機械学習

定義

機械学習とは、人が書いたルールに従うのではなく、データからパターンを学んで予測や判断を行うようにする AI の一分野です。

別名: ML統計的学習

仕組み

機械学習のモデルは、ルールを明示的にプログラムされる代わりに、事例から学習します。教師あり学習ならラベル付きデータ、教師なし学習なら生のデータを使い、誤差が小さくなるように内部のパラメータを調整します。学習を終えたモデルは、見たことのない新しい入力にも一般化して対応できます。

カスタマーサポートでは、機械学習がインテント分類、感情分析、チケットの振り分けといった処理を支えています。現在の AI エージェントの中核にある大規模言語モデルもまた、膨大なテキストで学習させた機械学習の一形態です。

機械学習は、サポート自動化の大半を支える土台です。言い回しが変わるたびに壊れる脆いキーワードルールに頼るのではなく、メッセージの裏にある意図を捉え、優先度を予測し、感情を見つけるといった処理を、実際のデータから改善していけるようになります。

機械学習と AI の違いは何ですか？

AI は機械に知的な振る舞いをさせるという広い目標です。機械学習はそこへ至る手段の 1 つで、明示的にプログラムするのではなく、データから学ばせる方法を指します。

大規模言語モデルは機械学習ですか？

はい。大規模言語モデルは、機械学習の一分野である深層学習の仕組みであり、巨大なテキストデータセットで言語の予測と生成を学習したものです。