AI技術は、非常に私たちの身近なところにまで浸透し、実際に日頃から活用されている方も非常に多いです。AI技術を利用すれば、今まで人間がやらなければならなかった作業をシステムが代わりに行ってくれるため、負担が軽減されます。これにより、生産性の向上や人手不足の解消など、さまざまなメリットを獲得することができるのです。
また、AIはシステムが作業を行うため、人間のように入力ミスなどが発生する心配がありません。これにより、ヒューマンエラー防止などを期待することもできます。
このように、AIは利便性が高く、プライベートだけでなく、ビジネスシーンでも広く活用されていますが、AIを実現する技術のひとつにディープラーニングがあります。ディープラーニングという言葉を聞いたことはあるが、細かく把握できていないという方もいるのではないでしょうか？
そこで、今回はAIに用いられるディープラーニングの概要や機械学習との違い、具体的にどのような分野で活用されているのかについて詳しく解説します。
目次
AIのディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、人間の神経細胞、ニューロンの仕組みを真似して開発されたニューラルネットワークといわれる技術をベースにした手法です。深層学習と表現されることもあります。ディープラーニングは、機械学習の急速な発展を支えた技術です。そのため、ディープラーニングは機械学習の一部ともいえるでしょう。
ディープラーニングは、人間の神経細胞であるニューロンと類似した仕組みを持つため、人間が認識する過程とよく似たプロセスをたどって正解を導き出すことが可能です。例えば、ディープラーニングを用いたAIが画像を認識する際、人間と同様に対象物の全体や細部を確認したり、その逆の作業を行ったりして階層的なプロセスをたどって正解を導き出します。これにより、特徴が似た異なる対象物をしっかりと区別することができるというわけです。
ディープラーニングは、多層構造を持つニューラルネットワークにデータを入力することで、コンピューターはそのデータに含まれる特徴を各階層で自動的に学習します。これにより、従来の機械学習に比べて高い精度を実現することができ、現在のAI技術には必要不可欠な技術のひとつです。
機械学習とは？
機械学習とは、AIを支える技術のひとつで、ML(Machine Learning)ともいわれます。大量のデータセットからパターンや相関関係を見つけ出し、分析に基づいて決定や予測を行うようにアルゴリズムがトレーニングされています。大量のデータを学習させるときに、ルールや一定のパターンを見つけ出します。その後に同じ課題に直面した際、学習したときのパターンやルールを当てはめることによって適切な予測や判断を行うことが可能です。
私たち人間に関しても過去の経験や学習したことから次に起こることを予測することができます。例えば、夏の季節になると気温が高くなることが予測できますし、秋になると台風が来ることも大まかに予測することが可能です。大体、夏は暑く、秋に台風が来ると予測できるのは、過去に何回も経験しているからといえるでしょう。しかし、人間には覚えられることに限界があります。
一方、コンピューターは覚えられる情報量が人間とは比べものになりません。また、記録装置が壊れたりしない限り、忘れるという概念がないため、一度覚えたルールやパターンは永遠に使用できます。そのため、機械学習を活用すれば、学習したデータから予測を提供し、私たちの暮らしがもっと豊かなものになるといえるでしょう。
機械学習の種類
機械学習には大まかにわけて3つの種類があります。機械学習の種類を知ることは、AIのディープラーニングへの理解を深めることにもつながるので、ぜひ参考にしてください。
教師あり学習
1つ目の種類は、教師あり学習です。
教師あり学習は、学習データに正解を与えた状態で学習させる手法を意味します。教師あり学習は、正解を与えるため、最適な答えが明確です。例えば、正解と異なる回答であれば、それは間違いであると判断できます。逆に正解と同じ答えならそれは最適な回答であるといえるのです。
教師あり学習は、正解や最適な答えが明確になる課題に対して大きな効果を発揮します。例えば、電子メールのスパム判定などに活用される手法です。しかし、教師あり学習は正確な学習データを準備する必要があります。もし、学習データに誤りがあったり、情報が古いものとなっていたりした場合、精度が低下する可能性が高いです。また、十分な学習データを用意しなければならない点も特徴であるといえるでしょう。
教師なし学習
2つ目は、教師なし学習です。
教師なし学習とは、教師あり学習とは反対の意味で、正解を与えないで学習させる手法を意味します。教師なし学習は、適切な回答を与えられていないため、予測や判定する際の正解がありません。そのため、回帰や分類の課題を解決することが難しいです。
一方、教師なし学習は、クラスタリングや次元削除の課題に効果を発揮します。クラスタリングとは、共通する特徴を持つデータをグループ分けすることです。一般的に、人間であれば無造作に配置されている対象物をそれぞれの特徴にわけてグルーピングすることは容易です。これと同様に、教師なし学習ではコンピューターが異なる特徴を持つデータをA・B・Cというグループに自動で分類します。
次元削除とは、データを特徴づける情報を抽出することを意味します。例えば、グローブとバット、ヘルメット、野球ボール、タオル、バッグを購入した顧客は、野球に興味がある顧客だと判断することが可能です。このように、次元を減らして特徴づける情報を抽出することを次元削減といいます。また、機械学習の次元削減は、このような作業をコンピューターが自動で行うことが可能です。
強化学習
3つ目は、強化学習です。
強化学習は、AIの学習者にデータを与えて学習させる手法を意味します。AIの機械学習の教師あり学習と類似する点も多いです。しかし、強化学習は与えられた情報をそのまま学習するのではなく、長期的な価値を最大化することに重きを置いてAIの学習者に学習させます。
AIのディープラーニングと従来の機械学習との違い
