私たちが日常的に使っている検索、SNS、レコメンド、音声認識、そして生成AI。
これらを支えているのが「機械学習」です。
しかし、この技術は一朝一夕で完成したものではありません。
70年以上にわたる研究の積み重ねの結果として、いまのAIの姿があります。
ここでは、1950年代から2020年代に至るまでの機械学習の歩みを、「どの技術が、何を突破し、次の時代を切り開いたのか」という視点で丁寧に追ってみます。
1950〜1960年代：AIの胎動と“学ぶ機械”の誕生
1950年：チューリングが残した問い
アラン・チューリングは論文の中で「機械は思考できるか？」という本質的な問いを投げかけました。
後にAI研究の出発点となる「チューリングテスト」もここで提案されます。
1952〜1955年：サミュエルの学習するチェッカー・プログラム
IBMのアーサー・サミュエルは、1952年にチェッカーのプログラムを作成。
さらに1955年頃には、自分自身との対局を繰り返し、強くなる“学習型”プログラムを完成させます。
これは、機械が経験を元に性能を高めた初の事例として知られています。
1957年：パーセプトロンが示した「学習モデル」の概念
フランク・ローゼンブラットが発表したパーセプトロンは、今日のニューラルネットの原点となるモデルです。
入力から重み付けを経て結果を出すという考え方は、機械学習の核となっていきます。
1960〜1970年代：パーセプトロンの挫折とAI冬の時代
1969年：『Perceptrons』が突き付けた構造的限界
ミンスキーとパパートは、単層パーセプトロンが扱えない問題（例：XOR）を厳密に指摘。
これによりニューラルネット研究は失速します。
“AI冬の時代”の到来
1970〜80年代は、
- ルールベースAIへの過大な期待と失望
- 計算資源の不足
- パーセプトロンの限界
が重なり、AI研究全体が冷え込むことになります。
1980〜1990年代：ニューラルネットの復活と統計的学習の強化
1986年：誤差逆伝播法（Backpropagation）が復権の口火に
Rumelhart・Hinton・Williams による研究でBPが再評価され、多層ニューラルネットの実用的な学習が現実味を帯びます。
統計的学習手法が急速に成熟
同じ頃、より理論的で扱いやすい手法が続々登場します。
- ロジスティック回帰
- kNN
- ナイーブベイズ
- Decision Tree / CART
- Boosting
機械学習の骨格ともいえる手法が、この時代にほぼ出揃いました。
1990年代前半〜1995年：SVMが“王者”として君臨
Cortes & Vapnik により現代的なSVMの形が確立。
最大マージンというシンプルなコンセプトは強力で、1990年代後半の機械学習を牽引する存在となりました。
1998年：LeNet-5が深層学習の実用性を証明
手書き数字認識で成果を上げた LeNet-5 は、今日のCNNの原型ともいえるアーキテクチャを備えています。
深層学習の長い歴史の中で、最初の実用的成功例といえる存在です。
2000年代：ビッグデータ時代と機械学習の拡大期
データの爆発と計算資源の進化
インターネット、スマホ、クラウドの普及により、データ量が指数関数的に増加。
同時にGPUが安価に利用できるようになり、より複雑なモデルが扱えるようになります。
2001年：Random Forest の登場
数百の決定木を組み合わせるランダムフォレストは、
- 高い性能
- 安定した精度
- 実務で使いやすい
という強みから広く普及しました。
この時期、SVM、Boosting、RandomForest が多くの分野で成果を上げ、深層学習はまだ主役ではありませんでした。
2010年代：深層学習の再誕とブレイクスルー
2006〜2011年：ディープラーニングの再評価
Hinton らによる Deep Belief Network や Autoencoder の研究をきっかけに、「多層ニューラルネットは本当に使えるか？」という議論が再燃します。
2012年：AlexNet が“AI革命”の引き金を引く
ImageNetコンペティションで、AlexNet が他手法を圧倒。
GPUを駆使した深層学習は、ここで世界中の研究者に一気に広がりました。
2014年：GANが生成分野の可能性を解き放つ
生成と識別の“対決”構造を持つGANは、画像生成やアート、フェイク技術など幅広い応用を生み出します。
2017年：Transformer がAIの基盤を塗り替える
“Attention Is All You Need” の登場により、CNNやRNNに頼らないまったく新しい構造が誕生。
この技術は後のBERTやGPTシリーズへとつながり、現在のAIブームの土台となりました。
2020年代：大規模モデルと生成AIの時代へ
GPT-3（2020）：巨大モデルによる性能向上が証明される
1750億パラメータという圧倒的なスケールで、自然言語処理の性能が飛躍的に向上します。
ChatGPT（2022）：AIの民主化
対話型のAIが一般ユーザーに一気に普及し、AIが日常生活に溶け込む時代が始まりました。
GPT-4・GPT-4o（2023〜2024）：汎用AIへの大きな一歩
マルチモーダル化により、テキスト・画像・音声を統合して理解する能力が進化。
AIが“使うもの”から“共に作業する存在”へと変わりつつあります。
機械学習を進化させた3つの力
- 理論の飛躍
パーセプトロンからTransformerまで、長い年月をかけて構築された数理モデル。 - 計算資源の向上
GPU・TPUの進化が深層学習を現実的なものにした。 - データの爆発的増加
インターネットとスマホがAIに“燃料”を与えた。
これらの要素が折り重なり、いまのAI技術を生み出しています。
以上、機械学習の歴史についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
