たとえるなら
職人さんへの弟子入りに似ています。弟子は分厚いマニュアルを丸暗記するのではなく、師匠の仕事を大量に見て「こういうときはこうする」という感覚を身につけます。機械学習も、ルールを1行ずつ教え込む代わりに、大量のデータ（実例）を見せて感覚をつかませるやり方です。
もう少しくわしく
AI（人工知能）は、人間のような知的な働きをコンピューターで実現する技術の総称です。そして機械学習は、それを実現する代表的な方法。従来のプログラムは「こういうときはこうする」というルールをすべて人間が書きますが、機械学習では大量のデータからコンピューター自身がパターンを見つけ出します。ルールを書ききれない複雑な問題に強いのが特徴です。
身近な例はすでにたくさんあります。迷惑メールの自動判定、通販サイトのおすすめ表示、スマホの顔認証、写真の自動整理、そして人間と文章でやりとりする対話AI。どれも、過去の大量のデータから学んだパターンをもとに予測や判断をしています。データが豊富なほど精度が上がるため、ビッグデータとセットで語られることが多い技術です。
一方で、万能ではありません。学習したデータに偏りがあれば判断も偏りますし、もっともらしい間違いをすることもあります。だからこそ、AIに任せきりにするのではなく、得意なことを任せて最後は人間が確認するという組み合わせ方が現場では大切にされています。AIを使う側にも、その性質を知っておくことが求められる時代です。
現場での使われ方
「この作業、機械学習で自動化できないかな」
人間が目で見て仕分けているような作業を、データからパターンを学ばせて自動化できないか、という検討です。データが十分にあるかが最初の論点になります。
よくある質問
AIと機械学習は同じ意味ですか？
AIは「人間のような知的な働きをする技術」全体を指す広い言葉で、機械学習はその中の代表的な方法です。現在AIと呼ばれているものの多くは、機械学習によって実現されています。
AIは自分で考えているのですか？
人間のように意味を理解して考えているというより、大量のデータから学んだパターンをもとに「もっともらしい答え」を出しています。だからこそ、学んだことのない状況では間違えることもあり、人間の確認が大切です。