適、安全、かつ生産的にします。しかし、機械学習が登場したのはごく最近であり、その真の可能性はまさに無限です。
機械学習の異なる種類とは？
機械学習は、大きく分けて2つのカテゴリーに分類されるアルゴリズムに基づいて構築されています。それは、人間の監督下で学習するものと、自力で学習できるものです。この違いは、情報との相互作用の方法と、その後の処理方法にあります。
1. 教師あり学習 (Supervised Learning)
これは通常使用される手法です。システムには、それを監視し、**完成した結果を示す「キュレーター」**がいます。これらは、アルゴリズムが作業の最後に受け取るべきものです。学習はこのように構築されます。このプロセスは、子供に教えることに似ており、あらかじめ結果がわかっている特殊なデータセットが使用されます。
2. 自己学習（教師なし学習/Self-Education）
ここでは、システムははるかに大きな自由を得ます。システムは、アルゴリズムを操作し、プロセスを自力で認識することを学びます。人間は意識的にこのプロセスに干渉しません。データは特にマークされておらず、既製の結果は全くありません。
上記の比較を続けると、子供が自分で周りの世界を理解することを学ぶことになります。彼は色や形を互いに比較し、連想を発達させ、それらを記憶します。教師はこのプロセスに一切参加しません。結果として、子供は画像を分析し、それらに共通点を見つけ、特定の特性に従ってグループ化することなどを学ばなければなりません。
アプローチの多様性
どのアプローチを選択するかを理解するには、情報の構造、その量、およびユーザーシナリオに注意を払う必要があります。人工知能と機械学習は、さまざまなシナリオで機能しなければならない多様な産業でその有効性を証明しています。とりわけ、以下のものがあります。
- 柔軟な価格設定
- エラーの検索と特定
- レコメンデーションの形成
- 画像の処理
機械学習に携わるのは誰か
学習できるシステムを開発するには、専門家は深い数学的知識を持っている必要があります。まず第一に、数学的解析、確率論、統計学が挙げられます。これらの分野は、多かれ少なかれ機械学習に関連するすべてと密接に関連しています。
開発者が必要な理論的背景を持っていれば、システムをトレーニングするために他の専門家が使用するツールをすぐに習得できます。アルゴリズムが監督下で学習するか、独立して学習するかは、開発者にかかっています。モデルが作成された後、それはプロジェクトに統合され、構成されます。最初の段階では、人間の監督下で学習することができ、その後、開発者はそれが独立して発展することを許可します。
開発者とデータアナリストの間の線引きは、非常に曖昧になることがよくあります。前者は通常、システムが取得したデータの合成を担当し、後者はエンドユーザーが使用するソリューションの開発を担当します。これら2つの専門分野が密接に連携すれば、プロジェクトの価値は著しく高まります。
機械学習モデル
顧客生涯価値（Customer Lifetime Value: CLV）のモデリング
この側面は、オンライン販売に特化した企業にとっても、他の産業で発展しているビジネスにとっても、最優先事項の1つです。この形式には、重要で優先度の高い顧客を見つけ出し、その後維持するために機械学習を使用することが含まれます。特別な評価モデルにより、膨大な量のデータを詳細に調査し、最も利益をもたらすか、特定のブランドのアンバサダーである消費者を特定することができます。
さらに、このような機械学習モデルは、特定の顧客が近い将来にもたらすことができる収入を予測することを可能にします。これにより、企業は最も収益と利益を生み出す消費者のカテゴリーに焦点を当てることができます。そのような顧客に対して、ブランドとの相互作用を促すパーソナライズされたオファーが作成されます。また、モデリングを使用することで、広告キャンペーンの有効性を高め、新しい顧客を見つけて引き付けることができます。
顧客離脱（チャーン）のモデリング
新しい顧客を引き付けることは、既存の顧客のロイヤルティを維持することよりもはるかに困難です。満足度を維持するには、多額の財政的投資が必要です。しかし、安定した資金提供でさえ、このプロセスを加速させるわけではありません。
モデリングを通じて、ビジネスはどの顧客が離脱する可能性が高いか、そしてその理由を理解できます。このモデルは、多数の異なる要素を評価し、それに基づいて特定の出力を生成できるアルゴリズムに基づいています。それに基づいて、専門家は異なる消費者グループ向けの維持戦略を開発します。
離脱の理由を分析することにより、企業は広告キャンペーン、割引システム、その他のマーケティング活動を調整できます。これらすべてにより、価値ある顧客を維持し、引き付けることができます。
現代の消費者は、幅広い製品ラインナップと瞬時の価格比較ツールに慣れていることを理解することが重要です。このような状況では、ダイナミックプライシング（動的な価格設定）を使用する必要があります。さもなければ、企業は非競争的になるか、単に現在の市場動向から遅れるリスクを冒します。簡単に言えば、製品の価格はその需要に応じて決定されるべきです。
この柔軟なアプローチは、使用される機械学習戦略の品質に極めて高い要求を課します。さらに、企業は、消費者が特定の状況で製品やサービスに特定の価格を支払う意欲に関する大規模なデータベースを持っている必要があります。ダイナミックプライシングモデルの開発は複雑で時間のかかるプロセスですが、一部の物流会社や航空会社はそれらを成功裏に実装しています。
セグメンテーション原則に基づく顧客の分配
