本記事では、機械学習とビッグデータの関連性について解説しています。機械学習とビッグデータの関連性に興味がある方はぜひ参考にしてください。
機械学習とは
機械学習とは、機械自身が自動的に学習することであり、機械学習を語るうえで重要なものが人工知能（AI）です。人工知能とは、機械学習の大きな枠組みのことであり、分析・処理するデータが膨大で良質なほど、ハイスペックな人工知能を構築できる可能性が高まります。
現在さまざまな機器やシステムで利用されている人工知能の多くが「ディープラーニング」という学習方法によるデータ分析・処理を行っています。
ディープラーニングとは、膨大なデータを機械の力のみで自動的に学習する方法のことです。ディープラーニングを行う際に用いられる膨大なデータを「ディープニュートラルネットワーク」と言います。
人工知能が組み込まれた機器やシステムは自動的に学習できるため、現在さまざまな現場で利用されています。利用される現場の例をあげると、Webアプリの開発やデータサイエンスがわかりやすいです。
Webアプリの開発では、Webアプリ内のシステムに人工知能のアルゴリズムを組み込みます。人工知能が組み込まれたWebアプリは自動的に機械学習を行い、最適な形へと変化していきます。また、Webアプリに人工知能を組み込むことにより、Webアプリを利用する人のデータを収集できるようになるため、効率よく機械学習を行えるようになります。
データサイエンスでは、データ分析・処理の手法で活用されることが多いです。膨大なデータを扱うデータサイエンスは、効率よくデータを扱う必要があるため、機械学習を用いた人工知能が必要不可欠になります。また、データサイエンスで利用するビッグデータという「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」を扱う際に機械学習が利用されています。
現在、機械学習を用いた人工知能は大きく発展・進化を遂げているため、世界中の多くの企業や研究者から注目されています。そのため、人工知能が組み込まれた機器やシステムが多く普及しており、ハイスペックな人工知能により、機器やシステムの進化が加速していきます。
また、人工知能は正確な予測や判断を行えるようになりつつもあります。より正確な機械学習により、ハイスペックな人工知能を構築することで、より正確な予測や判断が行えるようになります。このようなこともあり、機械学習の精度を高めることが重要であり、結果的に人工知能を進化させることにもつながります。
ビッグデータとは
ビッグデータとは、その名から多くのデータという意味だと勘違いされますが、「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」のことを言い、「Volume（量）」、「Velocity（速度）」、「Veriety（種類」）」の3つの「V」から成り立っています。
ビッグデータの定義を『総務省 平成29年度版 情報通信白書「ビッグデータの定義及び範囲」』にて公表しています。総務省によるビッグデータの定義および範囲は個人・企業・政府の3つの主体が生成しうる以下の4つに分けられます。
| 主体 | 分類 |
| 政府 | 国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」 |
| 企業 | 暗黙知（ノウハウ）をデジタル化・構造化したデータ（知のデジタル化） |
| M2Mから吐き出されるストリーミングデータ（M2Mデータ） | |
| 個人 | 個人の属性に係わる「パーソナルデータ」 |
政府の分類にあるオープンデータとは、政府や地方公共団体などが持っている情報をデータとしてオープン化を強力にすることで、ビッグデータの分野の中でも先行しています。
企業の分類にある知のデジタル化とは、インフラ管理やビジネスなどの企業や産業が持つ個人情報以外のデータのことであり、ビッグデータについて理解度が増すことでこれから身の回りの多くの方が知に迫り、さまざまなノウハウがデジタル化されることが予想されています。
企業のもう一つの分類であるM2Mデータとは、「Machine to Machine」の略語であり、機器から吐き出されるデータなどのことです。M2Mデータは、IoT（モノのインターネット）を搭載した機器の普及によって、今後さらに増えていくことが予想されます。
個人の分類にあるパーソナルデータとは、個人の属性情報のことです。また、匿名情報などもパーソナルデータに含まれます。パーソナルデータは、個人情報や個人との関係性が見出される広範囲の情報のことを言います。
ビッグデータについては、このように総務省が定義しており、今後さまざまなもののデジタル化により、促進していくことが予想されます。
機械学習とビッグデータの関連性
機械学習とビッグデータの関連性は深く、機械学習の精度を高めるためにビッグデータが必要不可欠です。ビッグデータとは先ほど解説したように「Volume（量）」、「Velocity（速度）」、「Veriety（種類」）」の3つの「V」からなる膨大で質の高いデータであるため、機械学習に利用することでハイスペックな人工知能の構築を行えるようになります。
ビッグデータには政府や企業、個人のさまざまなデータが含まれていることもあり、機器やシステムを進化・発展させる際に貴重なデータです。しかし、機械学習とビッグデータはそれぞれ専門的な知識がなければ扱うことが困難であることもあり、高度な知識やスキルを持つデータサイエンティストなどの職種の方が利用しています。
そのため、機械学習やビッグデータを扱える人材の需要は高く、今後さらに高まることが予測されます。
また、機械学習とビッグデータのもう一つの関連性は、データサイエンスを行う際に利用される点です。データサイエンスでは、ビッグデータなどのデータを機械学習を利用し、効率よく分析・処理します。
このようなことから、機械学習とビッグデータの関連性はとても深いことがわかります。
機械学習とビッグデータに必要な知識やスキル
機械学習とビッグデータは専門的な知識やスキルが必要になります。そこでここでは、機械学習とビッグデータに必要な知識やスキルを解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 統計学
- 情報工学
- 英語力
統計学
統計学では、「数学的知識」と「データ分析の手法」などの知識やスキルが必要になります。
数学的知識では、利用するデータの整理が行いやすくなることや仮説が立てやすくなるため、確率や統計・微分積分・アルゴリズムや解析モデルの知識が必要です。
データ分析の手法では、統計処理や数理モデルの作成のスキルが必要です。多くのデータ分析の手法を学習しておくことでさまざまなデータを扱えるようになり、研究の幅も広がるため、とても重要になります。
情報工学
情報工学では、「プログラミング言語」や「データベース」、「ビッグデータの処理」の知識やスキルが必要になります。
プログラミング言語では、機械学習で利用する「Python」と統計解析で利用する「R言語」の知識やスキルが必要です。特にPythonは機械学習において必要不可欠な知識です。
データベースでは、機械学習で利用するデータの保管、管理を行うために必要になります。ビッグデータといった扱うことが難しいデータを扱うことがあるため、データベースの知識は重要です。
ビッグデータの処理では、扱うことが難しいビッグデータの分析・処理するための知識やスキルが必要になります。機械学習の精度を高めるためには、ビッグデータを利用することが多いので、ビッグデータの処理を行えるようにしておくことが重要です。
英語力
機械学習などの情報の多くは英語です。鮮度の高い情報を知るために英語力が必要不可欠になるため、英語の学習も行うようにしましょう。
まとめ
本記事では、機械学習とビッグデータの関連性について解説しました。機械学習とビッグデータの関連性はとても深く、機械学習の精度を高めるためにはビッグデータが必要不可欠です。機械学習に興味がある方はビッグデータの知識やスキルも同時に学習することがおすすめになります。
