ディープラーニングとは?AI・機械学習との違いや実用例を解説

 2023.06.23  2023.06.27

近年、さまざまな業界・企業で「ディープラーニング」の活用が始まっています。一体どのような技術で、どういったことが可能なのか知りたい企業経営者や担当者の方も多いのではないでしょうか。本記事では、ディープラーニングの概要をはじめ、AI・機械学習との違いなどについて解説します。

ディープラーニングとは?AI・機械学習との違いや実用例を解説

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ディープラーニングとは機械学習の一種

ディープラーニングは、1950年代から研究されている機械学習の一種であり、「深層学習」とも呼ばれています。人間がもつ脳の神経細胞や神経回路網を模した、「ニューラルネットワーク」という技術・概念を用いている点が大きな特徴です。

「入力層」「隠れ層」「出力層」などからニューラルネットワークは構成されています。隠れ層は多層化構造となっており、これによって複雑な情報の処理が可能となるほか、分析精度も向上します。なお、最終的な出口となる出力層がもっとも深い位置にあることから、深層学習と呼ばれるようになりました。

現在、ディープラーニングはさまざまな分野で活用されています。ディープラーニングは音声や画像などの認識、自動的な処理が可能であり、製造や医療などの業界でも技術の活用が始まっています。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークとは、ディープラーニングのベースとなる仕組み・概念です。最大の特徴は、人間がもつ脳の構造を模倣している点です。人間の脳は、無数の脳細胞から構成されており、電気信号により情報のやり取りをしています。この脳細胞は「ニューロン」と呼ばれ、脳細胞同士の接点、神経回路網を「シナプス」と呼びます。

ニューラルネットワークでは、こうした脳の構造を数式的なアルゴリズムを用いて再現している点が特徴です。

人工知能(AI)と機械学習(ML)の違い

人工知能(AI)は、知的な技術や機械のことを指します。人間のように振る舞えるコンピューター、といった認識で問題ありません。

一方、機械学習(ML)は与えられたデータに基づき、学習や分析を行える技術です。AI技術の一種であり、人間から指示を出されずとも、データをもとに自動的な処理を行います。

ディープラーニングのベースとなるニューラルネットワークは機械学習の一種です。AIという大きな枠の中に、機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングが包括されるといったイメージです。

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ディープラーニングでできる主な4つのこと

ディープラーニングの誕生によって、さまざまなことができるようになりました。主に「画像認識」「音声認識」「異常検知」「言語処理」の4つが、ディープラーニングの技術で実現します。

画像認識

画像認識は、画像や動画から特徴を認識・検出する技術です。画像や動画にどのようなものが映っているのかを解析する技術であり、ディープラーニングの登場によって精度が格段に向上しました。

画像認識の技術そのものは、古くからありました。1940年代に活用が始まった、バーコードから情報を読み取る技術もこれに該当します。また、ベースとなる画像と同じものがどこにあるのかを探索する、「テンプレートマッチング」と呼ばれる技術も存在していました。

2000年代に入ると、ディープラーニングが登場し画像認識精度が大幅に向上します。物体認識や物体検出、セグメンテーション、顔・文字認識などが可能となり、さまざまな分野で活用されるようになりました。感情分析や自動運転などにも、画像認識の技術が活用されています。

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音声認識

音声認識とは、入力された音声を解析し、発声者の識別や情報のテキスト化を行う技術です。iPhoneに搭載されている「Siri」や、スマートスピーカーなどに活用されています。

音声認識技術は、1960年代にアメリカで研究と開発が始まりました。1970年代に入ると、研究と開発が本格的となり、ゲームなどでの活用が始まります。2000年代にはAI技術も融合させ、音声認識技術は飛躍的な躍進を遂げることとなりました。

音声認識は、コールセンターやコンタクトセンターでも活用されています。音声認識システムの導入によって、通話内容を自動的にテキスト化でき、業務効率化が可能です。また、医療の現場では、音声で電子カルテへの入力ができるシステムやサービスの導入も進んでいます。

異常検知

異常検知とは、通常とは異なる挙動や行動を検知することです。ディープラーニングを用いた異常検知によって、スピーディーに異常を検知でき、適切な予防や対策を行えます。

膨大なデータや過去のパターン情報などに基づき、通常と異なる挙動を検知します。例えば、クレジットカードの不正利用防止にこの技術が活用されています。

また、製造の現場でもディープラーニングを活かした異常検知システムやソリューションが普及し始めています。生産過程にある製品の外観をシステムがスキャンし、異常の有無などを検知できるため、業務効率化と生産性向上を実現できます。

言語処理

ディープラーニングを用いた言語処理により、人が話す言語の認識やテキスト化などが可能です。対話型AIチャットボットや文字認識、感情分析、自動翻訳などのサービスが該当します。

インターネット上で利用できる翻訳サービスにも言語処理技術が活用されています。特定の言語で単語や文章を入力するだけで、任意の言語に変換してくれるため便利です。一般的かつ自然な表現へと翻訳できるのは、ディープラーニングによる文脈や意味の解析、言語処理のたまものです。

また、近年では文章の要約にも言語処理が活用されています。文章の内容をAIが解析し、自動的に要約・テキスト化を行います。

ディープラーニングを用いたサービスの事例

ディープラーニングの技術を活かしたサービスは多々あります。代表的なサービスとしては、Google傘下の企業が開発した「AlphaGo」や、自動運転に活用できる「LiDAR」、自然な翻訳に定評がある「DeepL」などが挙げられます。

AlphaGo

AlphaGoは、Google傘下企業であるDeepMind社によって開発されたAIです。囲碁のプレイに特化したAIであり、これまでAIではプレイが難しいと言われていた囲碁で驚くべき成果を上げたことで、世界的に知られるようになりました。

AlphaGoが世界的な知名度を得るきっかけとなったのは、2017年に行われた囲碁チャンピオンとの対局です。人類最強との呼び名が高い囲碁棋士、柯潔(カ・ケツ)氏との3番勝負にて、AlphaGoは全勝しました。この事実は世界中で大きなニュースとして取り上げられ、ディープラーニングの凄まじさを多くの人々が知ることとなります。

LiDAR

LiDARは、照射したレーザー光を反射させ、対象物までの距離や形状などを把握する技術です。計測精度の高さに定評があり、光を照射した対象物までの距離や形状などを、三次元で正確に検知できます。

こちらの技術は、自動車の自動運転に活用されています。従来の自動運転に用いられていたミリ波レーダーでは、対象物との距離は把握できても、相手が人なのか物なのかを区別できませんでした。一方、LiDARは対象を3D画像として捉えられるため、自動運転レベル4まで実現可能と言われています。

DeepL

DeepLは、ドイツを拠点に事業を展開するDeepL社が開発した自動翻訳サービスです。CNN(畳み込みニューラルネットワーク)と呼ばれる技術の活用によって複雑な処理を可能としており、従来の機械翻訳エンジンより自然かつ流暢な翻訳が行える点が特徴です。

まとめ

ディープラーニングはAIの一種であり、さまざまなイノベーションの実現が可能であると注目を集めています。すでにさまざまなサービスで実用化されており、今後さらなる技術の発展や活用が期待されています。

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