AIとマシーンラーニングの違いって？

この混乱を解消するために、私たちはAIと機械学習の違いを説明します。また、モバイルマーケティングの専門用語を排除するために、それぞれのテクノロジーの具体的な事例を紹介します。

人工知能と機械学習

まず最初に、基本的なことを整理しておきます。AIと機械学習はどちらもコンピュータサイエンスの用語です。人工知能はあらゆる「スマート」なプロセスの包括的な用語ですが、機械学習はその具体的な応用例です。

人工知能（Artificial Intelligence)

人工知能（AI）とは、コンピュータや機械が人間の行動を模倣する能力のことである。AIは、思考、推論、経験からの学習、意思決定など、人間のような知性を使うタスクを機械が引き受けることを可能にする。アメリカのコンピュータ科学者、ジョン・マッカーシーはこう言っています。「AIとは、知的な機械を作るための科学であり、工学である」。

上記の定義では、知能とは、人間の仕事を例外的にうまくこなせるが、人間より優れてはいない能力と定義されている。つまり、AI機能を持つコンピューターや機械は、まだ人間の理解のような真に感情的なレベルには達していないのです。

AIに関する小さな誤解は、AIがシステムであるということです。より正確には、AIはシステムそのものを記述しているのではなく、システムの中に実装されているのです。つまり、スマートビッディングはAI機能を持っていますが、言い換えれば、スマートビッディングによって、広告枠の最適な入札方法について機械が人間のような判断を下すことができますが、それ自体は、人工知能ではありません。

AIの例

人工知能が活躍している例としては、GoogleのGoogle Home、AppleのSiri、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortanaといったパーソナルアシスタント技術が挙げられます。これらのシステムは、人間のような知能を使って、情報の検索、会議のスケジュール、通信の送信などを行います。

さらに、チャットボットを使用して顧客サービスのリクエストを処理し、予約やメッセージングを自動化するブランドも増えています。チャットボットは、人工知能を使用して人間のような会話やプロセスに関与します。

モバイル広告では、AIは人間のような知能を使ってさまざまなプロセスを最適化することができます。前述のとおり、AIは人間のような知能を使用して、より効率的に入札を行うスマート入札アルゴリズムを最適化します。また、AIは、パーソナライゼーション、不正検出、マーケティング・パフォーマンス管理、レポーティングなどのプロセスを支える予測分析を可能にします。

機械学習

前述のとおり、機械学習（ML）はAIの応用分野です。明示的なプログラミングなしに、データの自動処理を可能にします。これは、人間の脳内でニューロンが情報を処理するのと同じように、データを処理する人工ニューラルネットワークによって実現されます。

大量のデータをニューラルネットワークに送り込み、データを照合・分類するようシステムを訓練します。時間が経つにつれて、機械はこのデータを基に反復し、データがモデル自体を訓練するようになります。システムはパフォーマンスと勝率を評価し、その情報をシステムモデルにフィードバックすることで、より良い予測を行うことができます。これが機械学習のプロセスです。

機械学習の最大の特徴は、この繰り返しである。アメリカのコンピュータ科学者、アーサー・サミュエルは、機械学習を "コンピュータに明示的にプログラムされることなく学習する能力を与える学問分野 "と定義しています。つまり、機械学習は、データを使って機械が自ら学習するようにプログラムするものなのです。

機械学習は、ユーザーの行動、購買、嗜好に関する膨大なデータを分析するのに役立つため、モバイルマーケティング担当者にとって非常に価値のあるツールとなっています。各ユーザーについてより多くの情報が得られることで、パフォーマンス・マーケティング・キャンペーンは、適切な商品、適切な広告、適切な入札を予測できるようになり、全体としてユーザー体験を向上させることができるのです。

MLの例

MLの一例として、メールスパム技術があります。ほとんどのメールサービスプロバイダーは、機械学習ツールを使って、スパムメールやフィッシングメールを自動的に分類している。これらのスパムフィルタリングツールは、時間の経過とともに学習する。より多くのメールを処理することで、システムはより多くのルールを特定する。

モバイル広告では、機械学習技術の優れた例として、パーソナライゼーションが挙げられます。アマゾンのようなECアプリは、機械学習を使って、ユーザーの過去の購買データに基づいてお勧めの商品を紹介しています。このように、リターゲティング広告では機械学習技術が活用されています。例えば、あるECアプリで1時間かけて特定の靴を閲覧した場合、その日のうちにモバイルニュースアプリを閲覧していると、その靴を表示するアプリ内広告が表示されるかもしれません。

また、MLは商品レコメンデーションにも力を発揮します。これは、お気に入りや購入した商品、カートに入れた商品、その他の閲覧行動から、次に購入する商品を提案するものです。

AIと機械学習の違い

結論から言うと、AIは人間の知能を必要とする作業を請け負い、MLはデータを使って時間をかけて学習するシステムを可能にする人工知能の応用である。

つまり、すべての機械学習が人工知能であり、すべての人工知能が機械学習ではないのです。

これらの概念をモバイルマーケティングに当てはめると、スマートビッディングは人工知能を使い、人間のような知能を使ってより効率的に入札を行うものです。しかし、その人間のような知能の「経験から学ぶ」という側面を可能にするプロセスが、機械学習です。機械学習によって、スマート入札のプロセスは、勝率やコンバージョン率などのデータをどんどん投入して学習することができます。これにより、入札の仕組みは時間とともに学習し、改善されていくのです。

AIと機械学習の違いに関する留意点

• 人工知能（AI）とは、コンピュータや機械が人間の行動を模倣する能力のことです。
  • Siriのようなパーソナルアシスタントやチャットボットの利用は、今日の市場における人工知能の一例です。
  • モバイルマーケティングでは、AIを利用して人間のような知能で効率的に入札を行うスマートビッディングがあります。
• 機械学習（ML）は、明示的なプログラミングなしに、データの自動処理を可能にします。プロセスに関する結果データは、より良い予測を行うために一貫してモデルにフィードバックされます。これにより、機械は時間をかけて学習することができます。
  • パーソナライゼーションと製品推奨は、今日の市場におけるMLの重要な例である。
  • モバイルマーケティングでは、MLを使用することで、ユーザーの行動、購入、嗜好に関する膨大なデータセットを分析し、そのデータを入札モデルや最適化モデルにフィードバックして、パフォーマンスマーケティングキャンペーンを拡張することができます。
• AIと機械学習の違い 機械学習はすべて人工知能ですが、すべての人工知能が機械学習というわけではありません。AIは人間の知性を必要とするタスクを引き受けるが、MLはデータを使って時間をかけて反復するシステムを可能にする人工知能の応用である。