隠れマルコフモデル（HMM）徹底解説｜目に見えないルールを読み解く仕組みとは？

隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）は、言葉や音、行動の中に隠れた“見えないルール”を探す手助けをしてくれる仕組みです。本記事では、難しい数式を使わずに、HMMの考え方や使いどころをやさしく、わかりやすく解説します。

隠れマルコフモデル（HMM）ってなんだろう？

私たちの毎日の生活や自然の中には、「見えないけれど、なんとなく決まっている流れ（ルール）」があります。たとえば、天気の変化や話し言葉の流れ、人の気持ちの動きなどです。

でも、そのルールはハッキリとは見えません。ただ、外から見える「結果」だけを頼りに、「本当はどうなっているのかな？」と考えるしかありません。

このように、「見えないもの（＝本当の状態）」を、「見えるもの（＝観察された結果）」から予想する仕組みのひとつが**隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）**です。

たとえ話でイメージしよう

ある日、あなたはカーテンの向こうでジャンケンをしている人の「声」だけを聞いています。

• 「勝った！」という声が聞こえました。
• 次は「負けた…」
• その次は「引き分け！」

このとき、実際に何を出したか（グー・チョキ・パー）は見えません。でも、声をたくさん聞いていれば、「この人、グーをよく出してるのかな？」「次はチョキかも？」と予想できるようになります。

このように、「見えない出した手（本当の状態）」を「声（観察された結果）」から予想することが、HMMの基本の考え方です。

HMMの中身をやさしく説明すると…

HMMは3つの要素でできています。

1. 見えない状態（本当は何が起きているか）

これは、さっきのジャンケンでいうと「グー」「チョキ」「パー」のような、見えない本当の状況です。これが時間とともに変わっていきます。

2. 状態から出てくる観察（見えるもの）

これは「勝った！」「負けた…」など、私たちが見たり聞いたりできるものです。

3. 状態の移り変わりのルール

たとえば「グーの次はチョキを出しやすい」「パーのあとにまたパーが出やすい」など、状態がどう変わっていくかのルールです。

どんなことに使われているの？

HMMは、実はいろんなところで活躍しています。

• 音声認識：しゃべった言葉から文字を読み取るときに、「今はどの音を話してるか？」を予想する。
• 文字の読み取り（OCR）：手書きの文字を見て、「どの文字か？」を判断する。
• 病気の進行予測：症状や検査結果から、見えない体の中の状態を予測する。
• 株価の変化分析：値段の動きから「今は上がりそう？下がりそう？」を考える。

HMMはどうやって学ぶの？

コンピューターがHMMをうまく使うには、「どんな状態があるか」「どう移り変わるか」「どんな結果が出るか」を覚えないといけません。

これには、たくさんのデータ（過去の記録）を使って、

1. 状態の移り変わりの確率を学ぶ
2. 状態ごとの結果の出方を学ぶ
3. 最後に、「この結果は、どの状態からきたのかな？」と推測する

という流れでコンピューターが「見えないもの」を予想できるようになります。

むずかしそうに見えて、実は身近

HMMは、名前のせいでとっつきにくく感じるかもしれません。でも本質はとてもシンプルです。

• 目に見えないけどあるもの（状態）
• 見えるけどそれだけでは分からないもの（結果）
• そして、それらの間にあるルール

これを理解することで、いろんな「ふしぎな流れ」や「予想がむずかしいこと」も、少しずつ見えるようになります。

まとめ

隠れマルコフモデル（HMM）は、

• 見えない状態を
• 見える結果から
• 規則的に予想する仕組み

です。

私たちの生活の中には「見えないけど、ある流れ」がたくさんあります。HMMは、そういった「見えないものの動き」を、やさしく読み解く手助けをしてくれる大事な道具なのです。難しそうに見えて、実は人の「直感」や「勘」に近い考え方とも言えます。

このHMMの考え方を知っておくと、AIや機械学習の世界がグッと身近に感じられるかもしれません。