機械学習
読み: きかいがくしゅう
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。
機械学習とは — 詳しく解説
機械学習とは、 大量のデータからパターンや法則を コンピュータ自身に学習させる AI 技術の総称。 ルールベース (人間がプログラム) と対比される概念。 主な手法は 教師あり学習 (ラベル付きデータ)、 教師なし学習 (ラベルなし、 クラスタリング等)、 強化学習 (試行錯誤で報酬最大化) の 3 系統。 ディープラーニングや LLM もすべて機械学習の一部。 ビジネス応用は 需要予測 / 与信判定 / 異常検知 / レコメンド / 画像認識 など 多岐にわたる。 2026 年は LLM ブームで生成系が注目される一方、 売上に直結するのは依然として 予測系 ML である点を 実運用では見失わないようにしたい。
関連用語
「インフラ・学習」の他の用語
既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。
ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。
Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。
入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。
LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。
RLHFとは、人間の評価・フィードバックを報酬信号として活用し、LLMの出力を人間の意図に沿わせる強化学習手法のこと。
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