ディープラーニングとは？機械学習との違い・使い分け方法・注意点を徹底解説！

AI（人工知能）とともに頻繁に使われる用語に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。AIのビジネスへの活用が広まっており、自社でも業務の効率化や生産性の向上に利用したいと考えている方も多いようです。

AIとはなにか、についてはこちらで詳しく解説しています。

現在のAIブーム、特に2023年以降急速に発展している生成AIのトレンドをけん引し、実社会へのAI導入をもたらした原因は間違いなくディープラーニングの急速な発展でしょう。でも、実は「AI」「機械学習」「ディープラーニング」について、それぞれの用語の意味や違いがあやふやな方も多いかもしれません。

本記事では、機械学習とディープラーニングの違いや使い分け、生成AIとの関連性、活用の注意点について解説して、ビジネスへの活用事例も合わせて紹介します。

本記事ではディープラーニング以外の機械学習を総称して「機械学習」と呼ぶこととします。もう少し機械学習とディープラーニングについて詳しく見ていきましょう。

尚、機械学習の種類として、教師あり学習や強化学習、アンサンブル学習、転移学習、メタ学習などが存在します。さらに、近年はFew-Shot Learning（フューショット学習）やZero-Shot Learning（ゼロショット学習）といった手法も注目されています。

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ディープラーニングとは？

ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の仕組みをモデル化したニューラルネットを用いてコンピュータ自身にルールやパターンを学習させる仕組みです。2010年代に注目され始め、音声認識や画像認識の分野で他の手法よりも圧倒的な成果を示しました。

尚、このような複雑な学習過程では、フレーム問題への対応も考慮されます。

既存のニューラルネットと比較し、神経細胞を模した関数を超多層にして構成したものがディープラーニングです。ネットワーク自身がルールやパターンを学習し、特定のタスクを高精度で実現できます。

非常に複雑な問題を解決するのが得意です。大規模な教師データを用いて、多層ニューラルネットワークを通じて階層的に（試行錯誤しながら）特徴を抽出し、複雑なパターンを検出するために用いられます。

ディープラーニングも広義では機械学習の1つです。AIには、機械学習以外にもルールベースや探索アルゴリズムなど他の技術分野が存在しますが、機械学習の一分野にディープラーニングがあります。

ただし、狭義の意味での機械学習はディープラーニングより少量の学習データを用いて、シンプルなパターンを検出するのに使われるAIの手法を指します。最近はこちらの意味で使われる方が多いです。

生成AIの基盤もディープラーニング

ディープラーニングは、生成AIの基盤となる技術です。世界を変えつつあるChatGPTの元になるTransformerもディープラーニングの成果の1つです。

LLM（大規模言語モデル）の1つであるTransformerを使えば、まるで人間と話しているように会話をできるチャットボットを作成できます。

こうしたLLM同士を融合するモデルマージや、モデルを軽量化して効率化する知識蒸留（knowledge distillation）といった手法もモデルの効率化に活用され始めてます。

GPT-4やGeminiなどの最新のLLM（大規模言語モデル）は、ディープラーニングを用いて膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成できるようになりました。

また、Stable DiffusionやDALL-Eなどの画像生成AIも、ディープラーニングの一種である敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）を利用しています。

ディープラーニングアルゴリズムの改良により、生成AIの処理速度と効率が向上しています。

生成AIとは何か、どのような仕組みかこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ディープラーニングが「自身で」考える仕組み

ディープラーニングは、「ラベル付けされた大量のデータ」から「何層にもわたって判断を重ねて」「特徴量を割り出し」正解を導き出す技術です。どれも難しい概念なので1つずつ解説します。

ラベル付けされた大量のデータとは？

ディープラーニングモデルの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。例えば、画像分類タスクでは、数万から数百万枚の正確にラベル付けされた画像が必要となります。

これらのデータセットは、様々な角度、照明条件、背景などを含む多様な画像で構成され、モデルの汎化能力を高めます。

例えば、あらゆるタイプの猫の写真を10,000枚用意して、これに「猫」という正解ラベルを付け、ディープラーニング型AIに学ばせます。

データのアノテーション（ラベル付け）は、人間の専門家によって行われることが多く、この過程はデータラベリングと呼ばれます。高品質なアノテーションは、モデルの学習精度に直接影響を与えるため、細心の注意を払って行われます。

