AIとディープラーニングの違いは？機械学習との違いや導入する方法を紹介

近年、「機械学習」「AI（人工知能）」や「ディープラーニング」という言葉を頻繁に耳にするようになりました。しかし、これら3つの違いがよくわからないという方は、まだまだ多いのではないかと思います。いずれもコンピューターサイエンスを考えるうえで重要なものですが、似た要素もあるため混同しやすいことも事実です。
今後、職場にAIを導入し、生産性を向上させるためには、きちんと違いを理解しておく必要があります。そこで今回は、AIとディープラーニングの違いや活用事例について解説します。

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AIとディープラーニングの違い

AIの急激な発展を支えているのが、AIに「学習」させる技術の進化です。ここからは2010年代に普及したディープラーニング（深層学習）とAIの関係性について説明します。

1.AIとは

AI（Artificial Intelligence）とは人間と同レベルの能力を持つ、人工的に作られた知能です。1950年代にはじめて人工知能が出現して以来、さまざまな技術の開発によって飛躍的な進化を遂げています。

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2.ディープラーニングとは

世界中の人々が使うインターネット上には膨大な情報があり、毎日新しく生み出されています。これをビッグデータといい、IT技術の発達でこうしたデータを収集できるようになりました。ディープラーニングとは、大量のデータを分析して規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測をおこなう手法で、予想もしなかった価値ある情報を得られる場合もあります。

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3.ディープラーニングはAIの学習方法

ディープラーニングは、人間の脳にある神経細胞のネットワークをまねて、AIに学習させるための手法です。大量のデータを読み込ませるだけで、そこに含まれているさまざまな特徴を自ら見つけ出せます。

機械学習について解説

機械学習は、ディープラーニングとあわせて耳にする機会が多い単語です。混同されやすいふたつの違いについて解説します。

1.機械学習とは

私たち人間はさまざまな経験を通して多くを学んでいますが、この学習をコンピューターで再現するのが機械学習です。大量のデータを学習し、分類や予測といったタスクを実行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。

2.ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングと機械学習の違いは、「機械が自動で学習するか」、そして「人間が手動で入力するか」という点です。ディープラーニングは、大量のデータを見てどこに注目すればよいかを自分で判断して学習し、人間からの指示を待たずに自動で賢くなっていきます。「音声認識」「画像認識」「自然言語処理」など、複雑なデータを用いる分野に適用されます。

AIの分類

AIは、用途によって「特化型AI」と「汎用型AI」に、また機能の高度さによって「強いAI」と「弱いAI」に分類されます。それぞれの特徴は以下の通りです。

1.特化型AIと汎用型AI

特化型AIは、限定された領域の課題に特化して自動的に学習し処理をおこなう人工知能です。画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を用いて、ビジネスの現場で広く活用されています。
汎用型AIは、特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな問題を処理する能力をもつ人工知能です。

2.強いAIと弱いAI

「強いAI」「弱いAI」とは、アメリカの哲学者ジョン・サールが提唱した概念です。弱いAIは、限られた範囲のなかで問題を解決する人工知能で、特定の分野でだけ人間を上回る能力を発揮できます。しかし、命令された事柄はできるものの、その内容や目的を認識する能力はありません。
一方、強いAIはあらゆる分野で人間以上の知能を持っているヒューマノイドロボットです。人間のように思考して行動し、自我意識を持っているのが最大の特徴です。

ディープラーニングを活用したAI導入事例

AIは科学技術の発展にともない、農業や医療をはじめさまざまな分野で活用され、私たちの生活に浸透しています。 そこで、実際にどのように導入されているのかみていきましょう。

1.コールセンター【音声データ】

あるコールセンターでは、職員と顧客との間の音声データを用意し、発言内容をAIに学習させ、職員向け返答表示システムを作りました。その結果として顧客との会話中、適切な回答がリアルタイムに表示され、経験が浅い職員でもベテランの職員と同等の対応ができるようになりました。限られた人員で、コールセンターを円滑に運営できるようになる可能性大です。

