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2018-11-29

ディープラーニングとは?AIを用いたその仕組み・機械学習との違い・できること

ディープラーニング(深層学習)のについて説明し、仕組みと機械学習との違い、実際のディープラーニングの実用例などを紹介します。ディープラーニングの種類についても解説しますので、こういった分野に興味のある方はぜひ目を通してください。
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ディープラーニングとは

ディープラーニング(深層学習)とは、これまで人間が行ってきた基本的な音声認識や画像認識、さまざまなデータをもとにした予測などを実行できるよう、コンピューターに学習させる技術をいいます。

これによって、コンピューターにタスクの解決法を学習させられるようになり、人間の手に拠らず、コンピューターが課題を能動的に解決できるようになります。

ディープラーニング3つの適用範囲

ディープラーニングには「音声認識」「画像認識」「言語処理」の3つの適用範囲があるといわれています。

音声認識

音声認識とは、あらかじめ収集した多くの音声データをもとに、人間の発する音に特徴があることをコンピューターに学習させるもので、iPhoneのSiriや、最近話題のスマートスピーカーのAI(AmazonのAlexaなど)に活用されています。

画像認識

画像認識とは、音声認識同様、大量の画像や動画のデータの特徴をコンピューターに学習させ、対象の画像が何かを識別可能にするもので、商品検索や衛星画像処理などに利用されています。

言語処理

言語処理とは、大量のテキストデータを参考にコンピューターに文章の構造や意味、そして文脈を解析させるもので、パソコンやスマートフォンにおける予測変換機能や機械翻訳などへの活用が研究されています。

ディープラーニングの仕組み

さまざまな範囲に適用されているディープラーニングですが、その仕組みはどういうものか気になりますよ。その仕組みを解説していきます。

脳の神経回路の構造をモデル化

ディープラーニングは、脳の神経回路の構造を模倣したニューラルネットワーク(Neural Network)の仕組みを用いています。

ニューラルネットワークとは、人間のニューロン(脳内神経細胞)とそのつながりを人工ニューロンと呼ばれるアルゴリズム(数式的モデル)で表現したもので、基本的に「入力層」「出力層」「隠れ層」の3層で構成されています。

それぞれの層の間にはシナプスの結合強度を示す重み(「W」で表現する)があり、その強度によって情報伝達のしやすさが変わるといわれています。

各々の人口ニューロンこそ単純な構成ではありますが、それをたくさん組み合わせることによって複雑な処理が可能になります。

機械自身が抽出方法を学習

上述のニューラルネットワーク各層の重み「W」を調整し、正解との誤差を小さくするプロセスを「学習」といい、これをコンピューター自身が繰り返すことで、最終的に音声や映像の識別が可能になります。

特にディープラーニングの場合は「隠れ層」が従来のニューラルネットワークと比べて非常に多いのが特徴で、入力するデータから直接特徴量を学習することによって、手作業での抽出も必要なくなります。

同じAIの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の基本的な仕組みについて説明したところで、AIの話題で言及される機会の多い「ディープラーニングと機械学習の違い」について説明します。

機械学習とは

機械学習とはAI(人工知能)を構築するための方法の一つで、入力されたデータをコンピューターが解析し、その背景にあるルールや法則を発見するというものです。

かつてのAI研究では、専門家の知識をルール化してコンピューターに入力することで、専門家と同じ思考を行えるようにするという思想でしたが、知識の抽出が難しかったことや、メンテナンスに時間がかかりすぎることなどから実用化されませんでした。

機械学習では人の手でルールを教えるのではなく、ビッグデータ技術の進展などを背景とした大量のデータを機械学習のアルゴリズムに入力することによって、AI自身にデータを分類・判断させるアプローチをとります。

たとえば、「犬」や「猫」などのタグを付けた画像を大量にAIに読み込ませることで、AIは徐々に何に注目すれば「犬」や「猫」が分類できるかを学習します。

これによって、最終的に未解析の画像が入力されても「犬」なのか「猫」なのかをAI自身が分類可能になるわけです。

ディープラーニングは機械学習の発展版

一方、ディープラーニングは機械学習の発展版と位置づけられ、上述のニューラルネットワークにより、さらに強力なデータ分析と学習を可能にすることでAI自らが物事を判別可能にするアプローチです。

