ディープラーニングとは？仕組みやできること、活用例を解説

ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、人工知能 (AI) の人間が自然に行う情報処理の仕方をコンピュータに教える機械学習の手法の 1 つで、深層学習とも呼ばれます。
ディープラーニングはニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムを何層も使ってデータ処理を行うことでほかの学習方法よりも複雑な判断や細かな処理ができるのが特徴で、ディープラーニングの「ディープ」という表現も情報を処理する階層が多い、つまり深いという意味です。
人工知能の発展を支える技術であり、現在ではさまざまな分野で実用化が進んでいます。自動運転車での標識や電柱、人間の認識や、電話やテレビ、スマートスピーカーなどの音声認識にもディープラーニングが使われています。

機械学習とディープラーニングの違いは？
機械学習は人工知能 (AI) を支える機能の1つで、データの分析や解析からパターン (特徴) を見つける技術を指します。
一般的な機械学習では、この特徴量を抽出するためのルールをコンピュータに教える必要があります。
一方で、情報処理を多層的にすることで、特徴量の抽出とモデリングは自動的に行い、識別の精度をより上げているのがディープラーニングです。

ディープラーニングの仕組みは？

ディープラーニングの多くの手法に「ニューラルネットワーク」というアルゴリズムを何層も使ってデータ処理を行われるため、ディープラーニングのモデルはディープニューラルネットワーク (DNN) とも呼ばれています。

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経細胞 (ニューロン) のようなネットワークのことで、上図のように分析の元となる情報入力する入力層、データ分析を行う隠れ層（中間層）、最終判断を出力する出力層の3層が脳神経系のように細かく結びつくように構成されています。
隠れ層で情報の重みが設定できるため、隠れ層の数を増やすことで、複雑な判断や細かな処理が可能になります。冒頭でも、ディープラーニングのディープは、情報を処理する階層が多いことを表すと説明しましたが、これはニューラルネットワークの隠れ層の数について言及しています。

ディープラーニングが注目されている理由は？

近年、ディープラーニングが注目される理由として以下の三点が挙げられます。

• 人間が教えずとも情報処理のポイントを自ら見つける
• コンピュータの処理能力が上がり実用性が高まった
• 分析の精度が向上した

人工知能の運用時において、情報を分析する視点の設定が重要になってきます。分析には最低限どういった条件を設定すればいいのかといったものをコンピュータ目線で見つけるのは困難を極めます。
その点、ディープラーニングを利用すれば、コンピュータ自身で最適な見分け方を編みだしてくれます。直接特徴量を抽出できるので、これまで手作業で行っていた工程が不要になり、人工知能の実用性も格段に上がりました。

また、ディープラーニングの精度を上げるには、大量のデータを分析する必要があり、高度なコンピュータの処理能力が不可欠ですが、昨今のIT技術の進歩によって、これまでは数週間を要したデータ分析も数時間程度に短縮でき、ビジネスに活用できるレベルになりました。

ニューラルネットワークの隠れ層も従来は 2～3 層程度でしたが、現在では数百に増えたことで、特徴量の抽出精度や予測精度を向上にもつながりました。現時点でも、かつてないほど高いレベルの認識精度を実現しており、人間の認識能力を超えるまでに至っています。

こういった背景から近年ディープラーニングが注目を集めています。

ディープラーニングでできることは？

画像認識
画像や動画から文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。
◆具体例
手書き文字認識、顔認証、医療検査、自動運転

音声認識
音声を文字列のデータに変換する技術です。
AlexaやSiriなどの音声アシスタントは、言葉を文字列のデータに変換してから自然言語処理で分析を行っています。
◆具体例
音声入力、スマートスピーカー

自然言語処理
人間が日常的に使用する自然言語（書き言葉や話し言葉）を理解・処理する技術です。
◆具体例
投稿内容の分析、文書要約、翻訳

異常検知
時系列データから過去のデータと比較して異常の兆候を判断する技術です。
◆具体例
検品、自動運転

ディープラーニングの活用シーン例

ディープラーニングはデータが多いほど活用の幅が広がり、現在ではさまざまな業界やさまざまな場面で活用されています。

自動運転
標識や信号機、電柱、人間の自動認識

金融
今後の株価の変動予測や不正利用の検知

医療
画像診断によるがん細胞の発見

小売業
来店予測や需要予測

航空宇宙
所在地の判断

ディープラーニングを活用するために必要なことは？

ディープラーニングを有効に活用するのに必要なことは以下のとおりです。

① ディープラーニングの知識を学ぶ
データを選択するときなどにディープラーニングについて理解していないと、正確な判断ができない恐れがあります。ディープラーニングについての基礎的な知識をつけるには、一般社団法人ディープラーニング協会の主催する G検定や E検定を活用するのも手です。

② 導入の目的を明確にする
目的によって必要となるデータや利用するアルゴリズムが変わるため、ディープラーニングを導入する目的や分析結果をどう活かすのかなどについて具体化しておきましょう。

③ 必要なデータを準備する
学習に必要な量のデータを準備しましょう。学習に適したデータの量が多ければ多いほど、ディープラーニングによる分析・判断の精度が上がるからです。

ディープラーニングの勉強方法は？

書籍やインターネットで学習する方法があります。昨今では、YouTubeなどの動画サイトやエンジニアのコミュニティサイトなども充実していて多くの情報が手に入ります。
そして、より効率的に知識・スキルを習得するには、知識をつけながら実際に手を動かしてみるなど、インプットとアウトプットを繰り返していくことが重要です。特に独学の場合は、有識者に質問ができたりフィードバックをもらえるような環境があると、理解度が深まるでしょう。

ただ、ディープラーニングに限らず、ITスキルを身につける際、どうしても課題にぶつかってしまうことはありますよね。特に独学だと、わからない部分をプロに質問できる機会を確保しにくく、モチベーションが続きにくいという側面があります。独学でモチベーションを維持する自信がない人にはプログラミングスクールという手もあります。費用は掛かりますが、その分スキルを身につけやすいです。しっかりと知識・スキルを習得して実践に活かしたいという人はプログラミングスクールがおすすめです。

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