ディープラーニングとは？仕組みと活用事例をわかりやすく解説
ディープラーニングは、機械学習の一部ですが、機械学習をさらに深化させ、コンピュータが自らパターンやルールを自律的に発見する技術です。人間の脳神経をモデルにして、脳と同様に機能することを目指しており、単に教え込まれた処理や思考を行うのではなく、大量のデータのなかから共通する特徴を自動的に抽出してパターン化することができます。人間が教え込んだアルゴリズムを超えて、コンピュータが自ら法則性を見つけて思考し正確な答えにたどり着くことが可能になる、現代のAI技術の最先端です。この記事では、ディープラーニングの基本的な仕組みと、私たちの社会における可能性について簡単に解説いたします。
ディープラーニングとは何か
ディープラーニングとは
ディープラーニング（Deep Learning）とは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた機械学習のひとつです。機械学習とは、コンピュータが十分なデータ量を学習することにより、あらかじめプログラミングするといった人間の力がなくともデータから特徴を抽出する学習機能のことを指します。DNNは、ニューラルネットワーク（NN）という人間の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したものです。主にパターン認識をするように設計されており、昨今注目を浴びています。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングは、機械学習のひとつに位置づけられます。機械学習は、コンピュータ自身がデータをもとに学習してアウトプットの精度を高める技術の総称であり、音声認識や画像認識、予測など、人が行うタスクをコンピュータに学習させるための手法のひとつです。
ディープラーニングは、十分なデータ量があれば機械が自動的に特徴を抽出してくれるDNNを用いることにより、機械学習の機能をさらに高めたものです。人間の脳のように複雑な処理をするため、パーセプトロン（複数の入力に対して1つの値を出力する関数）を複数層結合させて処理させています。そのため、「深層学習」とも言われます。
AIとディープラーニングの違い
AI（人工知能）とディープラーニングの違いをその領域で表すと、AI＞機械学習＞ディープラーニングとなります。もっとも広義な概念がAIであり、AIのなかに機械学習とディープラーニングは内包されています。AIはもっとも古い概念で、「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」として広い定義がなされています。
AIについて詳しくは、「AI（人工知能）とは？仕組みやビジネスの可能性を事例とともに解説」もご覧ください。
ディープラーニングで何ができるか
ディープラーニングはさまざまな分野で活用されていますが、代表的な活用方法としては、動画や画像から文字や顔などの特徴を認識する画像認識、人の声や音楽を認識させる音声認識などがあります。人間が通常使うような話し言葉・書き言葉を理解させ、処理させる自然言語処理もディープラーニングの得意とする分野です。詳細については次の章で触れます。
注目されるディープラーニング
近年、ディープラーニングが注目されている理由として、その精度の高さが挙げられます。特に、画像認識の分野においては、スピードも精度も人間をはるかに越えています。
こうした急激な進化の背景にあるのは、サーバーの処理能力向上です。ディープラーニングは学習量が精度に直結しますが、ここで必要となる大量のデータ処理が従来のコンピュータでは不可能だったのです。しかし、サーバーの性能がレベルアップしたことで、学習速度が向上し、一部の分野では人間をはるかに上回るような能力を持つようになりました。
ディープラーニングが有効な分野
画像認識
画像から特徴をつかみ、対象物を識別するパターン認識技術です。データベースから大量の画像を読み込ませ、その特徴をコンピュータに自動的に学習させることで、コンピュータは対象物を認識可能になります。
画像認識について詳しくは、「AIを使った画像認識の仕組みや種類とは？活用事例も含めてご紹介」もご参照ください。
音声認識
コンピュータで音声データをテキストデータに変換する技術です。音響モデルや言語モデルを用いて音声を解析して認識します。ディープラーニングによって、次に出現する可能性が高い単語を自動で予測できるようになりました。
異常検知
データセットのうち、他のデータと異なるデータを検知し、識別するための技術です。人間では認識できないような些細な変化や機械が故障する直前の微細な動きを捉えられます。
自然言語処理
人間の言葉を機械で処理して内容を抽出する技術です。ディープラーニングを使うことで、同じ発音の言語の意味の違いなどが解析できます。
自然言語処理について詳しくは、「自然言語処理（NLP）とは？ AI領域におけるその仕組みとできることを解説」をご覧ください。
ディープラーニングの学習手法
現在のディープラーニングの代表的な学習方法について説明します。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
ディープラーニングにおけるもっとも重要な学習手法がCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。CNNはディープラーニングのためのネットワークアーキテクチャであり、手動での特徴抽出は不要になります。物体や顔、シーンを認識するために大量の画像のなかからパターンを見つける場合や、音声、時系列、信号データなど、画像以外のデータを分類する際にも非常に有効な手法です。
オートエンコーダ
オートエンコーダとは、入力されたデータを、後で復元できる状態に圧縮する処理を指します。通常、データを圧縮すると情報の一部が欠落しますが、その欠損部がなくてもデータを再現できるよう、重要度の高い情報を残しておかなければなりません。そこで、オートエンコーダでは、重要度の高い情報を洗い出し、それ以外の部分を削ぎ落す処理を行います。
ディープラーニングの活用事例
ディープラーニングは以下の分野で活用されています。
ECサイトのレコメンデーション機能
ECサイト内におけるユーザーの閲覧履歴やクリック動作から趣味嗜好を分析し、それぞれのユーザーの需要が高いレコメンド（おすすめ）を実現します。
相場予測
過去の株価や相場のデータから未来の数字の変動、売買行動を予測することが可能になります。
サイバーセキュリティ（監視カメラ・不正アクセス防止）
外部からの不正アクセスやサイバー攻撃があった際に検知するものです。仕組みとしては、まず通常の状態をAIが学習、現在の状況を平常時と比較することで、異常があった際にリアルタイムで検知するというものです。
在庫管理
倉庫業務への画像認識機能を導入。在庫管理などの業務の効率化、自動化が可能になります。ピッキング作業や配送の仕分けにも有効です。
まとめ：ディープラーニングを応用したAIは社会の広い分野で重要になる
ディープラーニングが進み、AIがタスクをより敏速に処理できるようになると、技術だけではなく社会で大事なことは何か、個人や社会全体の幸せはどのように考えればいいのか、という議論が今後活発になるかもしれません。ディープラーニングは、社会のあり方を変えていくかもしれない重要な技術として、これからも注目を集めていくでしょう。
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