AIのディープラーニングは、機械学習の一部となっています。しかし、AIのディープラーニングは従来の機械学習とは異なる特徴を持つ手法です。
一般的に、機械学習はコンピューターに着目させる場所を人間が決めます。例えば、音声を認識させる場合、人間がコンピューターに対して音声を認識するように指示を出します。また、色を認識させるときは色に着目させるのです。
一方、AIのディープラーニングは何かをコンピューターが認識しようとするとき、どこに着目するのかどうかを人間が指示する必要がありません。AIのディープラーニングは自動でコンピューターがデータの特徴を学習して、予測・判断をするための方法を探します。例えば、色認識の場合、色に着目するように指示を出さなくてもコンピューターが自動で色を見分けるための方法を探すのです。
このように、従来の機械学習に比べてAIのディープラーニングは、非常に高機能になります。しかし、ニューラルネットワークのトレーニングには大量のデータが必要です。また、コンピューターに高精度の処理能力が求められるほか、データ学習にも時間がかかるため、その点がAIのディープラーニングの課題といわれています。
AIのディープラーニングの活用分野について
AIのディープラーニングは、現在さまざまな場面で活用されています。具体的にどのようなところで使われているのかについて詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。
自然言語処理
1つ目は、自然言語処理です。
自然言語処理は、人間が普段から話したり、書いたりしている自然言語をコンピューターが処理する技術です。この分野の登場によってAIが人間の行動を理解する方法を大きく変化させているといえるでしょう。
近年、大きな注目を集めているChatGPTに関してもAIのディープラーニングを基盤とする自然言語処理によって実現している対話型AIです。大規模なニューラルネットワークを使用し、テキストデータから複雑なパターンを学習し、リアルタイムでテキストの生成を行うことができます。
画像分野
2つ目は、画像分野です。
画像分野はAIのディープラーニングの得意分野のひとつになります。私たちの身近な例としては、AIの顔認証機能です。例えば、カメラで撮影する際に人間の顔を識別できる技術は非常に有名ですが、これはAIのディープラーニングの技術が用いられています。
音声分野
3つ目は、音声分野です。
音声分野に関してもAIのディープラーニングが得意とする分野のひとつで、主に人間の音声をテキストに変換する技術を意味します。特に、カスタマーサポートなどの分野で活用されているAI技術であり、通話内容の書き起こしなどに使用されることが多いです。
時系列データの予測
4つ目は、時系列のデータ予測です。
時系列のデータ予測とは、AIにビッグデータを学習させて未来の時系列の情報を高い精度で予測できるようにした技術のことです。AIのディープラーニングが実現する技術であり、これによってお店の需要予測などを行うことができるようになります。
ディープラーニングを用いた代表的なAIサービス4選
このように、AIの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。また、AIのディープラーニングを用いたサービスもすでに利用されており、AIのディープラーニングのメリットを獲得している企業なども多いです。ここでは、具体的にAIのディープラーニングを用いた代表的なAIサービスについて詳しく解説しますので、興味がある方は、ぜひ参考にしてください。
AIの自動運転サービス
1つ目のサービスは、AIの自動運転サービスです。
完全に自動運転ができる自動車は、公道を走っていませんが、自動運転サービスの開発は進められています。AIの自動運転サービスは、走行環境の理解・行動の決定・走行制御という3つのプロセスを経てはじめて走行可能です。
また、自動運転にはレベル0からレベル5までの6段階が設けられています。その中のレベル0からレベル3に関しては、それを実現できる自動車が公道を走っており、今度はさらに高いレベルの自動運転が可能になるでしょう。
製造業務自動化サービス
2つ目は、製造業務自動化サービスです。
AIのディープラーニングによって生産ラインや生産管理業務の自動化が可能になります。これによって、工場の無人化が実現できるケースも珍しくありません。
現在、製造業のDX推進が積極的に行われていますが、これにはAIのディープラーニングが欠かせない存在となっています。
画像検索サービス
3つ目は、画像検索サービスです。
画像検索サービスとは、画像をアップロードするだけで、その画像と同じ特徴の画像を抽出してくれるAIサービスを意味します。例えば、欲しい商品があり、その名前がわからない場合、画像をアップロードすることで、インターネット上にある画像の中から類似の商品を抽出して表示してくれます。
インターネット検索だけでなく、通販サイトの画像検索にも活用されているAI技術です。
レコメンデーション機能
4つ目は、レコメンデーション機能です。
レコメンデーション機能は、ユーザーの趣味嗜好に合わせて最適な商品をおすすめする機能を意味します。ECサイトなどで活用されている機能になりますが、レコメンデーション機能もAIのディープラーニングによって実現しています。
まとめ
今回は、AIのディープラーニングの概要や従来の機械学習との違い、活用されている分野やディープラーニングが使われているAIサービスをご紹介しました。AIのディープラーニングは、最新のAI技術には欠かすことができない技術です。従来の機械学習とは異なり、ディープラーニングは特徴を自動で認識することができるため、何に着目すればいいのかをコンピューターに指示する必要がありません。これにより、高度な技術が可能になるため、現在のAI技術を支えるためには必要不可欠といえるのではないでしょうか？
ホームページ制作・システム開発を依頼したい企業様がいたら
株式会社クラウドシードでは、各種ホームページ制作やシステム開発のご相談を承っています。
ご検討の方は、以下よりお気軽にご相談ください。
