【2026】機械学習とは？ビジネスで注目される3つの理由と学習ステップを解説

「機械学習に興味はあるけれど、そもそも何をする技術なのか分からない」「自社の業務で本当に役立つのか判断できない」と感じる方は多いのではないでしょうか。

近年、AI活用が急速に広がる中で、機械学習は企業の競争力を左右する重要な技術として注目されており、データ分析や業務効率化、新規サービス開発など幅広いビジネス領域で導入が進んでいます。

そこで本記事では、機械学習とは何か、なぜ今ビジネスで注目されているのかを紹介します。また、初心者でも失敗せずに学べるステップを解説していますので、最後までご覧ください。

機械学習とは？

機械学習とは、コンピューターに大量のデータを読み込ませてその中に潜むパターンを学習させ、未知のデータに対する判断ルールを自動的に獲得させるデータ解析技術です。

簡単に言えば、人間がプログラムで一つ一つ手順を教えなくても、データから学習して自ら判断や予測ができるようにする仕組みです。機械学習は「AI」と呼ばれる技術分野の一部であり、AIが経験から学習するための中核的な手法の一つとして位置付けられています。

AIとの違い

「AI（人工知能）」はコンピューターに人間の知能のような振る舞いをさせる技術全般を指す広い概念です。AIには、ルールベースのシステムや知識データベースによる推論、ロボット制御、音声対話など様々な分野・手法が含まれます。

それに対して機械学習はAIの中でも、データからパターンやルールを発見し学習することに特化した手法・技術群を指します。以下の画像を見るとわかりやすいでしょう。

出典：総務省｜人工知能（AI：エーアイ）のしくみ

つまり、機械学習＝データに基づく学習を行うAI技術であり、AIという大きな枠組みの中の一要素です。例えば、AIが人間のように意思決定を行う際に、機械学習はその意思決定のための「学習」を担う技術として使われます。

以下の記事では、AIの仕組みについてわかりやすく解説していますので、本記事をあわせてご覧ください。

【2025】生成AIの仕組みをわかりやすく解説！AIとの違いや種類についても紹介

機械学習の3つの手法

機械学習にはさまざまなアプローチがありますが、代表的なものとして以下の3つが挙げられます。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 強化学習

①教師あり学習

教師あり学習は、入力と正解のセットを使って学習するAIの仕組みです。あらかじめ正解付きのデータを大量に読み込ませることで、AIは「入力」と「正しい答え」の関係を学習します。

学習を進める中で、AIはデータの中から特徴を見つけ、「これは正解ラベルのあるデータ」「これはそうでないデータ」という違いを自動で見分けられるようになります。その結果、未知のデータが来ても「これはスパム」「これは売上が伸びそう」など、正しい予測ができるようになるのです。

②教師なし学習

教師なし学習は、正解が与えられていないデータからパターンや構造を見つける学習方法です。ラベル付けがされていない大量のデータをAIに渡すと、AIはその中から自動的に共通点や特徴を探し、グループ分けしたり、特徴を抽出したりします。

有名な例として、Googleが数百万枚の画像をAIに見せ続けたところ、誰も「これが猫だ」と教えていないのに、AIが自力で猫らしさをつかみ、猫の画像を見分けられるようになったという実験があります。

教師なし学習は、データの中で自然に生まれるパターンを見つけるのに適していると言えるでしょう。

③強化学習

強化学習は、試行錯誤を繰り返しながら報酬を最大化する行動を学ぶ仕組みです。特徴は、教師あり学習のように「正解の行動」を教えるわけではなく、行動した結果得られる報酬だけをヒントに、自分で最適解を探す点にあります。

主に以下の用途で使用されています。

• ロボット制御
• 自動運転の判断
• ゲームAIのプレイ戦略の最適化

また、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ点が特徴で、試行を重ねるほど精度の高い行動が選択できるようになります。

機械学習がビジネスで注目される理由

機械学習はビジネスの現場でますます注目されています。ここでは、特に機械学習がビジネスで期待される主な理由を3つ解説します。

1. 繰り返し作業や人手依存の工程を自動化できる
2. ビジネス判断の高精度化が見込める
3. コストの削減と意思決定スピードが向上する

①繰り返し作業や人手依存の工程を自動化できる

機械学習を使うことで、これまで人間が手作業で行っていた反復的な業務や職人の勘に頼っていた作業を自動化できます。例えば、製造業の検品作業や事務処理において、AIは人間以上の精度とスピードでデータを処理し、単純作業の効率化やヒューマンエラーの削減が実現しています。

実際、多くの企業が機械学習による自動検査システムやチャットボットによる問い合わせ対応などを導入し、24時間休みなく稼働する仕組みを作成しているのです。これにより、社員は単調作業から解放され、よりコアな業務に注力できるようになります。

