隠れマルコフモデル（HMM）

隠れマルコフモデル(HMM)は、隠れた状態を持つ確率過程を示すシステムをモデル化するために用いられる統計的ツールである。これらのモデルは、観測された事象が観測不可能な状態に影響されるような逐次データや時系列データを扱う場合に特に威力を発揮する。HMMは、音声認識、バイオインフォマティクス、金融モデリング、自然言語処理（NLP）などの分野で広く使用されている。

キーコンセプト

• 隠れた状態：HMMの基礎となる状態は直接観測できないが、観測可能な事象に影響を与える。
• 観測可能なイベント：音声認識における単語や金融システムにおける株価など、測定または観察可能なデータポイントや出力である。
• 遷移確率：ある隠された状態から別の状態に移行する可能性を定義する。
• 放出確率：特定の隠された状態が与えられた場合に、観測可能な事象が発生する可能性を示す。
• 初期確率：システムが各隠れ状態から始まる確率。

HMMは、モデル化されるシステムがマルコフ特性に従うと仮定する。マルコフ特性とは、将来の状態は現在の状態にのみ依存し、事前状態のシーケンスには依存しないというものである。この単純化により、HMMは確率的推論を含むタスクにおいて計算効率が高くなる。

HMMの仕組み

HMMは、観測されたデータから隠れた状態のシーケンスを推測するために確率的な方法を使用します。これは、以下のようなアルゴリズムによって実現できる：

• フォワード・アルゴリズム：一連のオブザベーションの確率を計算する。
• ビタビ・アルゴリズム：オブザベーションが与えられたときに、最も可能性の高い隠れ状態のシーケンス（パス）を見つける。
• Baum-Welchアルゴリズム：観測シーケンスしか利用できない場合に、HMMのパラメータを推定するために使用される期待値最大化アルゴリズム。

HMMの応用

音声認識

HMMは音声認識システムの基礎である。HMMは、音素（隠れた状態）とそれに対応する音響信号（観測可能なイベント）のシーケンスをモデル化する。AIプラットフォームと統合されたような音声認識ツールは、リアルタイムの文字起こしにHMMを活用することが多い。例えば、Speech-to-Textソリューションは、HMMを利用して話し言葉をテキストに変換し、カスタマーサポート、バーチャルアシスタント、アクセシビリティツールなどのアプリケーションを支援する。

バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクスでは、HMMは遺伝子予測や配列アライメントに用いられる。例えば、DNAやRNA間で保存された配列を特定することで、タンパク質ファミリーをモデル化する。これは遺伝性疾患の理解や標的治療法の開発に不可欠である。医療画像解析のツールや技術は、このようなアプローチを補完し、診断能力を向上させることが多い。

財務モデリング

HMMは市場行動をモデル化するために金融システムに応用されている。隠れた状態は市場の状況（強気市場や弱気市場など）を表し、観測可能なイベントは日々の株価の動きである。HMMはトレンドの予測、リスク管理、取引戦略の開発に役立つ。

自然言語処理

自然言語処理では、HMMは品詞タグ付けのようなタスクに使われ、単語が観測され、その文法カテゴリー（名詞、動詞など）が隠れた状態となる。HMMはまた、機械翻訳のようなアプリケーションを支える配列対配列モデルでも役割を果たしている。

実例

1. 音声アシスタントSiriやAlexaのような人気のあるバーチャルアシスタントは、音声認識パイプラインの一部としてHMMを利用しており、ユーザーコマンドの正確な解釈を可能にしています。AIを搭載したバーチャル・アシスタントとその革新的な機能について詳しくご覧ください。

2. 不正行為の検出：金融システムにおいて、HMMは取引シーケンスにおける異常なパターンを検出し、不正行為の防止に役立っている。これらのモデルは時系列データを効率的に分析するため、異常検出と密接に関連する概念であるアノマリーの特定に理想的である。

HMMと関連モデルの比較

HMMはマルコフ決定過程（MDP）やリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）のようなモデルと共通点がある。しかし、以下の重要な部分で異なっている：

• 隠れた状態：完全に観測可能な状態を仮定するMDPとは異なり、HMMは隠れた状態に注目する。
• モデリングのアプローチ：RNNはニューラルネットワークベースのモデルであり、バックプロパゲーションを通じてパターンを学習することでシーケンシャルなデータを処理するのに対し、HMMは確率的仮定と明示的な状態遷移に依存している。

さらに詳しく

HMMやその他のAI技術がどのように産業を変革するかについては、以下をご覧ください。 Ultralytics YOLOをご覧ください。また、Ultralytics HUBでは、シームレスなAIモデルのトレーニングとデプロイメントが可能で、様々な分野のユーザーのワークフローを簡素化します。関連する概念については、ディープラーニングと 機械学習イノベーションをご覧ください。