機械学習の目的や歴史について

2025年11月8日

機械学習（Machine Learning）は、AI（人工知能）の中核を担う技術です。

コンピュータが大量のデータを解析し、そこから自らパターンや法則を学ぶことで、予測・分類・最適化・創造を自動的に行えるようにする仕組みです。

私たちが日常的に触れている音声認識、画像検索、レコメンド機能、生成AI（ChatGPTなど）は、すべて機械学習の成果によって支えられています。

この記事では、機械学習の目的・考え方・歴史的な進化の流れを体系的に解説します。

機械学習の目的

従来のプログラミングは、人間がルールを定義し、コンピュータがそれに従って処理を行うものでした。

しかし現実の世界では、明確なルールを作れない問題が数多く存在します。

たとえば、

こうしたタスクは「正解を定義するルール」を人間が書くことがほぼ不可能です。

機械学習は、その代わりにコンピュータ自身がデータからルールを学ぶというアプローチを取ります。

機械学習の最終目的は、データから得た知識をもとに自動的に判断や予測を行うことです。

主な学習タスクは以下の4種類に分類されます。

機械学習の原型は、AI研究が始まった1950年代にまでさかのぼります。

1969年、マービン・ミンスキーとシーモア・パパートが著書『Perceptrons』でパーセプトロンの限界（非線形問題が解けない点）を指摘。これによりAI研究は一時的に低迷期へ、いわゆる「AIの冬」を迎えます。
1986年：ルーメルハート、ヒントン、ウィリアムズが「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」を提案。多層ニューラルネットが実用的に学習できるようになり、研究が再燃します。

この時期には、決定木やk近傍法などの新しいアルゴリズムも登場し、統計的手法とAIが融合していきました。

1995年：コルテスとバプニックが「サポートベクターマシン（SVM）」を提案。統計的学習理論に基づく強力な分類アルゴリズムとして高い精度を誇り、多くの実務で利用されました。
同時期、コンピュータ性能の向上やインターネットの普及により、ビッグデータ時代が到来。マーケティング、金融、医療などで「データマイニング」が盛んに行われるようになります。
1997年：IBMの「Deep Blue」がチェス世界王者ガルリ・カスパロフに勝利。AIが人間の知的領域を超え始めた象徴的な出来事でした。

2012年：トロント大学の研究チームが開発した「AlexNet」が画像認識コンテストImageNetで圧倒的な精度を達成。ディープラーニングの時代が幕を開けます。
GPUの発展とビッグデータの増加により、画像認識・音声認識・自然言語処理など、さまざまな分野でAIが人間の能力を超える精度を示すようになりました。
現在では、「Transformer」構造を基盤とした大規模言語モデル（LLM）が主流となり、ChatGPTやClaudeといった生成AIが社会に広く浸透しています。

現代のAIは、ほぼすべてが機械学習の応用によって動いています。

自動運転、医療画像診断、スマートスピーカー、生成AIなど、社会の基盤技術として機械学習は欠かせません。