機械学習と統計解析の違い

製造業のDXや業務改善の現場で機械学習に取り組んでいると。

「それ、機械学習じゃなくて統計解析で良いのでは？」

と聞かれることがあります。

そこで今回は両者の違いを整理してみます。

統計解析

統計解析は因果推論に強みがあります。

因果推論とは 「ある要因を変えたときに結果がどう変化するのかを明確にすること」 です。

統計解析は「なぜ不良が起きたのか」を明らかにするための道具として優れており、限られたデータから因果関係を丁寧に説明できます。

このような特徴から、統計解析は 顧客や監査への説明責任が求められる品証 で使われてきました。

機械学習

機械学習は「結果予測と製造条件の最適化」に強みがあります。

製造現場の膨大で複雑なデータからパターンを自動で抽出し、

条件から結果を予測する予測モデルをつくり、

「最も効率的な製造条件は何か」をもとめます。

統計解析の「説明力」に対して、現場改善につながる「最適化力」が機械学習の強みです。

このような特徴から、機械学習は 予測・最適化が求められる生技・製造 で使われています。

機械学習と統計解析の使い分け

以上の内容をふまえると、ざっくりと次のような分類ができそうです。

しかしながら、実は品質保証の現場でも機械学習の存在感は増しています。

膨大な検査データや工程データを素早く解析し、不良予兆や改善のヒントを示してくれるのは大きなメリットです。

ただ、統計解析が機械学習に完全に移行するわけではありません。

因果推論が求められる

• 不良原因の特定
• 規格適合や監査対応の説明

のような場面では、依然として統計解析が必要です。

品証では完全に機械学習へ移行するのではなく、統計解析と併用して使うことが現実的 です。

まとめ

両者の特徴を整理すると、次のようになります。

機械学習はこれまでになかった、 未来を予測し、製造条件を最適化するツール であるため注目されているのです。