アノテーション専門会社をこちらで特集していますので併せてご覧ください。

何層にもわたって判断を重ねるとは？

ディープラーニングの「深さ」は、ニューラルネットワークの層の数を指します。典型的なディープニューラルネットワークは、入力層、複数の隠れ層、出力層で構成されます。

猫の写真を渡して、瞬時に「これは猫である」という結論を出した場合、入力層（猫の写真を見る）と出力層（猫と結論づける）の2層しかありません。コンピューターでは2層で結論を出すことができないので、何層にも渡って、つまり何回も試行錯誤して判断させます。

各隠れ層は、前の層からの入力を受け取り、非線形変換を適用して次の層に渡します。この過程で、ネットワークは入力データの抽象的な特徴を段階的に学習していきます。

例えば、画像認識タスクにおいては以下のように各層で段階的に学習していきます。

• 最初の層：エッジや色の変化などの低レベルの特徴を検出
• 中間層：テクスチャーやパターンなどのより複雑な特徴を認識
• 深い層：物体の部分や全体的な形状などの高次の特徴を抽出

この階層的な特徴抽出により、ディープラーニングは複雑なパターンを効果的に学習できます。

例えば、ある層では「茶色だから猫の可能性がある」と判断し、別の層では「大人の人間より大きいから猫ではない可能性が相当高い」と判断します。ディープラーニング型AIは層が多いほど、つまりディープになるほど、正しい答えを出しやすくなります。

特徴量を割り出すとは？

最後に「特徴量を割り出す」を説明します。ディープラーニングの最もすごいのは特徴量の自動抽出能力です。従来の機械学習手法では、特徴量の設計は人間の専門家によって行わなければならず、これが性能のボトルネックとなっていました。

対照的に、ディープラーニングは生のデータから直接学習を行い、タスクに最適な特徴表現を自動的に学習します。これにより、人間が気づきにくい複雑な特徴パターンも捉えることが可能になります。

例えば、画像認識の定番アルゴリズムである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、畳み込み層とプーリング層を交互に重ねることで、局所的特徴から大域的特徴まで階層的に学習します。この過程で、データの本質的な構造を捉えた効果的な特徴表現が獲得されます。

猫と犬は「毛むくじゃらの4本足の動物」という特徴は同じですが、鼻の長さや体の大きさや座り方などの特徴は異なります。つまり猫の特徴の量が多いほど、そして犬の特徴の量が少ないほど、それが猫である可能性が高くなります。

ディープラーニング型AIは、猫の写真について各層で猫の特徴を探し、猫の特徴の量を計測します。そして「もう猫と判定してよい」という特徴量に達したら「猫である」と答えを出します。そして、猫の特徴の量が少なかったら「猫ではない可能性が高い」と結論づけます。

機械学習とディープラーニングの特徴の違い

機械学習とディープラーニングは、ともにAIの分野で用いられる手法ですが、その特徴には大きな違いがあります。ここでは、アルゴリズム、ニューラルネットワークの構造、特徴量の扱い方の観点から、両者の違いを詳しく見ていきましょう。

アルゴリズム

機械学習で用いられる代表的なアルゴリズムには、サポートベクターマシン（SVM）、決定木、k-最近傍法（k-NN）などがあります。機械学習のアルゴリズムは、比較的シンプルな数学的手法に基づいており、データの特徴を捉えて分類や予測を行います。

一方、ディープラーニングで用いられるアルゴリズムは、主に人工ニューラルネットワークに基づいています。多層パーセプトロン（MLP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などが代表的です。これらのアルゴリズムは、複雑なネットワーク構造を持ち、大量のデータから自動的に特徴を学習することができます。

ニューラルネットワーク

機械学習におけるニューラルネットワークは、一般的に入力層、隠れ層、出力層からなる単純な構造を持ちます。隠れ層の数も少なく、比較的浅いネットワークとなっています。このようなネットワークでは、人間が設計した特徴量を入力として扱い、それらの組み合わせから結果を導き出します。

対照的に、ディープラーニングにおけるニューラルネットワークは、より複雑で深い構造を持ちます。多数の隠れ層に加え、畳み込み層やRNN層などの特殊な層も導入されます。これらの層は、データの局所的な特徴や時系列的な特徴を捉えることに特化しており、画像や音声、自然言語処理などの分野で威力を発揮します。

