機械学習と深層学習の違いを解説｜ビジネスにおけるAI技術の活用事例

本記事では、機械学習と深層学習の関係について解説します。深層学習は、ディープラーニングとも呼ばれ、大量のデータをもとに何らかの規則や判断基準を自ら学習を行い、予測や判断を行う技術です。ビジネスにおけるAI技術の活用事例についても紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

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機械学習と深層学習の関係は？

機械学習と深層学習は、どちらも人工知能（AI）の技術です。以下で、それぞれの特徴について説明します。

機械学習

機械学習とは、コンピューターが人間に入力された情報を基に学習する仕組みで、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類の学習方法が存在します。詳しくは以下の項目で説明します。

深層学習（ディープラーニング）

深層学習は、人間の脳の構造をモデルにしたニューラルネットワーク（神経回路網）を構成する層のひとつ、隠れ層を増加することで性能が向上しました。これにより、AI自ら学習データをもとに特徴を抽出し、より正確で素早い判断を可能にしました。

機械学習と深層学習の違い

深層学習は、機械学習の技術のひとつであり、対比するものではありません。AIという概念の中に機械学習という技術があり、さらに機械学習の中に深層学習があります。　

機械学習の種類と特徴

機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの領域が存在します。ここからは、学習方法の詳しい内容を解説します。それぞれの方法が得意とする内容を理解し、ビジネスにAI活用をする際の参考にしてください。

教師あり学習

教師あり学習とは、人間があらかじめ付けた正解のラベルに基づき、機械が学習を行い、データセットに対する応答値の予測を行う学習方法です。正解が明確である場合に用いられ、機械の故障予測や電子メールのスパム判定、店舗の最適な人員配置の予測などで活用されています。

教師なし学習

教師なし学習とは、学習データに正解を与えない状態で学習させる手法です。正解が不明確な場合には、教師なし学習を用います。データを特徴づける情報を抽出する「次元削減」やデータの特徴からグルーピングする「クラスタリング」が代表的な例です。

強化学習

強化学習は静的なデータセットに依存せず、動的な環境で動作し,結果としてインセンティブを得ることで学習します。そのため、教師あり学習や教師なし学習では必要とされる、学習前のデータ収集や前処理、ラベル付けが不要になります。交通信号機の制御や車の制御、ロボットの学習などに応用されています。

機械学習で使用されるアルゴリズム

機械学習には、いくつかの代表的なアルゴリズムがあります。そのひとつである決定木分析とは、ある原因から結果の予測を立てる過程を繰り返して、樹木型のモデルを構成する分析手法です。
一方、ランダムフォレストというアルゴリズムは決定木を複数用意して分析を行い、そのなかのひとつを多数決で決定する手法です。在庫や来店客数の予測をはじめとして、購買データや顧客の属性データをもとに離反可能性が高い顧客を把握する場合に活用されています。
サポートベクターマシンは、過去の予測データを使う際、予測に必要となる一部のデータ（サポートベクトル）だけを使い、予測精度を下げないようにする手法です。人間の脳の構造をモデルにしたニューラルネットワークは、入力層、出力層、隠れ層から構成されています。ひとつの人工ニューロンは単純な仕組みですが、多数組み合わせると、複雑な関数近似を行えます。活用方法は言語翻訳や株取引システム、医療分野など、多岐にわたります。

深層学習が活用できる4つの分野

ここからは深層学習を活用できる4つの分野をみていきます。

画像の認識・処理

画像認識は、深層学習が最初に活用された分野であり、人間の視覚機能と同様に、画像情報を取り入れて処理する技術です。製造業においては、製品や部品といった検査対象をAIがリアルタイムに自動判定し、不良品検出などに活用されています。また、完全な自動走行を実現するため、さらなる画像認識技術の進歩が求められています。

音声の識別・認証

音声の識別・認証とは、音声情報と言語情報を組み合わせて、音声を文字に変換する技術です。人工知能は、データ化した音声の特徴量と、記号（音素や単語）を整合させて音声を識別します。書き起こしや自動応答、翻訳、開錠、感情分析など幅広い分野で活用され、その精度は人間レベルにまで高くなっています。製造現場においては、音響データを分析して異常音を検知し、故障の検知や品質保全につなげています。

自然言語の学習

自然言語とは人間が話す言葉の総称で、対義語は人工言語や形式言語です。近年、自然言語処理の応用範囲が広がり、機械翻訳からAIアシスタントの音声対話システム、検索エンジンなどで広く活用されています。

データに基づく異常検知・予知

生産現場においては、生産性向上や設備の稼働率アップが日々求められます。たとえば、農業においてはビニールハウス内の気温が上昇したら、警告音が鳴るように設定したり、農地の日射量のデータをセンサーで収集したりすることがあります。こうしたデータをAIが分析し、異常検知や予知を行うことで、農作物の効率的な生産が期待できるのです。

ビジネスにおける機械学習と深層学習の活用事例

ビジネスにおける機械学習と深層学習の活用事例を以下で解説します。

機械学習の活用事例

機械学習の活用事例のひとつがチャットボットです。人工知能を活用した自動会話プログラムで、今まで人間が対応していたカスタマーサポートや社内ヘルプデスクなどの自動化が可能になります。また、需要予測の活用も進んでおり、予測データを使って店舗の来客数予測や消費者の購買行動分析が行われています。店舗での商品の発注量や陳列タイミングを調整すると、売り上げの最大化が見込めるようになります。

深層学習の活用事例

深層学習を活用した商品検索システムがあります。たとえばECサイトで購入履歴や操作履歴から、ユーザーの嗜好とマッチする商品をおすすめとして表示するのは代表的な例です。
ほかにも人口統計データとタクシー運行データから、タクシー乗車需要を予測します。不慣れなエリアでも効率的な営業ができるほか、ドライバーごとの実車率のばらつきの解消につながります。また、利用者の利便性向上につながります。

業務を効率化するキーはDX化にある

業務を効率化するキーは、DX化が握っています。ここからはDX化の内容とAIとの密接な関係性について、DXを実現する具体策まで詳しく説明します。

DX化とは

DXとは、AIやIoT、ビッグデータなどのデジタル技術を活用してサービス、ビジネスモデル、業務、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の有意性を確立することです。

AIとDXの関係性

競争優位性を確立するには、膨大なデータを学習し、高度な認識や判断、予測を可能にするAIの活用が必要不可欠です。

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まとめ

大量のデータを分析して学習できる機械学習について解説してきました。そのなかでも深層学習（ディープラーニング）は、製造業における不良品検知や音声認識、需要予測など幅広い分野で活用され、その事例は枚挙にいとまがありません。ぜひ機械学習を用いて、自社の業務効率の向上や、競争上の優位性を確立してみませんか。弊社の「UMWELT」では、難しい知識は必要なくAIが構築できます。詳しい内容はぜひお問い合わせください。導入についてのご質問やご相談をお待ちしています。

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