機械学習とは何か？（基本定義）
機械学習とは、
コンピューターに明示的なルールをプログラムしなくても、データを通じてパターンや規則を学習し、予測・分類・意思決定を自動的に行えるようにする技術
です。
従来のプログラミングでは、
- 「条件分岐」
- 「手書きのルール」
- 「if/else などのロジック」
によって動作を決めていました。
一方で機械学習は、データそのものから法則性を抽出し、自律的にモデルを形成する点が本質的な特徴です。
古典的な定義（歴史的背景を含む）
機械学習の初期に有名な定義をしたのは、Arthur Samuel（1959）です。
「コンピューターに明示的なプログラミングなしに学習能力を持たせる研究分野」
さらに、Tom Mitchell による形式的な定義は、学術界で広く引用されています。
プログラム P がタスク T に関して性能指標 P を、経験 E によって改善するとき、そのプログラムは経験 E から学習していると言える。
この定義では、
- 経験（Experience）：データや観測結果
- タスク（Task）：分類、予測などの目的
- 性能指標（Performance）：正解率、誤差などの評価尺度
という3要素が明確に示されています。
機械学習は何をしているのか？
データからルールを抽出する
膨大なデータを入力として、コンピューターは共通するパターン（規則性）を見つけます。
例
- 特徴量と結果の関係性
- 似たデータ同士の構造
- 時系列の傾向
- 文章の文脈や意味
こうして得られた規則性の集合が「モデル」です。
未知データに対しても予測を行う
学習によって得たモデルは、新しく入力されたデータ（未知データ）に対しても、推論や判断が可能です。
これは機械学習の大きな強みであり、単純な統計的記述では実現できない振る舞いです。
ただし、回帰分析などの統計モデルも「未知データに対して予測」する点では機械学習と重なるため、両者の違いは「予測精度や大規模データへの適応性をより重視するか」など、重心の違いとして理解するのが正確です。
従来のプログラミングとの比較
| 項目 | 従来のプログラミング | 機械学習 |
|---|---|---|
| ルール作成 | 人間が手動で作る | データから自動生成 |
| 動作の決定 | 条件分岐や手続き | 学習によるパターン抽出 |
| 柔軟性 | ルールが増えるほど複雑化 | データが増えるほど精度向上 |
| 新しい入力 | 人間がルール追加 | モデルが予測 |
この違いこそが、近年の機械学習が急成長した理由のひとつです。
機械学習の代表的な3つのパラダイム
教師あり学習（Supervised Learning）
正解ラベル付きのデータを用いて、入力 → 出力の対応関係を学ぶ方式。
代表例
- 分類（classification）
- 回帰（regression）
教師なし学習（Unsupervised Learning）
ラベルなしデータから、構造やパターンを抽出する方式。
代表例
- クラスタリング
- 次元削減
強化学習（Reinforcement Learning）
「報酬」を最大化するために、試行と学習を繰り返し、最適な行動戦略（ポリシー）を獲得する方式。
例
- 自律ロボット
- ゲームプレイ
- 経路最適化
※強化学習の簡易版として「マルチアームドバンディット」なども使われます。
AI・機械学習・深層学習の階層構造
一般的には次のような階層構造として整理されます。
人工知能（AI）
└ 機械学習（ML）
└ 深層学習（Deep Learning）
深層学習はニューラルネットワークを使用する学習手法であり、近年の大規模な発展を支えた技術です。
ChatGPT などのモデルとの関係
ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）は、
- Transformer と呼ばれる深層学習アーキテクチャ
- 膨大なテキストデータを使った事前学習
- ファインチューニングやRLHF（強化学習）
などを組み合わせて構築されています。
そのため、深層学習がスケールした発展形のひとつとして位置づけることができます。
まとめ：機械学習の定義（総括）
機械学習とは、
データから自動的に規則性を学び、未知データに対して予測・分類・判断を行うアルゴリズムとその研究分野である。
この定義は、プログラミングの思想、統計学との関連、学術的背景、現代の深層学習との関係を踏まえても破綻しない、汎用的で正確な表現です。
以上、機械学習の定義についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
