機械学習の仕事

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この記事では、機械学習の仕事とは何か、そしてAI・機械学習エンジニアがなぜ必要なのかをご紹介します。

機械学習はどのように機能するのか？

チャットボットで医師の予約をしたり、Aliceにロック音楽を再生させたりする際、ほとんどの場合その仕組みを意識しません。動作は非常にシンプルに見えます。しかし、実際には各動作の背後に機械学習の要素を含む複雑なプロセスがあります。

機械学習は、経験やデータに基づいて、人間のように考え行動するアルゴリズム（機械）を学習させる手法の一種です。読む、書く、描く、ラップとロックを区別する、ジャガイモとニンジンを見分けるなどです。

機械学習は単なるプログラミングとは異なります。プログラマーは機械のために明確な手順を作成し、望ましい結果に導くアルゴリズムを作ります。

機械学習エンジニアは、モデルを訓練する際に機械用のプログラムを書きません。データを提供し、どのような結果を得たいかを示します。アルゴリズムは特定の答えに到達するわけではなく、与えられた問題に応じてモデルを構築する方法を知っているだけです。機械学習の目的は、モデルが自ら解決策を見つけられるように訓練することです。

機械学習はどこで使われているのか？

世界中のほぼすべての場所で、契約仕事やリモートワークでも使用されています。AIの情報記憶、データ検索、分析、予測能力は、マーケティング、金融、医療、人口統計、セキュリティなどで活用されています。

以下は、機械学習モデルがどのように使われているかの例です：

• 銀行：クレジットスコアリングプログラムは、大量の信用アンケート処理を自動化します。専門家は、顧客の信用度を自動評価し、ローン承認可否を判断するモデルを作成します。
• マーケティング：Aliceが個別プレイリストを提案するのは、推薦タスクにおける典型的な機械学習の応用例です。また、無人レジや販売アシスタントでは、アルゴリズムが顧客と仮想カゴを関連付け、棚の商品の動きを追跡することを学習します。
• 医療：2020年のAlphaFoldアルゴリズムによる画期的な発見が注目されています。タンパク質の折りたたみプロセスをモデル化し、パーキンソン病、アルツハイマー病などの感染症や認知症の予防に貢献しました。
• 農業：機械学習を活用して、土壌成分の分析、必要な肥料量の計算、作物収量の予測、さらには乳牛の乳量予測などが可能なモデルが作られています。

AI自体は何も評価・予測できません。オンライン映画の顧客がスリラーを好むことや、1ヘクタールあたりの肥料量を計算するためには、データを使ってモデルを訓練する必要があります。

MLスペシャリストはどのように働くのか？

モデルの訓練は5つのステップに分かれます。

データ収集

この段階では、最適なモデルを訓練するために必要な情報を収集します。

データラベリング

モデル訓練がラベル付きデータを使用する場合、事前準備として、機械が学習するための領域や基準をハイライトしたり、各ケースの正しい答えを与えます。

探索的分析

MLエンジニアがデータの分布、特徴間の依存関係、異常値の有無などを確認する段階です。

モデル訓練

ここでAI・MLエンジニアは問題解決に適したアルゴリズムを選択し、有望なモデルを複数訓練します。

テストと評価

訓練結果を評価し、次のアクションを決定します：不足データの収集と訓練継続、モデルパラメータの調整、アルゴリズムの見直しなどです。

結論

どの職業にも言えることですが、トップのML企業でも標準的でない状況が存在します。例えば、既存のアルゴリズムでは対応できない場合、新しいアルゴリズムやニューラルネットワークアーキテクチャを設計し、訓練・評価する必要があります。機械学習は急速に成長する分野であり、計算リソースの需要が高まり、型破りなアプローチを必要とする新しい課題が次々と登場しています。つまり、MLスペシャリストには常に創造性とキャリア成長の余地があるのです！