②ビジネス判断の高精度化が見込める

機械学習は膨大で複雑なデータを人間には真似できないスピードと精度で分析できます。そのため、データに基づいた客観的で的確な意思決定をサポートしてくれます。例えば、過去の売上データや市場動向データを機械学習モデルに学習させれば、将来の需要予測や売上見通しを高い精度で得られるのです。

人間の直感や経験だけに頼るよりも、データ分析に裏打ちされた判断の方がリスクを軽減し信頼性の高い決定につながることは明らかです。さらに、AIは感情や思い込みに左右されないため、一貫した判断が可能です。

③コストの削減と意思決定スピードが向上する

機械学習の導入は経営コストの削減にも直結します。AIによる自動化は人件費の節約につながり、繰り返しの単純作業や日常的な判断業務を代行させることで、人のリソースをより高度な業務に振り向けることができます。その結果、効率的な運営が可能となり収益性の向上が期待できるでしょう。

また、意思決定のスピードアップもメリットです。AIは大量の情報を瞬時に分析しリアルタイムで判断を下せるため、経営者は状況の変化に即応して素早く決断できます。特に市場変化の激しい現代では、スピード感が企業の競争力を左右します。

機械学習を学ぶための5ステップ

機械学習は専門的なイメージがありますが、正しいステップを踏めば初心者でも習得できます。ここでは、未経験から機械学習スキルを身につけるための5つのステップを紹介します。

1. 数学・統計の基礎を学ぶ
2. Pythonの基礎を学ぶ
3. ライブラリを学習する
4. データ分析・簡単なモデル構築する
5. 3DCG・CADなど自分の分野に応用してみる

①数学・統計の基礎を学ぶ

機械学習の多くのアルゴリズムは数学的な仕組みに基づいています。数学は難しそうに感じるかもしれませんが、最低限おさえておくべき範囲は以下の通りです。

上記は難しい計算をするためではなく、「なぜそのアルゴリズムがそう動くのか」を理解するための土台です。たとえば、画像を処理する際には行列の演算が頻繁に登場し、線形代数の理解がないと処理内容がブラックボックスのままになります。

②Pythonの基礎を学ぶ

数学の基礎を押さえたら、次は機械学習で最も使われているプログラミング言語のPythonを学びます。Pythonは文法がシンプルで読みやすく、ライブラリが多いため初心者でも扱いやすい点が特徴です。

まずは変数やリスト・辞書などのデータ構造、条件分岐やループ、関数の作り方といった基本文法を一通り練習しましょう。難しい構文を覚える必要はなく、基礎だけで十分機械学習のコードが書けます。

Pythonを短期間で習得したいという方は「Python基礎セミナー講習」の受講を検討しましょう。以下のリンクで詳細をチェックできますので、気になる方は確認してみてください。

③ライブラリを学習する

Pythonの基礎操作に慣れたら、機械学習で使われる主要なライブラリを学んでいきます。ライブラリとは、よく使う処理をまとめて提供してくれる道具箱のようなもので、作業効率が上がります。データ操作にはNumPyとpandas、グラフ描画にはMatplotlibやSeaborn、代表的な機械学習アルゴリズムを手軽に試せるscikit-learnなど、用途に応じたツールが揃っています。

さらに深層学習にも挑戦したい場合は、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが必要になります。フレームワークを使用すると複雑なニューラルネットワークを簡単に構築できるため、画像認識や自然言語処理など応用的な領域にも手が届くようになります。

④データ分析・簡単なモデル構築する

4つ目のステップでは、実際のデータを使ってモデル構築に挑戦します。最初は小さな題材から始めれば問題ありません。たとえば、

• 売上データを用いた売上予測
• テキストを使った分類
• 犬と猫の画像を使った識別モデル

など、公開されているデータセットを利用すればすぐに学習が始められます。

モデル構築は「データの読み込み→前処理→学習→評価」という流れが基本です。このプロセスを自分の手で一度体験してみると、機械系の知識が実務にどうつながるかが分かるようになります。

⑤3DCG・CADなど自分の分野に応用してみる

基礎が身についたら、学んだ内容を自分の専門分野に応用してみましょう。3DCGやCADの分野と機械学習は相性が良く、多くの場面で生産性向上や新しい表現手法につながります。

たとえば、3DCGであれば、AIを活用した画像補完や自動色付け、素材生成、レンダリングの高速化などが実現できます。手作業だった部分が短時間でこなせるようになり、デザイン業務の効率が向上します。

どのCADを学習するべきかわからないという方はAutoCADを学習するのがおすすめです。また、AutoCADを短期間で身につける場合は「AutoCAD基礎セミナー講習」の受講を検討しましょう。AutoCAD基礎セミナー講習は短期間で実務レベルのスキルを体系的に学習可能です。以下のリンクからチェックしてみてください。