関連記事：「DNN（ディープニューラルネットワーク）とは？仕組み・活用メリット・活用分野・注意点を徹底紹介！」

特徴量の扱い方

機械学習では、原則として人間が特徴量を選択する必要があります。特徴量とはコンピュータが物事を認識する際に基準となる要素です。例えば、リンゴを画像認識するためには「色→赤」「形→円に近い」が代表的な特徴量になるでしょう。

機械学習は、データ内に潜むパターンを機械（コンピュータ）に学習させて分類や予測のパターンを見つけさせる技術です。明示的にプログラミングすることなく、コンピュータに学ぶ能力を与えようとする研究分野として始まりました。比較的少量のデータをプログラムに入力し、プログラムが単純なアルゴリズムを使用してパターンを検出し、自動的に決定を下すように指示します。

機械学習の種類、用いるアルゴリズムについてはこちらの記事で特集しています。

一方、ディープラーニングでは、特徴量の設計・選択をネットワークが自動的に行います。大量のデータを学習することで、ネットワークは自ら特徴量を見出し、それらを組み合わせて複雑な判断を下すことができます。これにより、人間では気づきにくい潜在的なパターンや関係性も捉えられるようになります。

機械学習とディープラーニングの使い分け方法4ポイント

機械学習とディープラーニングをどのように使い分ければ良いでしょうか。以下の観点から説明します。

1. 学習に必要なデータ量
2. できること
3. 要する時間やコスト
4. ハイブリッドアプローチによるエッジAIへの活用

それぞれのポイントについて説明します。

学習に必要なデータ量

機械学習は、学習に使えるデータ量が多くない場合に用いられます。特に、数百から数千程度のサンプルでも十分な性能を発揮できるため、データ収集が困難な領域や、迅速な結果が求められるプロジェクトに適しています。

ディープラーニングは、分析の精度を上げるためのデータを大量に（通常数万から数百万のサンプル）準備できる場合に向いています。ビッグデータの活用が進む中、ディープラーニングはその真価を発揮し、より高度な予測や分類を可能にしています。

また、モデルを他タスクへ流用できる転移学習や、少数データから学習するfew shot learning、全く例示がない状態で学習を行うzero shot learningが注目されています。

学習データの収集方法を相談できるおすすめ業者をこちらの記事で特集しています。

タスクの複雑性と要求精度

機械学習は、分析の基準が明確な場合などの比較的単純な処理に向いています。スパムメール検出、基本的な画像分類、数値予測など、比較的単純で明確に定義された問題に適しています。これらのタスクでは、人間が設計した特徴量を基に学習を行うため、解釈性が高く、結果の説明が容易です。

一方、ディープラーニングは複雑な処理も可能です。通常の機械学習では結果を出すことが難しい場合にはディープラーニングが向いているでしょう。

ディープラーニングは、自然言語処理、高度な画像認識、音声認識など、人間が明示的にルールを定義するのが困難な複雑なタスクに強みを発揮します。多層ニューラルネットワークを用いることで、非線形問題にも効果的に対応し、従来の機械学習手法では難しかった高度な認識や予測を可能にします。

要する時間やコスト

機械学習は比較的少ない時間で済みます。機械学習が向いているのはできる限り早期に結果が必要で、コストを抑えたいケースです。クラウドベースの機械学習プラットフォームの発展により、さらに迅速かつ効率的な開発が可能になっています。

一方、ディープラーニングは学習時間が長く、高性能なGPUなどの高価な計算リソースが必要です。また、モデルの設計と最適化には専門的な知識と経験が求められるため、初期投資が高くなります。

しかし、複雑なタスクに対しては長期的に見て高い精度と柔軟性を提供できるため、投資に見合った価値を実現する可能性が高いです。

AIシステムの開発予算の立て方、注意点についてこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

ハイブリッドアプローチによるエッジAIへの活用

機械学習とディープラーニングを組み合わせたハイブリッドモデルが注目されています。これにより、両者の長所を活かしつつ、短所を補完する効果的なソリューションが可能になっています。

特に、エッジコンピューティングの進化に伴い、軽量な機械学習モデルとエッジデバイス向けに最適化されたディープラーニングモデルの需要が高まっています。これにより、リアルタイム処理と低レイテンシーが要求されるアプリケーションでの選択肢が広がっています。

