株式会社クロス・マーケティング
カスタマーソリューション本部 デジタルソリューション部 デジタルソリューショングループ
マネージャー
松本 啓民
人工知能（AI）の発展によって、私たちの仕事や生活はますます便利になっています。ディープラーニングと機械学習はどちらも人工知能の一種ですが、具体的な違いについて理解している方は少ないのではないでしょうか。そこで今回は、ディープラーニングと機械学習の違いについて分かりやすく解説し、それぞれの技術がどのように活用されているかをご紹介します。
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について、それぞれの特徴を解説します。ディープラーニングとは？
ディープラーニングは、「深層学習」を意味します。人工知能（AI）の一分野であり、機械学習の一種です。ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークと呼ばれる構造を使用して、コンピュータがデータから自動的に特徴を学習します。ニューラルネットワークとは、人間の脳内の神経回路網を数学的に表現したものです。神経細胞を指す「ニューロン」を語源に持ち、音声・画像などのパターンを認識するために使われます。
従来の機械学習では、人間が特徴を手動で抽出し、それをアルゴリズムに与える必要がありました。しかし、ディープラーニングでは、多層の隠れ層を持つニューラルネットワークを使用し、そのなかで特徴抽出も自動的に行われます。
これにより画像認識や音声処理、言語処理などで、高い精度の成果を上げられます。
機械学習とは？
機械学習は「マシンラーニング」とも呼ばれます。人工知能の一分野であり、与えられたデータから規則や判断基準を自ら学習し、それに基づいて予測や意思決定を行う技術です。機械学習は、主に以下3つのタイプがあります。1. 教師あり学習：入力データとその正解の関係を学習させる方法です。これにより正解のないデータ（新しいデータ）に対して高い精度の正解を導くことを目指します。
2. 教師なし学習：正解データを与えず、データのパターンや関係性を学習させる方法です。データを似た特性に基づいてグループ化することや情報の要約などに活用されます。
3. 強化学習：報酬を最大化するような行動を学習させる方法です。強化学習はゲームAIやロボット制御などで使用され、トライアンドエラーを通じて最適な行動を学習します。
「人工知能＞機械学習＞ディープラーニング」のように、人工知能は機械学習を含み、機械学習はディープラーニングを含むという包含関係になっています。以下では人工知能について詳しく解説しているため、ぜひ参考にしてみてください。
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ディープラーニングと機械学習の違いを比較
以下はディープラーニングと機械学習の大きな違いを示した表です。| ディープラーニング | 機械学習 | |
|---|---|---|
| 学習にかかる時間 | 計算量が多いため時間がかかる | 比較的時間がかからない |
| 学習に必要なデータ量 | 大量のデータが必要 | 少量のデータから学習が可能 |
| コンピュータのスペック | 高い | 低いスペックでも可 |
| パフォーマンス | 大規模なデータセットで 高いパフォーマンスを発揮する |
データセットのサイズや特性により 性能が異なる |
上記のようにディープラーニングと機械学習では、必要なデータ量やパフォーマンス、要求されるスペックなどが異なります。これによって行えるタスクの範囲も異なってくるため、ビジネスに活用する際は自社のニーズやリソースに応じて、ディープラーニングか機械学習か使い分ける必要があります。
状況に合わせてディープラーニングと機械学習を使い分けることが重要
ここでは、前述したディープラーニングと機械学習の特徴を踏まえ、それぞれに向いているプロジェクトをご紹介します。結果を早く出したい場合は「機械学習」
機械学習の一般的なアルゴリズムは比較的軽量で、ディープラーニングに比べて学習時間は短めです。加えて少量のデータからでも学習が可能なため、コストをかけたくない場合やプロジェクトを迅速に進めたい場合に向いています。詳細は後述しますが、ビジネスで機械学習を用いた例を簡単にご紹介します。・店舗の来客分析
・農家の生産量予測
・需要予測
・売上予測
・在庫予測
・チャットボットによる問い合わせ対応
・コールセンターの自動化
・レジの商品自動識別
高度なタスクを含む場合は「ディープラーニング」
