従来の機械学習モデルは、データの特徴が時間の経過とともに変化しないという前提で動いています。しかし、現実の世界ではそうはいきません。データは常に変化し、ユーザーの行動も、周りの環境も移り変わっていくからです。進化する機械学習（Evolving Machine Learning, EML）は、このようなめまぐるしい環境でも継続的に学習し、状況に合わせて柔軟に対応することで、この根本的な課題を乗り越えようとしています。

ブライトン大学とアイントホーフェン工科大学の研究者たちによるこの大規模な調査により、120以上の研究が徹底的に分析され、EMLについて体系的にまとめられました。これまでのEMLに関する知識は、データドリフト、コンセプトドリフト、壊滅的忘却、偏った学習、ネットワーク適応という5つの重要な話題にまたがり、それぞれがバラバラに議論されていました。この研究は、それらを一つに統合し、現在の主要なアプローチを分析することで、まだ解決されていない課題（研究のギャップ）を浮き彫りにしています。

今回は、「Evolving Machine Learning: A Survey」をもとに進化する機械学習について解説します。

進化する機械学習の主な課題

進化する機械学習（EML）は、従来の機械学習とは異なる5つの根本的な課題に直面します。これらの課題があるため、変化し続ける環境でモデルの性能を維持するには、それぞれに特化したテクニックやアプローチが必要になります。

データドリフト（Data drift）は、入力データの統計的な特性が時間とともに変化する際に起こります。例えば、データの分布が変わったり、特徴量のスケールが変わったりしても、入力と出力の関係（学習のターゲット）自体は変わりません。しかし、データドリフトが起きると、モデルの性能が低下してしまうことがあります。

コンセプトドリフト（Concept drift）は、入力データと出力（予測したいもの）の関係性自体が変化することです。データドリフトとは異なり、こちらはモデルが一度学習したパターンそのものが通用しなくなるため、モデルは予測の境界線や内部の構造を適応させる必要があります。

壊滅的忘却（Catastrophic forgetting）とは、ニューラルネットワークが新しい情報を学習する際に、以前に学習した知識を失ってしまう傾向のことです。これは、モデルが過去の知識を保持しつつ、新しいタスクにも適応しなければならない「継続学習」のシナリオでは特に深刻な問題となります。

偏った学習（Skewed learning）は、ストリーミングデータ（リアルタイムで流れ続けるデータ）において、クラスの分布が極端に偏っている場合に発生する問題です。特に、少数派のクラスが時間とともにさらに希少になることがあり、そうなるとモデルの予測が偏ったり、重要だけどめったに起こらないイベントに対する性能が著しく悪くなったりします。

ネットワーク適応（Network adaptation）は、既存の知識を損なうことなく、新しい情報に対応するためにニューラルネットワークの構造を動的に変更する戦略全般を指します。これには、モデルのパラメータを調整する方法や、ネットワークの構造自体を変える方法などが含まれます。

データドリフトの検出と適応

データドリフトの検出は、入力データの特性の変化を見つけることに焦点を当てています。ここでは、入力と出力の関係（モデルが学習すべき概念）は変わらないという前提があります。現在の方法としては、統計的な手法と機械学習を活用した手法の両方が使われており、これらでデータの特性を監視し、変化があった場合にモデルを適応させる仕組みが発動するようになっています。

統計的な方法では、Drift Detection Method (DDM) やその派生形のように、エラー率やデータの分布の変化を監視します。CALDS (Concept Adaptation Learning with Dual-Stream) や Adaptive-SPLL (Self-Paced Learning with Diversity) といったより高度な手法では、ドリフトの検出と適応的な学習戦略を組み合わせています。また、AADD (Adaptive Algorithm for Drift Detection) フレームワークは、異なる種類のドリフトパターンに対して柔軟な閾値（しきい値）を設定できます。

教師なし学習のアプローチでは、Udetect や DetectA といった手法が、ラベル付きデータ（正解データ）なしで特徴量の分布を分析します。これは、正解データが手に入らないような状況で特に有効です。LASSOをベースにしたアプローチでは、正則化の手法を使って、関連性の高い特徴量を見つけ出し、分布の変化を検出します。

この分野では、教師あり学習と教師なし学習の両方でバランスの取れた研究開発が進んでおり、それぞれ6つの研究が異なる学習パラダイムに焦点を当てています。ほとんどのアプローチは、急激なドリフトの検出を目的としていますが、中には複数の種類のドリフトを同時に扱える手法もあります。