ディープラーニング導入での3つの注意点

ディープラーニングをビジネスへ導入する際の注意点をまとめました。

判断過程のブラックボックス化

ディープラーニングの活用において、判断過程がブラックボックス化する場合が多くなります。つまり、モデルがどのようにして結果を導き出したのかを人間が理解することが困難になるのです。

この課題に対処するため、最新の研究では説明可能AI（XAI）の開発が進んでいます。LIMEやSHAPといった手法を用いて、モデルの判断根拠を可視化する試みが行われています。

また、PyTorchやTensorFlowなどの主要フレームワークでは、モデルの複雑さを制御するための正則化技術が提供されており、解釈可能性と性能のバランスを取ることが可能になっています。

関連記事：「PyTorchとTensorFlowを徹底比較！パフォーマンス・カスタマイズ性・連携性などが高いのはどっち？」

学習に必要なデータが十分にあるか

学習に必要なデータが十分に準備できるか確認しておきましょう。ディープラーニングモデルの性能は、学習データの質と量に大きく依存します。

特に複雑なモデルほど、大量の高品質データが必要となります。この課題に対しては、データ戦略の最適化が重要です。PyTorchやTensorFlowには、画像回転やノイズ付加などのデータ拡張機能が組み込まれており、限られたデータセットを効果的に活用できます。

また、転移学習を活用することで、少ないデータでも高性能なモデルを構築することが可能です。例えば、自然言語処理タスクではBERTやGPT系列のモデルが広く使用されています。さらに、データクレンジングや異常値検出のための自動化ツールを導入し、継続的にデータ品質を維持することも重要です。

コストに見合うだけの成果を出せるか

ディープラーニングを活用するためには、機械学習と比較すると多くの費用や時間がかかります。そのため、コスト対効果の精緻な分析が必要です。

ディープラーニングプロジェクトは、高性能なハードウェアや専門人材の確保など、多大なリソースを必要とします。ROIを最大化するためには、いくつかの戦略が考えられます。

例えば、AWSのSageMakerやGoogle CloudのVertex AI Studioなどのクラウドサービスを活用することで、初期投資を抑えつつスケーラブルな環境を構築できます。また、小規模なプルーフオブコンセプト（PoC）から始め、成果を確認しながら段階的に拡大することでリスクを最小化できます。

さらに、Google CloudのAutoMLやAmazon SageMaker Autopilotなどの自動機械学習（AutoML）ツールを活用することで、モデル開発の効率化とコスト削減を図ることができます。

ビジネスでのディープラーニング活用事例6選

ディープラーニングは、画像処理や音声認識などのパターン認識と呼ばれる分野で非常に有効な手段です。さらに、機械翻訳など文の生成を伴う自然言語処理でも活躍し、将来予測や新素材の探索にも用いられます。

ここではビジネスへの活用事例を以下に解説します。

1. 製造業での外観検査
2. 未来予測技術によるトマトの持続可能な生産
3. 画像認識による病理標本の診断（メドメイン）
4. 自然言語処理による文章の自動作成（LINE）
5. 音声認識、自然言語処理、音声合成を組み合せたAIオペレーター（JCB）
6. マテリアルズ・インフォマティクスによる新素材の開発（ENEOS）

それぞれの事例について説明します。

製造業での外観検査

製造ラインでの目視検査をディープラーニングによる外観検査により代替できます。本来の形状と異なる不良品をAIが検出することで、生産効率を改善することに役立っているのです。

特に合否の判定に限度見本を用いる不良のように熟練が必要な品質判定では、人材不足や高齢化の対策としてディープラーニングによる外観検査の導入が進められています。

外観検査に強いAI開発会社をこちらで特集していますので併せてご覧ください。

未来予測技術によるトマトの持続可能な生産（カゴメ）

ディープラーニングの活用によって、膨大なデータからパターンを学習し、未来の予測が可能です。

トマトの生産や加工食品の販売を手掛けるカゴメ株式会社は、AIを活用した生鮮トマトの収量予測システムを独自開発しました。カゴメではこれまで蓄積した栽培や管理に関する独自の膨大なデータと最先端のAI技術とによって、5週後のトマトの収量を予測するAIモデルを開発し、国内での菜園で活用を始めています。

