人工知能（AI）の下位カテゴリである機械学習（ML）は、コンピュータにデータのパターンや構造を分析、解釈させ、人間が介在せずに学習、推論、判断できるようにすることに重点が置かれた計算科学分野です。わかりやすく言えば、機械学習を使用すれば、コンピュータ アルゴリズムに大量のデータを供給し、入力データのみに基づいて、コンピュータに分析させ、Data Drivenな推奨や決定を行わせることができます。コンピューターに人間と同じか似た学習能力を持たせることで、既存のデータに基づいてルールやアルゴリズムを直接プログラムに書き込む必要なく、自動的にパターンを学習することを特徴とします。そして、最大のメリットは修正されたデータが見つかれば、アルゴリズムはその情報を組み込んで、判断の精度を向上します。
機械学習は、次の3つの要素で構成されます。
まず、答えがすでにわかっているパラメータ データがモデルに入力されます。次に、アルゴリズムが実行され、アルゴリズムの出力（学習結果）が既知の回答と一致するまで調整が行われます。このとき、入力するデータの量が多くなるほど、システムは高度な計算判断を学習、処理できるようになります。
機械学習は、次のようなステップで進行します。まず、最初に、システムをトレーニングするためのデータセットが必要です。トレーニングデータには、入力データとそれに対応する正解（ラベル）が含まれます。このトレーニングデータを使って、システムは入力と出力の関係を学習します。
次に、入力データから有用な情報を抽出するために、特徴抽出というプロセスが行われます。これにより、入力データを表す数値的な特徴量が得られます。特徴抽出は、データの次元を削減するなどの手法が使われることもあります。
その後、適切な機械学習モデルが選択されます。モデルは、アルゴリズムの枠組みを提供し、トレーニングデータに基づいてパラメータを調整して最適な予測結果を出力する役割を果たします。モデルによる学習は、トレーニングデータを用いてパラメータを調整していくことで進みます。
その後、トレーニングデータを使ってモデルを学習させます。モデルの出力が正解（ラベル）とどれだけ一致するかを評価し、誤差を減らすように学習が行われます。トレーニングデータに過度に適合する過学習（Overfitting）を防ぐため、未知のデータに対する汎化性能も評価されます。
最後に、モデルが適切に学習されたら、新しい未知のデータに対して予測を行うことができます。トレーニングデータと同様の特徴抽出を行い、学習済みのモデルを用いて予測結果を得ます。このように、機械学習はトレーニングデータを利用してモデルを学習させ、未知のデータに対して予測や判断を行うためのシステムを構築します。データの量や品質、選択するモデルの適切さなどが結果に影響するため、慎重なデータの選定やモデルの調整が重要な要素となります。機械学習は、その柔軟性と応用範囲の広さから、多くの分野で有用なツールとして活用されています。
データはあらゆるビジネスの原動力です。競合他社をリードするか後塵を拝するかはデータ主体の意思決定で明暗が分かれる傾向が強くなっています。機械学習は、企業データや顧客データから価値を引き出し、他社の先を行くための意思決定を導く強力な手法として活用できます。これからもさらなる進化が期待されており、様々な分野で応用が拡大していくと予測されています。自動運転車や医療診断、金融予測など、人間の手には届かなかった高度なタスクの解決に向けた可能性が広がることが期待されています。
機械学習は、製造、小売、ヘルスケアや生命科学、旅行や観光、金融サービス、エネルギー、材料、公共事業など、あらゆる業界で応用されています。ユースケースには、次のようなものが挙げられます。