コンセプトドリフトへの対応戦略

コンセプトドリフトは、進化する機械学習の中でも最も研究が盛んな課題であり、その検出と適応戦略に特化した論文は61本にも上ります。この分野では、様々な種類のドリフトパターンに対応するための洗練されたアプローチが開発されてきました。

スライディングウィンドウアプローチ（Sliding window approaches）

この分野で最も多く研究されているのが、スライディングウィンドウアプローチで、31の研究がこれに該当します。ADWIN2（Adaptive Windowing）やマルチスライディングウィンドウ（multi-sliding windows）といった手法を用いて、時間経過とともにデータの部分集合を比較します。これらの方法は、固定または適応的なウィンドウサイズを維持しながら、分布の変化を検出し、モデルの更新を促します。

アンサンブルベースの手法（Ensemble-based methods）

次に多いのが、アンサンブルベースの手法で、21の研究があります。AUE2 (Accuracy Updated Ensemble) や SAM (Split-Adaptive-Merge)、MUKERSなどの手法は、複数の分類器（モデル）を組み合わせ、その性能に基づいて重みや構成を調整します。ドリフト検出とアンサンブル学習を統合した、LightGBMにドリフト検出機能を加えたような高度なアプローチも登場しています。

メタ学習アプローチ（Meta-learning approaches）

メタ学習アプローチは、まだ新しいパラダイムであり、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) やそれに類似する技術に焦点を当てた2つの研究があります。これらの方法は、「学習する方法を学習する」ことで、より速い適応を目指します。これにより、最小限のデータで新しい概念に迅速に対応できるようになります。

プロトタイプベースの学習（Prototype-based learning）

プロトタイプベースの学習は、代表的なサンプル（プロトタイプ）を用いて概念の特性を捉えます。これにより、類似性の比較を通じて、効率的なドリフト検出と適応を可能にします。

ほとんどのアプローチは、急激なドリフトと緩やかなドリフトのタイプを対象としており、15の研究がこれらのパターンに取り組んでいます。この焦点は、現実世界のアプリケーションにおいて、突然の変化とスムーズな移行の両方に対応することの実用的な重要性を反映しています。

壊滅的忘却への対策

壊滅的忘却は、新しい情報を学習する際に、以前に獲得した知識を忘れてしまわないようにするという、根本的な課題への対策です。この問題を軽減するために、主に3つの戦略が開発されてきました。

正則化ベースの手法

正則化ベースの手法には、Elastic Weight Consolidation (EWC) や Synaptic Intelligence (SI) などがあります。これらは、過去のタスクにとって重要な接続を維持するために、モデルのパラメータ変更を制限します。EWCはフィッシャー情報行列を計算して重要なパラメータを特定し、SIは学習プロセス全体を通してパラメータの重要度を推定し続けます。

リハーサルベースのアプローチ

リハーサルベースのアプローチでは、結合されたニューラルネットワーク（coupled neural networks）や経験再生（Experience Replay）のような戦略を用いて、過去のデータを保存し、それを再利用（リハーサル）します。IBA (Incremental Batch Algorithm) や BIC (Bias Correction) といった手法は、以前のタスクの代表的なサンプルを保持し、新しいタスクを学習する際に、その知識を再確認することで強化します。

動的拡張戦略

動的拡張戦略は、最も一般的なアプローチで、3つの研究があります。DEN (Dynamically Expandable Networks) や ADL (Adaptive Deep Learning)、EXPANSEのような手法は、既存の知識に影響を与えることなく、新しい知識に対応するためにニューロンや層を動的に追加したり削除したりします。

この分野の研究は、教師あり学習に強く偏っており、8つの研究のうち7つがラベル付きデータのあるシナリオに焦点を当てています。この集中は、教師なし学習や半教師あり学習による継続学習アプローチの開発に、まだ多くの機会が残されていることを示唆しています。

偏った学習（Skewed Learning）へのアプローチ

偏った学習（Skewed Learning）は、ストリーミングデータ（リアルタイムで流れ続けるデータ）環境で、クラスの不均衡、特に少数派のクラスが時間とともにさらに希少になる問題に対処します。現在のところ、バランスの取れた分類性能を維持するために、主に3つの戦略が使われています。

リサンプリング技術

最も一般的なのはリサンプリング技術で、7つのアプローチがあります。これには、SMOTEの派生形やGABaggingのようなオーバーサンプリング（少数派のサンプルを人工的に増やす）手法や、アンダーサンプリング（多数派のインスタンスを減らす）戦略が含まれます。これらの方法は、合成的な少数派サンプルを生成したり、多数派のインスタンスを減らしたりすることで、クラスの分布を人為的に均衡させます。