昨今の気候変動などの要因で農作物の生産管理は困難な状況となっているため、将来の収量予測の精度を上げる必要が出てきました。収量予測の精度は、高確度の営業計画の策定基盤となるとともに、食品ロスといった社会貢献においても重要度の高い管理指標です。

AIによる予測技術の仕組み、他の活用事例についてはこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

画像認識による病理標本の診断（メドメイン）

画像認識の技術は、ディープラーニングが得意としている分野の一つです。顔認証、異常検知など応用範囲が広く、医療現場での画像診断の導入も進められています。

医療ソフトウェア、クラウドの企画・開発・運営および販売を手掛けるメドメイン株式会社では、病理診断を支援するソフトウェア「PidPort」の提供を手掛けています。ディープラーニングを活用して、患者の細胞や組織のデジタル画像から疾患の有無を判別可能としています。

病理医が足りない医療機関を中心に、業務負担や心理的負荷の軽減に貢献します。「PidPort」はディープラーニングによってプレパラートのデジタル画像を分析し、疾患の有無や病名などを判断し提示します。日本国内においては、AI解析機能は薬事承認が必要であるため今後の対応を目指しています。

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自然言語処理による文章の自動作成（LINE）

自然言語処理はディープラーニングの活用が進められる領域の一つです。GPT-3やBERTなどのモデルに加えてChatGPTは対話形式での自然な会話を可能としています。以前は英語での活用が主でしたが、日本語でもビジネス活用可能なモデルが作られています。

LINE株式会社が開発した日本語に特化した自然言語処理の基盤モデルが「HyperCLOVA」です。メールや小説に至るあらゆる文章を自然で正しい日本語で生成できます。人間が箇条書きで列挙した内容をもとに、丁寧な文面で生成します。要約も可能で、話し言葉で記述された議事録のテキストを与えれば、内容を理解したうえで会議の内容を要約します。

キーワードから広告文やキャッチコピーの生成、コールセンターでの問い合わせ内容の要約や自動応答分析など幅広い領域への活躍が見込まれています。

AIによる自然言語処理の仕組み、活用事例についてはこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

音声認識、自然言語処理、音声合成を組み合せたAIオペレーター（JCB）

ディープラーニングによる音声認識や自然言語処理の技術を複数組み合わせて、一つのサービスを提供している事例もあります。

株式会社ジェーシービー（JCB）では、IBM Watsonを活用した対話型の自動音声応答システム「AIオペレーター」の運用を開始しました。AIオペレーターは、ディープラーニングの技術である音声認識・自然言語処理・合成音声技術を組み合わせたシステムです。対話型で音声応答が可能で、ユーザーから発した音声を自然言語でAIが分析し、音声で回答、もしくは適切なオペレーターへ自動的につなげられます。

音声からテキストへの変換、そしてテキストの内容を分析することで回答を提供可能です。さらに応答テキストを音声へ変換する機能を備えるため、ユーザーからの電話での問い合わせに対して音声での自然な会話のやりとりを可能としています。

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マテリアルズ・インフォマティクスによる新素材の開発（ENEOS）

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、材料に関するさまざまな実験データから、ディープラーニングなどを応用して求めている特性や機能を満たす材料の設計をおこなうことです。

ENEOS株式会社と株式会社Preferred Networksは、原子レベルのシミュレーター「Matlantis」を共同開発しました。従来の物理シミュレータにディープラーニングモデルを組み込むことで実現しました。分子や結晶などの構造や物性を非常に高速に計算でき、広範囲での新規素材の探索が可能です。

ENEOSでは再生可能エネルギー、触媒、機能材料などの分野で、高性能で低コストな革新的素材の発見や開発につなげることを目指しています。

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ディープラーニングについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事では機械学習とディープラーニングの違いを解説しました。ディープラーニングはビジネスへの活用に大きなインパクトを与え、すでに多くの企業が導入を進めています。

自社でもディープラーニングをビジネスで活用したいとお考えかもしれません。しかし、ディープラーニングをはじめとしたAIを導入するためにはどのような業者やパートナーと組むのがいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか。

AIの専門用語、システム要件はわからないし、見積もりの内容チェック方法もわからない方がほとんどではないかと思います。

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ディープラーニングと機械学習の違いについては、こちらの記事もご参考ください。

参考：人工知能ブームに火をつけたディープラーニングや機械学習とは？ 応用例や、AIスタートアップのM&Aの事例などを紹介