コンピュータが自ら学び
成長する「機械学習」

　機械学習やディープラーニング（深層学習）という言葉をご存じだろうか？　いずれも今話題の人工知能（AI）を支えるキーワード。コンピュータが自らデータの中からルールや知識 を学習し、処理能力を高めていくのが機械学習、ディープラーニングもその一分野となる。
　人型ロボットPepperやiPhone搭載のSiri、掃除機のルンバなど、人工知能を駆使した機器やサービスはどんどん身近になっている。金沢工業大学工学部情報工学科の中野淳教授に機械学習について聞いた。
　「私の専門分野は、データサイエンス。ビッグデータと呼ばれるインターネット上の膨大なデータを解析して、有用な情報を抽出する手法を研究しています。こう言うと複雑そうですが、やっているのは、膨大なデータの中から何らかの法則性を見出し、現実の世界で役立てること。この法則性は従来、人間が見つけるものでしたが、最近はその役割をコンピュータ自体が担うようになりました。これが『機械学習』です。こうした技術は、遺伝子解析やネット上の画像認識、機械翻訳など、すでに幅広い分野で使われています」

日本IBM、グーグルで
働いてきた異色の経歴

　中野教授は、日本IBMで働いた後、コンピュータサイエンスの分野で世界的に有名なアメリカのイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校に留学。Ph.D.（博士号）を取得すると今度は グーグルに転職し、ネット広告の品質改善に携わってきた。変化の早いIT業界でどのような仕事に手がけてきたのだろうか。
　「私がグーグルの日本法人で取り組んでいたのは、ネット広告を収益につなげるためのアルゴリズムの開発です。特定のユーザーが何を検索したか、何をクリックしたかというデータを自動で解析し、どのような広告をリストで表示 すればクリック率が上がるかを考え、アルゴリズムをチューニングしていきます。アルゴリズムとは、言わば最適化した計算方法のこと。先述のビッグデータの法則性は、アルゴリズム開発に役立つのです」
　グーグルで検索をしていると気になっているアニメDVDの広告がリスト表示されたりして驚いた経験が誰しもあるだろう。これがまさに機械学習によるアルゴリズムの成果だ。ハードルが高そうなデータサイエンスの世界だが、中野研究室の学生たちは独自のアルゴリズムを続々と開発中だという。使用するのは主にPythonというプログラミング言語。ベースには数学や統計学の知識も求められる。しかし、もっと重要なのはアルゴリズムをビジネスにつなげる柔軟なアイデアだという。
　「今年の研究室の学生のひとりは、ガソリンスタンドでのアルバイトの経験を活かして、車種や年式を画像認識し、給油口が左右どちらにあるか判別するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。やっていることは難しそうですが、テーマはとっても身近なのです」

機械学習のプログラミングの一例。コンピュータは、圧倒的な処理能力で、人間では気づかないようなデータの相関関係を見出すこともある