ざっくりわかる「機械学習」---第3回　機械学習事例紹介～機械学習で何ができる？

ざっくりわかる「機械学習」シリーズ。
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第3回は『機械学習事例紹介～機械学習で何ができる？』です。

「機械学習はどのようなことができて、どのような部分に応用されているのか？」について、事例を紹介します。

機械学習は、さまざまな領域/用途で活用が開始されています。その中から、ごくごく一部について紹介します。

「金融」分野

金融業界では「重要データ特定」「ハイリスク顧客特定」「不正防止」などに利用されています。

クレジットカード不正検知

顧客のクレジットカード取引履歴をチェックして、対象顧客が行った取引なのかを推定します。不正利用発生の検出に利用します。

株式取引

トレーダー/アナリスト向けに、株式のリアルタイム情報から、対象株式について買い付け/現状維持/売却などのサジェストを行います。

人に対するサジェストを行うだけではなく、人工知能がトレーダーとして株式の売買を行い、利益を上げている例もあります。

汚職兆候検知

メール内容/社内での行動/ミーティングでの行動を分析して、「汚職/不正をしそうな人」を検出します。業務上横領/賄賂授受/インサイダー情報漏洩などのリスクを事前に察知します。

「製造」分野

機器故障事前予知

各機器にセンサーを取り付け、稼働状況データを蓄積していきます。過去の状況と比較し、異変を察知します。機器が故障してしまう前に部品交換などを行えます。

「医療」分野

医療診断

ウェアラブルセンサーなどで、患者の健康状態をリアルタイムで把握し、診断/治療へのサジェストを行います。患者の症状/医療データベース/医学論文などから、可能性が高い疾病名を提示します。

医師をサポートする存在として、大きく期待されています。

Watsonが人命を救った事例

ある患者の遺伝子情報をAI「Watson」に入力したところ、10分程度で、特殊で難しいタイプの白血病であるという分析結果を出し、患者の回復に大きく役立ちました。

「マーケティング」分野

商品レコメンデーション

顧客の購入履歴から顧客に興味がありそうな品目を予測し、購入を促すように「おすすめ」として提示します。ショッピングサイトでは、すでにおなじみの機能になっています。

顧客セグメンテーション

無料お試し期間中に、ユーザが行った行動パターンから「有料サービス」に移行しそうなユーザを抽出します。対象のユーザに対して早期に移行するようにアプローチを行えます。

「ユーザコミュニケーション」「その他」分野

数字認識

ハガキ/封筒に書いてある郵便番号識別などで利用されています。人によって書き方が異なるさまざまな数字を正確に判別できるように訓練されています。

形状検出

タッチペンなどで書いた文字認識などに使われています。人が書いたラフな絵が何かを当てるアプリケーションも出てきています。

会話理解

ユーザの発言を聞き取り、分析/応答する機能です。スマートフォンの「OK,Google」「Hey Siri」や、銀行受付などでの実用化が始まっています。

顔検出

デジタルカメラでの顔認識機能や、大量の写真データの中から対象の人物が写っている写真を抽出する機能などに使用されています。

スパム検知

受信したメールがスパムメールなのか否かを判別します。個人ごとにスパムに対するカスタマイズも行われるようになっています。

音声個人認証

カナダの銀行で「人の声門」で生体認証を行うことも始まっています。電話などで声だけで個人認証を行えるため、認証手続きの簡素化につながるものとして注目されています。

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