ディープラーニングは機械学習よりも精度が高いため、高度なタスクも実行できます。十分なデータを確保できる場合や時間をかけても問題ない場合はディープラーニングが向いているでしょう。詳細は後述しますが、以下はビジネスでディープラーニングを用いた例です。・画像認識による病理診断
・自然言語処理による文章の作成
・自然言語処理や音声認識などを組み合わせたAIオペレーター
・製造業での不良品・不純物の検知
・自動翻訳
ディープラーニングの活用例
ディープラーニングをビジネスで活用するといっても、イメージが湧かない方も多いのではないでしょうか。ここでは、ディープラーニングがどのような場面で使用されているのか、活用例を解説します。自動運転
人工知能が自動車の運転システムを制御し、人が運転しているように自動運転を実現しています。センサーが取得した膨大なデータをディープラーニングによって解析し、道路上の障害物や歩行者、信号機などを高精度で判別することが可能です。これにより自動車は周囲の状況をリアルタイムで把握し、適切な運転判断を行います。医療診断
ディープラーニングはX線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を解析し、疾患や異常の検出を支援します。がんの早期検出や脳卒中の診断など、高度な画像診断にも利用可能です。ほかにも、病理スライドの画像をディープラーニングによって解析することで、病気の種類や進行度を判定する病理診断が行われています。このように、ディープラーニングは医療診断において非常に高い精度と効率性を提供するツールとして注目されており、今後も医療業界でディープラーニングの活用は進んでいくと考えられます。
画像処理技術
ディープラーニングは高度な画像解析に用いられています。身近なものでいえば、スマートフォンの顔認証です。顔認証の精度は高く、髪型を変えたり表情を変えたりしても顔認証されるようになっています。ほかにも、手書き文字や印刷文字など、さまざまな形式の文字をコンピュータが認識する技術もあります。高い精度で手書き文字をテキストに変換できるため、デジタル署名や手書きメモの自動変換などに利用されます。
また、前述した医療診断、製造業による不良品の異常検知、防犯カメラの人物検知などにも用いられているため、画像処理技術の活用の幅は広いといえるでしょう。
スマート家電
スマートフォンと連動した家電を「スマート家電」といい、ディープラーニングによる音声認識や画像認識はスマート家電にも活用されています。例えば、ユーザーの声を聞いて機械の電源を入れたり操作したりすることが可能です。ほかにも、スマートフォンのGPSによる位置情報から帰宅時間に合わせて掃除をする、エアコンをつけるなども可能です。このようにディープラーニングは私たちの暮らしを快適にしています。
機械学習の活用例
機械学習も私たちの仕事や生活で多く活用されています。その活用例をご紹介します。ゲームシミュレーション
囲碁や将棋などのゲームに機械学習が活用されています。例えば、機械学習を用いてAIキャラクターの行動パターンや戦略を学習させることが可能です。これにより、ゲーム内のAIキャラクターがよりリアルな挙動を示し、プレイヤーとの戦闘や対話がより楽しめます。また、ゲームコンテンツ内の人工知能だけでなく、ゲーム開発の工程においても機械学習は活用されています。例えば、人工知能による自動プレイでバグを発見する、ゲームバランスを改善するなどです。
需要予測（マーケティング）
機械学習は需要予測の分野でも有用であり、マーケティング戦略の最適化や在庫管理の改善に大きな影響を与えています。例えば、過去の売上データや季節性などの要因を分析し、将来の需要を予測することが可能です。これにより適切な在庫を維持したり、生産計画を調整したりできます。在庫過剰や品切れを防ぎ、効率的な運用が実現できるでしょう。また、売上データや広告活動の情報を分析し、将来の販売量を予測すれば、効果的なマーケティング戦略を策定することも可能です。広告予算の配分やターゲット設定などに関する意思決定に役立ちます。
まとめ
機械学習はデータからパターンや知識を抽出し、それをもとに予測や判断を行う技術です。ディープラーニングは機械学習の一部で、ニューラルネットワークと呼ばれる深い階層構造を持つモデルを使用して、データから自動的に特徴を学習できます。ディープラーニングと機械学習では、必要なデータ量や学習にかかる時間などが異なるため、ビジネスに活用する際は使い分けが重要です。自社のニーズや予算に応じて人工知能を活用しましょう。
