ディープラーニングサービス比較7選！特徴・選ぶ際のポイントとは？

ディープラーニングとは

ディープラーニングは人間がこれまで自然に行ってきた画像や映像、音声などの認識や判別、あるいはデータに基づいた予測をコンピューターに学習させる手法で、いわゆる機械学習の手法の一種です。

AIの発展を支える重要な技術として知られており、車の自動運転や医療分野、教育分野など、さまざまな領域で応用されています。

ディープラーニングサービスの選び方

ディープラーニングサービスを選ぶ際は、次の流れで確認しましょう。

• ディープラーニングサービスの導入目的を確認する
• ディープラーニングサービスの機能を確認する
• ディープラーニングサービスを導入する際の注意点を確認する
• ディープラーニングサービスの料金・価格相場を確認する

ディープラーニングサービスの導入目的を確認する

ディープラーニングサービスの導入を検討する際は、まず導入目的を明確にしましょう。主な導入目的は次のとおりです。

導入目的	詳細
簡単にディープラーニングを利用したい	簡単にモデルを構築できるディープラーニングサービスがおすすめ
開発スピードを向上したい	トレーニング済みのモデルや自動機械学習（AutoML）機能を提供しているディープラーニングサービスがおすすめ
リソースを節約したい	クラウドベースのディープラーニングサービスがおすすめ

ディープラーニングサービスの機能を確認する

ディープラーニングサービスでできること、利用できる機能は次のとおりです。上記の導入目的・課題をどのように解決できるか記載しているため、必要な機能を洗い出しましょう。

【基本的な機能】

機能	詳細
モデルの構築とトレーニング	ディープラーニングのモデルを構築し、トレーニングするためのインターフェースやAPIを提供する機能
データセットの管理	トレーニングに使用するデータセットをアップロード・管理・整形する機能
モデルのデプロイメント	トレーニングしたモデルをデプロイして実際のアプリケーションに組み込むための機能
パフォーマンス評価	トレーニングしたモデルの性能評価やテストを行うための機能

【特定の課題・用途・業界に特化した機能】

機能	詳細
モデルのチューニング	ハイパーパラメータの調整やモデルの改良を行う機能
自動機械学習（AutoML）	ディープラーニングモデルを自動的に生成し、最適化するAutoML機能

ディープラーニングサービスを導入する際の注意点を確認する

ディープラーニングサービスを導入する際、失敗しないために次の項目も確認しておきましょう。

確認事項	詳細
データのセキュリティとプライバシー	ディープラーニングは大量のデータを使用することが一般的であり、重要な情報が含まれる可能性があります。サービス提供元のセキュリティ対策やプライバシーポリシーを確認し、適切な対策を講じてデータの保護を行うことが重要です。
ディープラーニングの専門知識	ディープラーニングは専門的な知識が必要とされる分野です。導入する際には、自社のチームにディープラーニングの専門家がいるか、外部の専門家との協力を検討する必要があります。
サポートとトラブルシューティング	サービス提供元が適切なサポート体制を持っていることが重要です。トラブルが発生した場合に迅速な対応ができるかどうかを確認しましょう。
モデルの評価と品質保証	トレーニングしたモデルの評価と品質保証を行うことが重要です。適切なメトリクスでモデルの性能を評価し、必要に応じて改善を行うことがディープラーニングの成功につながります。
データのバイアス	ディープラーニングはデータに含まれるバイアスを学習する傾向があります。モデルがバイアスを持たないように注意し、公平かつ偏りのないモデルを作成することが重要です。

ディープラーニングサービスの料金・価格相場を確認する

一般的に、ディープラーニングサービスは月額利用料や従量課金制を採用しており、月額数千円から数十万円以上の幅広い価格帯があります。ディープラーニングサービスの料金や価格相場は、提供される機能や利用方法によって異なります。一般的に、次のような要素が価格に影響を与えることがあります。

要素	詳細
トレーニングリソースの使用量	ディープラーニングモデルのトレーニングに使用する計算リソースの量や時間が料金に影響します。トレーニングに使用するGPUやTPUの数や利用時間によって料金が設定される場合があります。
APIコールの回数	ディープラーニングサービスのAPIを利用する際に、APIコールの回数に応じて料金が設定されることがあります。APIの利用頻度やトラフィック量によって価格が変動する場合があります。
データストレージ	ディープラーニングに使用するデータの保存やストレージに料金がかかる場合があります。データの容量や保存期間に応じて価格が変わることがあります。
サポートオプション	サポートレベルによって価格が異なることがあります。基本的なサポートから専門家による個別対応まで、サポートレベルによって価格が設定されることがあります。
モデルの複雑さ	ディープラーニングモデルの複雑さや精度に応じて料金が異なることがあります。高度なモデルや精度の要求がある場合は、それに応じた料金プランが用意されていることがあります。

具体的な価格は提供元の企業やプラン、利用状況によって異なるため、事前に詳細な料金情報を調査することが重要です。

7つのディープラーニングサービス

代表的なディープラーニングのサービスを紹介していきます。

• AIを用いたさまざまなソリューションを展開
• 150社以上のAI導入実績
• 業種に合ったAIサービスの導入・活用までを一気通貫で支援

ABEJAは、商品の仕分けや企業サポートの効率化、熟練工の行動分析といったさまざまな分野において、AIを用いたソリューションを展開している企業です。製造業や物流業、小売業など150社以上のAI導入実績があり、みずからAIを作るサービスも提供しています。