たとえば、従来の機械学習でAIに色を認識させるためには、基本的な色の特徴を人間が定義して入力する必要がありました。

しかし、ディープラーニングの場合、蓄積した学習データからAI自身が色の特徴を抽出し、どういう基準で分類すればよいかを独自に学ぶようになります。

これまで人間が特徴やルールを定義していた機械学習が発展することにより、今度はAI自身がディープラーニングにより独自に特徴やルールを抽出できるようになったということです。これによって、AIが能動的に物事を学習し、自らの性能を向上させられます。

ディープラーニングの実用例

ディープラーニングの技術を用いると、実際にどんなことが可能になるのでしょうか。現段階で実用化されている、あるいは実用化の目処が立っている事例を紹介します。

不動産・株取引

不動産取引や株取引の分野では、AIの活用によって決められた時刻の株価予測が可能になっており、特に不動産取引においては、プロの予測精度を上回る成果を出すケースも報告されています。

現在、東証の取引のうち7割以上がコンピューターによる株式売買といわれており、大手証券会社の中にも、AIのディープラーニングを積極的に活用し、株価の上昇・下落を予測して取引を行うシステムを導入するケースが目立っています。

車の自動運転

最近、AI活用の分野で特に注目されているのが車の自動運転で、AIに標識や信号機を自動で認識させたり、歩行者を検知させたりするシステムが組み込まれはじめています。

現在も多くの車種に加速やハンドル操作などの運転支援技術が搭載されており、これによって危険運転を防止して、運転中の危ない瞬間をAIがカバーするシステムが実用化されています。今後、この技術がさらに発展し、完全な自動運転に移り変わることが予想されています。

医療技術の発展

医療分野ではAIのディープラーニングを応用し、レントゲンやMRI、CTスキャンなどのデータを解析させることで、さまざまな病気の可能性をすぐに判定可能にするシステムが確立されはじめています。

患者の遺伝子情報を読み取って生体モデルを構築し、遺伝子変異による影響を推測するといった活用法も注目されています。

ディープラーニングの種類

代表的なディープラーニングの種類と応用例について簡単に紹介します。

現在、以下のような構造のディープラーニング(ニューラルネットワーク)が登場しており、さまざまな分野に応用可能になっています。

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)

幾重もの層を持ったニューラルネットワークで、主に画像認識や検索、動体検知などに活用されているのが畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。

画像全体を小さなフィルターを通して部分解析することで、さまざまな特徴を抽出する方法で、抽出した特徴をマップ化して要約を行います。

これによって、画像の場所や物、人などの検知や、道路状況の把握や障害物の検知などを行えるようになります。

RNN(再帰型ニューラルネットワーク)

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、簡単にいえば、時系列のデータ処理が可能なニューラルネットワークのことで、時間の経過によって値が変わるデータを扱えるのが特徴です。特に機械翻訳や文章生成など自然言語処理の分野で活用されています。

文書の構造を考えるとわかるように、ある単語が出現する確率は、その直前の文章内に出現した単語に依存すると考えられます。

これをもとに、文章内にそれぞれの単語が出現した状態で、次にどういう単語が現れるかをモデル化するのが自然言語処理で、それをRNNで学習させることで、文章予測や要約が行えるようになります。

LSTM(Long Short Term Memory)

従来のRNNの抱える問題点を解決するために考案されたものです。RNNではすべての入力データを記憶していましたが、LSTMでは情報を「忘れる」という機能が追加され、必要な情報と不要な情報の判断が可能になりました。

これによって情報同士の関連性が低いケースでも対処できるようになり、機械翻訳などの精度が大幅に向上したといわれています。

重要度が増すディープラーニング

近年、飛躍的に進化を遂げているAIのディープラーニングについて、基本的な部分を開設するとともに、実際にAIのディープラーニングの実用例を紹介してきました。

株や不動産の取引をはじめ、車の自動運転、医療技術、教育、セキュリティなど、さまざまな分野でディープラーニングを応用した技術が活用されており、今後ますます広がりを見せることは間違いありません。

ディープラーニングの仕組みや種類などは、専門でないとわかりづらい部分が多いですが、本当に基本的なところを理解するだけでも非常に重要な技術であることがわかります。

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