機械学習に関連する資格3選

機械学習やAI分野の知識を体系的に身につけたい場合、資格取得も一つの目標になります。ここでは、関連資格として代表的なものを3つ紹介します。

1. G検定
2. E資格
3. ITパスポート

①G検定

G検定は、JDLAが実施する資格試験です。ディープラーニングを中心としたAIの基礎知識や活用リテラシーを問う内容で、AIのジェネラリスト向けの資格と位置付けられています。

受験資格は特になく誰でも受験可能で、試験はオンラインで実施されます。出題範囲は機械学習・深層学習の基礎理論から、AIの倫理・法律、ビジネスへの応用事例まで幅広く、合格率はおよそ6～7割ほどです。AIプロジェクトの企画推進や、社員のAIリテラシー向上を目指す方に適した資格です。

G検定は幅広いAI知識を問う試験である一方、独学では「何から手を付ければいいか分からない」「専門用語の理解が曖昧」になりがちです。「G検定対策講座」では、試験対策に徹底した内容で初心者でも短期間で合格を目指せます。以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

【2025】G検定の過去問対策6選！例題や過去問チェックができるアプリを解説

②E資格

E資格もJDLAが主催する資格試験で、AIエンジニア向けの内容になっています。ディープラーニングの理論や実装スキルが問われ、G検定よりも技術的・専門的な難易度が高い試験です。

受験するにはJDLA認定の教育講座を事前に修了していることが必要で、試験は指定会場で実施されます。プログラミングや数学の深い理解が求められますが、合格すれば実務でAI開発を行えるエンジニアとしてスキル証明になるでしょう。

E資格は、G検定よりも深い数理知識や実装スキルが求められるため、独学だけで突破するのは難易度が高い試験です。そのため、専門講師から体系的に学べる「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」を受講しておくことで、理解スピードが上がり、合格に必要な基礎力を無駄なく身につけられます。

③ITパスポート

IT全般の基礎知識を問う国家試験ですが、近年はAI分野の基本知識も出題範囲に含まれています。IPAが実施しており、すべての社会人・学生が持つべきITリテラシーを測る入門資格です。

試験範囲には「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」の基本概念や技術要素が盛り込まれており、AI時代の教養としても最適です。合格率は例年50％前後で、しっかり準備すれば比較的合格しやすい試験と言われます。ITパスポートを通じてAIの基礎に触れておくことで、今後の学習にもスムーズに入っていけるでしょう。

ITパスポートは比較的簡単な資格ですので、要点をまとめて効率よく学べる「ITパスポート試験対策セミナー」を活用すれば、学習の方向性が明確になり、最短ルートで合格を目指せるようになります。

機械学習の導入・活用事例

最後に、実際の企業での機械学習活用事例を見てみましょう。ここでは製造業と建設業という2つの業界における事例を紹介します。

1. トヨタ自動車
2. 鹿島建設

①トヨタ自動車

製造業では、品質検査や需要予測など様々な工程で機械学習が活用されています。トヨタ自動車では、エンジン部品の一つであるATキャリアの表面に生じる微細な亀裂を検査するため、画像AIシステム「WiseImaging」を導入しました。

従来は熟練検査員が目視で行っていた工程ですが、AIに10種類の角度から撮影した約3万枚の画像データを学習させたところ、不良品の見逃し率0%を達成し、検査精度が飛躍的に向上しています。

熟練技術が必要だった検査工程を自動化することで、検査スピードの向上と品質の安定化を実現しています。

出典：VR+R

②鹿島建設

建設業界でも機械学習・AIの活用が進みつつあります。大手ゼネコンの鹿島建設は、現場での資材管理業務にドローンとAIを組み合わせたシステムを導入しました。製造業では、品質検査や需要予測など様々な工程で機械学習が活用されています。

ドローンで工事現場を空撮し、その映像をAIが解析して資機材の種類と位置を自動認識し3Dモデル上にマッピングする仕組みです。その結果、人手で行えば1回あたり約2時間かかっていた資材確認作業が30分に短縮され、約75％の作業時間削減に成功しました。機械学習により危険を伴う現場巡回を省力化でき、安全性と効率の両面で効果を上げています。

出典：鹿島建設株式会社

機械学習についてのまとめ

機械学習は、AI時代のビジネスにおいて必要な技術となりつつあります。人間の経験や勘に頼っていた作業も、機械学習を導入することで自動化・高速化され、精度も向上するケースが増えています。

企業にとっては、生産性向上やコスト削減、新たな付加価値創出として機械学習が注目され、実際に多くの現場で成果を上げています。また、個人にとっても機械学習スキルは今後ますます重要なデジタル時代のリテラシーとなるでしょう。これから機械学習を学ぼうとする方は、ぜひ本記事で紹介した基礎知識や学習ステップを参考に、実践的なスキルを身につけてみてください。