最先端のAI技術を自社の業務プロセスに取り入れたい企業や、AIを活用した来客の属性や動線の分析、リピート推定といった顧客行動データの取得・分析システムを導入したい店舗の方は問い合わせをしてみましょう。業種に合ったAIサービスの導入から活用までを総合的に支援してくれます。

• 個人の情報収集の入り口となるサービス
• 独自のアルゴリズムによる情報の評価付け
• iPhoneや iPad、Androidでも利用可能

Gunosyは、グノシーやニュースパスなどの情報キュレーションサービスやニュース配信アプリを提供しています。

グノシーはネット上に存在するさまざまな情報を独自のアルゴリズムで収集、評価付けを行ってユーザーに届けてくれる情報キュレーションサービスで、ユーザーが面白いと思うコンテンツを多く配信しています。

ニュースパスは300以上のニュース媒体をもとに、新たに開発した情報解析・配信技術を用いて選定したニュースをユーザーに届ける無料のニュース配信アプリとなっています。ユーザーは幅広い分野の旬のトピックがまとめて読めるため、今注目すべき情報を効率的に収集できます。

• AIがWebサイトを自動生成
• 自社のビジネスに合ったサイトを短時間で構築
• カスタマイズは自由自在

B12は、AIが自動的に生成したWebサイトをベースにデザイナーがサイトを仕上げるWebサイト自動構築サービスです。

AIが作成したモックデザインを独自にカスタマイズできるため、これまでのサイト作成時間を大幅に削減するとともに、自社のビジネスに合ったサイトの構築と運用が可能になります。

• 不動産をオープンに、わかりやすく
• ｢AI×プロ｣の力で素早く、手軽に理想の物件に辿り着ける
• 購入サポートや資産マネジメント、賃貸管理などを全面サポート

リノシーは、不動産に関する「知る」「買う」「売る」「リノベーションする」「投資する」をトータルにサポートしてくれるエージェントです。

AIの積極的な活用によって、素早く、手軽に理想の物件やリノベーションのしてくれるほか、顧客のライフスタイルに合った不動産購入や資産マネジメント、賃貸管理などを全面的にサポートします。

独自のアプリで所有物件の管理や収支シミュレーション、投資物件情報の検索もできます。

• AIによる栄養管理
• 食事を数値化してダイエットをサポート
• 栄養バランスの視覚化・グラフ化

Calomealは、AIが食事を数値化して栄養管理やダイエットのサポートをしてくれるアプリです。

基本となるカロリーだけではなく、肥満や糖尿病の原因となる糖質やたんぱく質の管理も可能になっており、ロボダイエットや糖質制限にも活用できるのが特徴です。

塩分や食物繊維などの計算や記録もできるため、ダイエットだけではなく日々の栄養管理や健康管理にも利用できます。

• プログラマー向けのフリー関数ライブラリ
• ディープラーニングを用いた本格的な技術開発を実現
• クラウドへの登録が簡単

SONYは、2010年からディープラーニングの研究をはじめ、それと同時にディープラーニング関連のソフトウェアの開発にも取り組んできた企業です。

Neural Network Librariesという関数ライブラリは自由度が高く、さまざまな研究や機能に対応しています。

また、Neural Network Consoleはドラッグ＆ドロップによる簡単編集やニューラルネットワークの構造自動探索などの機能をもっています。

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）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）があり、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、それを複数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。

ディープラーニングと同じAIの機械学習との違い

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解説します。

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、背景にあるルールや法則を発見するものです。

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。ただ、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といったこと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みずか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、みずか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には、実際どんな発展した用途があるのでしょうか。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、次のような構造のニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムが登場しており、さまざまな分野に応用可能になっています。

DNN（ディープニューラルネットワーク）

4層以上のニューラルネットワークのことで、処理の層を深くすることで、より複雑な判断ができるようになる技術です。

ニューラルネットワーク登場後も、精度上の問題により、4層以上の使用は基本的にありませんでしたが、コンピュータ性能の向上といったものを要因に使えるようになりました。

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。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。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GANは、2種類のニューラルネットワークで構成されています。特徴として、データから特徴を学習でき、実在しないデータを生成できます。

また、低画質の画像を変換し、高画質にするといったことも可能です。

ディープラーニングの検定や資格が存在

日本ディープラーニング協会が存在し、2017年より、G（ジェネラリスト）検定やE（エンジニア）資格と呼ばれるものが実施されています。2つの何が違うのか解説します。

事業活用する人材ならG検定

G検定はディープラーニングの活用方針を考え、事業応用しようとしている方に向いています。ディープラーニングの知識を幅広く身につけたい方にもおすすめです。取得することで、転職や就職に有利に働くこともあります。G検定の詳細を知りたい方は公式ページを確認してください。

実装する人材ならE資格

E資格はディープラーニングの理論を理解し、実装しようとしている方に向いています。この資格を取得することで、ディープラーニングを実装する力の証明にもなり、G検定と同じく、転職や就職でも評価の対象となります。E資格の詳細を知りたい方は公式ページを確認してください。

ディープラーニング導入でさらなる効率化を

AI分野で特に注目されているディープラーニングの概要について説明し、ディープラーニングを活用・応用したさまざまなサービスの紹介をしてきました。

今現在もさまざまな分野でAIが積極的に活用されていますが、この流れは今後ますます加速するのは間違いありません。それにともない本記事で紹介したような新しいサービスも続々と登場するでしょう。

ぜひこの機会にこういったサービスを導入して、自社のビジネスをさらに効率化・最適化してみましょう。

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