ディープラーニングでできること・できないことは？活用事例とあわせて紹介

近年AI分野の発展に伴い、AIによる企業の効率化が求められています。AIにはさまざまな分析手法がありますが、その1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聞くと、言葉は聞いたことがあってもできることまで理解している人は少ないでしょう。この記事では、ディープラーニングの概要とできることの解説から、活用事例までご紹介します。

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ディープラーニングとはAIによる分析手法の1つ

AIにはさまざまな分析手法があり、ディープラーニングも、その数ある中の1つです。ここでは、ディープラーニングについて詳しく解説していきます。

1.ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを効率化させた技術です。ニューラルネットワークは、アルゴリズムの一種で人間の認識能力を仕組み化したものです。たとえば、ある物体をみて「あれはリンゴだ」と認識する能力です。コンピュータは、あらかじめプログラムしたことをこなすのは得意ですが、物体を見て何かを判断するのは苦手です。ディープラーニングは、コンピュータが苦手だった判断をシステムで実現するための技術です。

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2.注目される理由

ディープラーニングが注目されている理由は、高いパフォーマンスにあります。ディープラーニングによって実現される画像認識は精度が高く、人間の認識を超えるとも言われているのです。近年ビッグデータの活用が求められていることで、こうした認識データも活用されています。そのため、ビッグデータとディープラーニングが融合することで、今まで以上にデータ分析が発展していくでしょう。

3.AIや機械学習との違い

ディープラーニングとAIや機械学習との違いは、ディープラーニングが機械学習の一部だということです。つまり、関係としては機械学習の中にディープラーニングがあります。今までの機械学習は、あるデータに対する答えを学習させることで判断をしていました。しかしディープラーニングの登場により、あらかじめ答えを与えていなくてもコンピュータ自身で判断ができるようになったのです。

4.使用される言語

ディープラーニングでよく使われる言語は「Python」です。機械学習に特化したライブラリが豊富に用意されているため、AIの分野で多用されます。さらに、他のプログラミング言語に比べてわかりやすいため、初心者にも好まれます。またPythonは、AI分野以外のWebアプリケーションにも頻繁に使われています。

ディープラーニングでできること

ディープラーニングについて理解したところで、どのようなことを実現できるのかが気になるところです。ここでは、ディープラーニングでできることを5つ紹介します。

1.画像解析

1つ目は、画像解析です。画像解析では、与えられた画像データの特徴や法則を見つけ出し、分類することができます。従来の機械学習では、画像認識の特徴についてもデータとして与えていました。しかしディープラーニングの登場により、特徴などを事前にデータとして与えなくても機械自身が特徴を見抜くようになったのです。たとえば、業務日報などを手書きでおこなっていた場合に、画像解析を使えば記入内容をデータとして取り込めます。

2.自然言語処理

2つ目は、自然言語処理。普段から人間が使っている言語をコンピュータ側で認識させる機能です。何か言葉を与えられたときに、適切な言葉を返すような機能です。たとえば、人間の会話を思い描いてみましょう。「今日は何を食べましたか」と言葉を与えたときに、ディープラーニングの処理能力を使えば「パンを食べました」などの適切な答えを返せるようになります。

3.音声認識

3つ目は、音声認識です。音声認識では、音響分析・音響モデル・発音辞書・言語モデルの順に認識をしていきます。この技術を活用することで、音声として情報を与えたときに、その言葉をデータとして受け取ることができます。音声認識を活用した事例としては、会議の録音を聞かせることで文字に書き上げるというサービスがあります。これを利用することで、録音を聞きながら文字に書き起こすという作業が不要になるのです。

4.レコメンデーション

4つ目は、レコメンデーションです。レコメンデーションとは、利用者に対して興味のある物事を提供するシステムになります。たとえばYouTubeなどで動画をみていると、同系統の動画がホーム画面に表示されると思います。これは利用者の見る動画を分析し、似ているジャンルの動画を提供しているからです。レコメンデーションはあらゆる分野で活用されており、企業のマーケティング活動においても重要になります。

5.異常検知

最後は異常検知。あらゆる処理において正常系以外の異常系パターンを検知することです。通常、処理の多くは正常におこなわれています。しかし、環境的要因や人為的要因により、異常が発生する可能性があります。たとえば、製造業で機械を扱うケースについて考えてみましょう。正常な処理であれば、部品がセットされて自動で組み込み作業がはじまります。しかし、部品の異常によって想定している処理と違う動きをしてしまいました。そのとき、異常検知によって発生を検知できるのです。

ディープラーニングでは前例のない分析ができない点に注意

ディープラーニングは、前例がないものについては分析ができません。とくに、新しいものを生み出すような機能については、実現が難しいのも事実です。前例のあることであれば、与えられた情報がどれだけ前例に当てはまるのかという観点で実現できます。しかし、今までにない新しいサービスを生み出すクリエイティブな能力は持ち合わせていません。他にも、音声認識の分野において多数の人間がしゃべったことを分析することが苦手とされています。たとえば、会議の音声で複数人がしゃべっている場合に、音声として認識ができなくなってしまうのです。

ディープラーニングの活用事例

ディープラーニングはさまざまな業界で活用されています。ここでは、4つの業界で活用された事例をご紹介します。事例を基に、自社で活用できそうであれば導入を検討してみてはいかがでしょうか。

1.小売店における陳列提案

1つ目の事例は、NTTドコモが実現した陳列提案システム。画像認識を活用したシステムで、店舗の棚割り写真からAIで商品を自動認識できるサービスです。今までは棚割りを手作業でデータ化していましたが、このサービスでは写真を撮るだけで自動的にどんな棚割りなのかを判断してサーバー上にアップロードします。今後は認識するだけではなく、レコメンドシステムの搭載も検討しているようです。

2.キューピーによる食品検査

2つ目の事例は、キューピーが開発した食品検査装置です。食品検査は人の目を使って検査していくため、人員コストが大きくかかってしまいます。そこで、ディープラーニングを用いた検査システムを導入し、コストの削減と検査力の向上を図ったのです。

3.ドラマ字幕の自動翻訳

3つ目の事例は、楽天が開発したドラマ字幕の自動翻訳技術です。この事例は世界各国の動画コンテンツを提供している「Rakuten VIKI」のサービス内の機能で、字幕を他言語に変換できます。

4.写真の自動分類システム

4つ目の事例は大東建託が実現した、写真の自動分類システムです。大東建託が提供している「いい部屋ネット」では、物件に関する写真を複数枚掲載しています。従来、人の手でその写真が外観なのか室内のどの部分なのかを分類していました。しかし、ディープラーニングの活用によって、写真の分類をAIで実現。システムによって人件費が削減され、月間3000時間の作業削減効果が見込めました。

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まとめ

ディープラーニングは、企業の効率化を求めるためにも重要な技術です。導入事例も多く、普段の業務を効率化することでコスト削減につなげられます。ディープラーニングを社内に導入してみたいと思った方は「UMWELT」を検討してはいかがでしょうか。少しでも興味を持った方は、こちらからお問い合わせください。

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