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

1. ディープラーニングとは
2. ディープラーニングの仕組み
3. ディープラーニングが注目されている理由
4. ディープラーニングでできること
5. ディープラーニングの活用シーン例
6. ディープラーニングを活用するために必要なこと

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
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

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

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。