コストセンシティブ学習（Cost-sensitive learning）

コストセンシティブ学習は、CMBoostやC-OSELMといった3つのアプローチが使われています。これらは、少数派クラスと多数派クラスに対して異なる誤分類コストを割り当てます。この戦略は、詐欺検出や医療診断のようなアプリケーションにおいて、まれだけど重要なイベントを正しく分類することを優先させるため、非常に重要です。

アンサンブル手法

アンサンブル手法は、リサンプリングとアンサンブル学習を組み合わせたもので、SMOTEXGBoostやWECOIなど3つのアプローチがあります。これらのハイブリッド戦略は、リサンプリングとアンサンブル技術の両方の強みを活用して、不均衡なデータストリームにおいて堅牢な性能を実現します。

この分野も、教師あり学習に強く偏っており、13の研究のうち11がラベル付きデータのあるシナリオに焦点を当てています。この傾向は、正解ラベルなしでクラスの不均衡に対処することの難しさを示しており、教師なし学習アプローチの開発にまだ多くの機会があることを示唆しています。

ネットワーク適応技術

ネットワーク適応とは、変化し続けるデータパターンに対応するために、ニューラルネットワークの構造を動的に変更する戦略全般を指します。この分野では、主にパラメータ適応と構造適応という2つのアプローチが区別されます。

パラメータ適応

パラメータ適応（Network Adaptation）は9つの研究で最も多く、ネットワークの構造自体を変えることなく、重み（weights）やバイアス（biases）を調整することに焦点を当てています。これには、AdaGradやAdamのような適応型最適化手法に加え、iCaRL (Incremental Classifier and Representation Learning) や OWA (Online Weighted Averaging) といった専門的な手法が含まれます。

ニューラルネットワークの成長（Growing Neural Networks）

ニューラルネットワークの成長（Growing Neural Networks）は、主要な構造適応戦略の一つで、5つの研究があります。GNG (Growing Neural Gas) や I-ELM (Incremental Extreme Learning Machine)、DeDNN (Deep Dynamic Neural Networks) といった手法は、ニューロンや層を段階的に追加していくことで、ネットワークの能力を拡張します。

ニューロ進化的アプローチ（Neuro-evolutionary approaches）

ニューロ進化的アプローチでは、4つの研究で進化アルゴリズムを用いてネットワーク構造を最適化します。NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) や HyperNEAT といった手法は、ネットワークのトポロジー（構造）とパラメータの両方を同時に進化させます。

動的ニューラルアーキテクチャ探索 (Dynamic NAS)

動的ニューラルアーキテクチャ探索（Dynamic NAS）は、最先端のアプローチで3つの研究があります。AutoGrowやProgressive Neural Networksなどが含まれ、変化する環境に合わせてネットワークのアーキテクチャ設計を自動化します。

ニューラルネットワークの枝刈り（Pruning）

ニューラルネットワークの枝刈り（Pruning）は、3つの研究で効率を維持するための手法として用いられています。Optimal Brain Damage (OBD) や Deep Compression といった手法は、重要度の低い接続を削除しながらも、性能を維持します。

これらの多様なアプローチは、変化する環境において、ネットワークの表現力と計算効率のバランスを取ることの複雑さを反映しています。

評価方法と実際の応用例

進化する機械学習（EML）では、従来の静的な機械学習の評価方法とは大きく異なる、特別な評価手法が必要です。現在の取り組みは、継続的な評価と、時間の経過に伴うデータの変化を捉える指標に焦点を当てています。

評価フレームワーク

プレクエンシャル評価（逐次学習・テスト法、または Interleaved Test-Then-Train）は、主要な評価フレームワークとして機能し、ストリーミングデータ上でのモデル性能を継続的に評価できるようにします。 Landmark Windowing、Sliding Windowing、そして異なる時間パターンに適応する忘却メカニズムなどのバリアントがあります。

動的な評価指標

EMLのために特別に設計された動的な評価指標には、Drift Detection Delay（ドリフト検出遅延）、Magnitude（ドリフトの大きさ）、Duration（ドリフトの期間）、Hellinger Distance、Path Length、Drift Rate（ドリフト発生率）、Local Drift Degree (LDD)、Margin Density (MD)、Lift-per-Drift (LPD) などがあります。これらの指標は、従来の精度測定だけでなく、適応性能の様々な側面を捉えることができます。