2.SNS【テキストデータ】

疾患の原因となる症状や対処法を事前にAIに学習させておくと、SNS上でつぶやいたテキストデータを解析して、その人の体調や病気の症状を認識します。病状に適した医師をすすめたり、重症でない場合は自宅での治療法を指南したりといった医療サービスの提供が可能になるのです。

3.小売業【購買履歴データ】

コンビニ業界大手のローソンでは、販売情報を管理するPOSデータやポイントカードからの購買履歴といったデータを利用し、AIを使って解析しています。その結果を基に顧客の思考を見極めて、店舗づくりや仕入れに生かしています。

4.機械精算【数値データ】

製造業においては、生産工程の改善や効率化を実現するためにディープラーニングが活用されています。必要なセンサーデータと製品の検査データをあらかじめAIに学習させます。そうすることで、リアルタイムで得られたセンサーデータをもとに、製品の品質を予測できるようになるのです。

5.農業【画像データ】

たとえば、農家で撮影したトマトの写真を枝と実に分けて、画像認識技術を用いてAIに学習させたとします。これによりAIは正確に作物の部位を認識できるようになり、収穫作業の自動化が実現するのです。多くの農作物の作業工程において自動化が進んでいくと、農業の担い手問題の解決にもつながっていくと考えられます。

6.医療【文字・画像データ】

AIは、「画像診断」「過去の論文との照合」「データの整理・入力」といった多くの医療データを扱う業務に適しています。類似症例が提示されると、疾患の候補がより具体的になり、医師が疾患を診断する際の参考になるのです。AIによる医療画像やカルテの解析は、病態や疾患を見落とすリスクの軽減に活用されています。

AI活用に必要なのは「データセット」と「学習モデル」

データセットとは、機械学習のために使用するデータの集合体で、目的や用途に応じて選ぶ必要があります。ふさわしいデータセットを用いなければ、イメージどおりの機械学習アルゴリズムは実現できないからです。また、質の良いデータや学習するデータ量が足りないと、AIはジョブをでたらめに実行するなど、間違った判断を下すおそれがあります。AI活用には、最良のデータの適切な使用がマストです。

ディープラーニングの学習手法

ディープラーニングの学習方法として活発に研究が進められている、マルチモーダル学習とPre-train & Fine-tune、そして転移学習の3つの手法を紹介します。

1.マルチモーダル学習

マルチモーダル学習とは、画像、音声、テキストといった複数のデータを使って、AIが学習する仕組みです。数種類のデータを合わせて学習するので、精度が格段に向上します。マルチモーダルAIが活躍しそうな領域としては、ロボティクスや自動車、消費者向けデバイス、医療、そしてメディアといった分野が挙げられます。

2.Pre-train & Fine-tune

Pre-train & Fine-tuneとは、最初に学習させた一般的な画像を専門分野の画像に転移して、高度な解析を可能にする方法です。

3.転移学習

転移学習は、限られたデータしか取得できない場合でも、高精度な予測が可能になる手法です。学習済みモデルの知識を転移して、既成の事前学習ネットワークの微調整をおこない、学習時間を短縮できます。

ディープラーニングに必要な知識

ディープラーニングを理解するには主に3つの知識が必要になってきます。ひとつずつ確認していきましょう。

1.数学

数学の知識が欠かせない理由は、ディープラーニングでエラーが出た時の原因を究明するためです。また、汎用性の高い複数のプログラムをまとめたライブラリを使いこなし、導き出された結果が最適かどうかを判断しなければいけない場合があります。数学を学ぶとディープラーニングをより深く理解でき、論理的な思考力を身につけられます。

2.英語

ディープラーニングの論文や専門書は、その多くが英語で書かれ、専門的な単語が使われています。英語の長文を読解する能力が必要となるほか、海外のエンジニアとの会話で知識を得るには、リスニングやスピーキングの勉強も必要です。

3.プログラミング

ディープラーニングに必要な知識として、プログラミング学習も欠かせません。プログラミング言語には多くの種類がありますが、ディープラーニングにはPython言語を使うのが一般的です。Pythonは少ない行数で分かりやすいソースコードを書けるため、初心者向けのプログラミング言語としても多く使われています。また、組み込みアプリ開発やWebサイト構築といったさまざまな分野で利用可能な言語です。

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まとめ

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