私が講座でとても好きなことのひとつは､ すべての物事の理由を実際に理解することです｡
私たちが学ぶものには､ すべて正しく学ぶ理由があるはずです｡
そして､ 「なぜ機械学習にこだわるのか」と自問しているかもしれません｡
それがどう役に立つのか､ どうすればここにたどり着けるのか｡
まあ､ ビジネスを考えたら､ ほとんどの技術はビジネスニーズから発展していくものですから｡
コンピュータの出現で､ 企業はコンピュータを使って実に速く､ 効率的に物事を進め､ 優位に立つことができるようになりました｡
ExcelファイルやCSVファイルなどのスプレッドシートは､ ビジネスで発生するデータ､
例えば顧客データをExcelファイルに保存することができるので､ とても便利なのです｡
そして､ CSVファイルやスプレッドシートを分析して､ 過去2年間はクリスマスの影響で12月の売上が非常に高かったから､
12月の売上は高くなるだろうと予測するなど､ ビジネス上の意思決定をすることが得意になりました｡
そして､ 企業のデータ量が増えるにつれて､ リレーショナル・データベースという考え方が生まれてきました｡
表計算ソフトは最高でした｡
CSVファイルは良かった｡
しかし､ 情報やデータがどんどん増えてきて､ より良い整理の仕方が必要になってきたのです｡
私たちのデータから物事を理解すること｡
そこで､ MySQLのようなものを導入したのです｡
表計算ソフトを使う代わりに､ SQLという言語を使って､ データベースから情報を読み取り､ データベースに情報を書き込み､
表計算ソフトと同様に､ ビジネスから集めたデータを使ってビジネスの意思決定を行い､ ビジネスをさらに収益性の高いものにすることができるようになったのです｡
そして2000年代に入ると､ ビッグデータという言葉が生まれました｡
Facebook､ Amazon､ Twitterといった大企業がありました｡
どんどんデータを蓄積し始めたGoogle｡
表計算ソフトに収まりきらないほどの膨大なデータ｡
ユーザーアクション｡
ユーザーが好きなユーザーの購買履歴｡
ビッグデータという考え方は､ 私たちや企業が大量のデータを持ち､ 時には構造化されたデータでなければならないリレーショナルデータベースとは異なり､
実に雑多で非構造化されたデータを手に入れることができるということを意味します｡
そこで､ MongoDBのような非構造化データを保存して､ そこからビジネス上の意思決定を行えるようにするNoSQLという考え方が生まれました｡
アマゾンであれば､ 顧客の購買履歴を利用して､ さまざまな商品を勧めることができるかもしれません｡
そして､ それ以来､ このデータがどんどん増えていくという考え方が､ 私たちを機械学習の利用に向かわせたのです｡
なぜなら､ ある時点で私たちはあまりにも多くのデータを手に入れ､ 人間としてスプレッドシートのように列や行を見てビジネス上の意思決定をすることができなくなってしまうからです｡
でも､ そうすると､ これまで蓄積してきたデータが無駄になってしまいます｡
そのため､ FacebookやGoogleのように毎日大量のデータを収集している企業は､
人間がデータを見て物事を判断する代わりに､ 機械にデータを与えて､ 人間よりも優れたビジネス上の意思決定ができるようにするために､
機械学習などに取り組んでいるのです｡
そして､ この機械学習という考え方が生まれた背景には､ 企業から受け取るデータの増加と､
CPUやGPU､ つまりグラフィカル・プロセッシング・ユニットなどのコンピュータの進化があります｡
ですから､ 膨大な量のデータと計算の大規模な改良を利用すれば､ かつてスプレッドシートを使っていたように､ 機械にこのビッグデータを与えて､
私たちのために意思決定をしてもらうことができます｡
さて､ ここまでの経緯は簡略化したものですが､ なぜ企業がこの機械学習という考え方を好むのか､ その理由がお分かりいただけたかと思います｡
次の動画でお会いしましょう｡
バイバイ｡