マーケティングの主なタスクは、適切な製品を適切なタイミングで消費者に提供することです。最近まで、マーケターはこの目標を達成するために直感だけに頼る必要がありました。専門家はそれに導かれて、顧客を異なるセグメントに分配していました。
今日、そのような行動は、購入者を自動的にグループに分配する機械学習アルゴリズムに取って代わられています。直感の代わりに、次のような非常に現実的な指標が使用されます。
- 人口統計学的特性
- 行動的特性
- 顧客の好み
これらの特性は行動アルゴリズムと関連付けられ、その後、システムは正確で効果的なマーケティングキャンペーンを作成します。それらのおかげで売上が増加し、一般的な焦点を当てたキャンペーンよりも優れていることが改めて証明されます。
データが多く、アルゴリズムが複雑であるほど、パーソナライゼーションの度合いは高くなります。 その結果、ビジネスは理想的な消費者セグメントを可能な限り正確に定義します。
画像分類
機械学習の応用は、オンライン販売や金融サービスに限定されません。この技術は、教育、建設、ヘルスケア、エネルギーの分野で積極的に使用されています。アルゴリズムは、さまざまな画像を分類し、事前に用意されたセットからそれらに特定のラベルを割り当てるように構成できます。例えば、これにより、エンジニアはわずか2つのビューの図面に基づいて3Dプランを取得することができます。
深層データ学習の分野に属するニューラルネットワークは、画像の分類において優れた仕事をします。これらは、明るさと照明の度合い、サイズ、色深度、角度、ノイズと干渉、スケールなど、さまざまな特性を判断することを学びました。ニューラルネットワークは、マイナーな要因が存在する場合でも良好な結果を示します。アルゴリズムは、要件をすべて満たすように画像を変換することができます。
レコメンデーションシステム
今日、誰もが関連販売と質の高いサービスをレコメンデーションシステムと関連付けています。例えば、Netflixには独自のシステムがあり、そこから毎年約10億ドルを稼いでいます。多くの専門家やアナリストは、この方法で有名なストリーミングサービスが毎年平均30%利益を増やしていると述べています。
機械学習アルゴリズムは、大量のデータを分析するためにレコメンデーションシステムに統合されています。得られた結果は、コンテンツや製品に対する消費者の反応を予測するのに役立ちます。このメカニズムに基づいて、サービスのレベルを向上させ、ユーザーやクライアントの数を増やし、離脱を減らすのにも役立つオファーのシステムが構築されます。
機械学習の力を活用する方法
今日、人工知能はさまざまなビジネスシナリオに実装されています。これは、多数の競争上の利点によるものです。主なものは、重要な意思決定のプロセスの加速、および多数のビジネスプロセスを自動化することによるコストの迅速な回収能力です。この結果は、相互作用の質の向上によって達成されました。
多くの専門家によると、ビジネスが直面する問題のほとんどは、連携の欠如から生じています。機械学習との統合は、ワークフローをより良く組織化する根本的に新しいデータモデルの導入を促進します。言い換えれば、機械学習は、異なる部門がより協調的に機能できるようにする効果的なコラボレーションツールであり、これは最終的な収益にプラスの影響を与えます。
例えば、法務部門の専門家は、さまざまな指標を定期的に互いに比較します。時には、これが営業日の大部分を占めることがあります。このタスクは知的作業を必要としないため、AIが非常にうまく処理できます。法務部門に機械学習を導入することで、コンピューターが定型的なプロセスを引き継ぎます。その結果、従業員はより重要なタスクに対処する時間ができ、それによって効率と有効性が向上します。
現代のシステムの能力
多くの点で、機械学習は予測の精度のおかげで人気を博しました。その導入前は、ビジネスは履歴データに頼る必要がありました。今日、これは必要ありません。アルゴリズムは洗練された分析および予測ツールで機能します。企業は、古い情報に頼るのではなく、プロアクティブになることができます。
人工知能と機械学習は、産業企業や製造企業が使用するさまざまな機器のメンテナンスにおいて極めて有用であることが証明されています。例えば、石油産業では、アルゴリズムが専門家を支援し、緊急修理が必要な掘削リグを特定します。
このアプローチにより、生産性を向上させ、機器の摩耗を減らし、生産時間を延長し、起こりうる事故を最小限に抑えることができます。したがって、会社は作業の効率と規定された基準への準拠の度合いを高め、またクレームや緊急事態から身を守ることができます。
予知保全（プレディクティブ・メンテナンス）の利点は、在庫管理と労働管理にも適用されます。予知保全は、ダウンタイムを回避し、設備投資を削減し、コンポーネントの調達をより正確にし、運営コストを削減するのに役立ちます。
機械学習の可能性
人工知能と機械学習は、企業が持つ大量のデータから付加価値を抽出することにより、収益を増加させることを可能にしました。しかし、既存の可能性を実現するためには、ビジネスプロセスの作業に注意を払う必要があります。それらは可能な限り効果的であり、不要なものを含まないようにする必要があります。
機械学習を会社の利益のために機能させるには、単一のプラットフォームを作成することが推奨されます。その助けを借りて、本格的なモデルを展開し、それによって定型的な操作を自動化することができます。選択したソフトウェアソリューションがビジネスの要件と目標を完全に満たしている場合、会社はデータサイエンスに関連するすべてを1か所に集めることができます。これは、その後の作業の観点から見て非常に便利で実用的です。さらに、会社は大量の情報を一元的に管理する機会を得ます。
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