ベンチマークデータセット

ベンチマークデータセットは、人工的に生成されたものと現実世界のもの両方があります。SEA Generator、Hyperplane、SINEのような人工データセットは、特定のドリフトパターンをテストするための管理された環境を提供します。UCIリポジトリからの現実世界のデータセットや、電力市場、ポーカーハンド、MNIST、CIFARといった分野固有のデータセットは、現実的な評価シナリオを提供します。

実際の応用例

現実世界での応用例は、EMLが様々な分野で広く役立つことを示しています。時系列分析が3つの研究で最も多く、時間的なデータと進化する学習パラダイムの自然な適合性を反映しています。その他、画像分類、医療診断、事例ベース推論（CBR）、行動認識、サイバーセキュリティ、信用スコアリング、スパム検出、予知保全など、データパターンが継続的に変化する多くの重要な応用分野があります。

研究の動向と今後の展望

進化する機械学習（EML）の研究分野は、これまでの大きな進歩と同時に、今後の研究課題となる重要なギャップも明らかになっています。今回の調査論文の分析を通じて、現在のトレンドと新たなチャンスが見えてきました。

研究の集中領域

研究の状況を見ると、コンセプトドリフトに関する研究が全体のほぼ半分（49.19%）を占めており、EMLにおけるその根本的な重要性を示しています。次いでネットワーク適応が21.77%で、適応型アーキテクチャへの関心が高まっていることがうかがえます。データドリフト（12.1%）、偏った学習（スキュー学習）（10.48%）、壊滅的忘却（6.45%）は、今後大きく成長する可能性を秘めた分野と言えるでしょう。

方法論のギャップ

方法論のギャップとしては、半教師あり学習や教師なし学習のアプローチの開発が限られており、すべての課題において教師あり学習の手法が主流を占めている点が挙げられます。この、ラベル付きデータに偏った傾向は、継続的なラベルの取得が高価であったり、実用的でなかったりする多くの現実世界の状況において、EMLの適用範囲を制限してしまいます。

複数課題への統合

複数課題への統合は、現在の研究が個々の課題に単独で対処していることが多いため、非常に重要な機会となります。現実世界のシステムはしばしば複数の課題に同時に直面するため、ドリフトの種類、クラスの不均衡、忘却といった複数の問題を組み合わせた解決策が必要です。

新たな方向性

新たな方向性としては、透明性の高い適応判断のための説明可能なEML、エッジコンピューティング環境向けの省リソースな手法、複雑なデータタイプのためのマルチモーダル進化学習、公平な比較のための統一されたベンチマーク手法、オープンワールド設定におけるライフロング学習、そして人間の専門知識を適応の指針として活用するヒューマン・イン・ザ・ループシステムなどが挙げられます。

倫理的側面

倫理的側面もますます重要になってきています。これは、時間とともにバイアスを検出し軽減できるEMLシステムの開発、異なる人口セグメント間での公平性の確保、そして適応判断における透明性の維持に重点を置くものです。これは、EUのAI法のような規制の枠組みとも合致しており、責任あるAI開発に向けたより広範な動きを反映しています。

この分野の急速な成長、特に調査対象論文の50%以上が過去5年間に発表され、2024年が最も活発な年となっていることは、EMLが動的な環境での実用的なAI導入にとって重要であるという認識が高まり、強い勢いがあることを示しています。

おわりに

今回の記事では、変化し続ける現代のデータ環境において、いかに機械学習モデルが柔軟に適応していくかという進化する機械学習（EML）の概念について、その主要な課題と解決策、そして今後の展望までを網羅的に解説しました。

従来の機械学習が「静的な世界」を前提としていたのに対し、EMLはデータドリフト、コンセプトドリフト、壊滅的忘却、偏った学習、そしてネットワーク適応といった「動的な世界」特有の課題に立ち向かっています。それぞれの課題に対し、様々な研究アプローチや技術が開発されており、その進化のスピードには目を見張るものがあります。

EMLは、時系列分析、画像認識、医療診断、サイバーセキュリティなど、データが絶えず変化する多岐にわたる現実世界のアプリケーションでその真価を発揮し始めています。そして、倫理的側面への配慮や、教師なし・半教師あり学習への発展、複数の課題を統合的に解決するアプローチなど、今後の研究開発の方向性も明確になってきています。

More Information

• arXiv:2505.17902, Ignacio Cabrera Martin et al., 「Evolving Machine Learning: A Survey」, https://arxiv.org/abs/2505.17902