ディープラーニングとは何か？仕組みやできることを簡単にわかりやすく解説

ディープラーニングとは何か？

ディープラーニング（Deep Learning）とは、機械学習の手法の1つです。AI開発で用いられる機械学習の中でもディープラーニングは、ビッグデータを学習することで自動的にデータの特徴を抽出することができる、ディープニューラルネットワークを使用した学習を指します。

ディープニューラルネットワークは、ニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳の構造をモデルにしたアルゴリズムを多層化したものです。本記事では、ディープラーニングについて解説していきます。

ディープラーニングと機械学習やAIとの違いとは？

前述のとおり、ディープラーニングはAI開発で用いられる機械学習の手法の1つです。機械学習の場合は、人が手作業でデータの分析範囲などを指定する必要がありますが、ディープラーニングでは与えられた学習データの中からAIが自動的に分析を行います。

また、AIとはコンピュータサイエンスの1つで、人と同じように考え、学習する能力を持つものです。つまり、AIという大きな枠の中に機械学習があり、さらにその一部がディープラーニングであると言えます。

ディープラーニングが注目を集めている訳

パターンの学習を自動的に行うディープラーニングが生まれたことで、AI分野は大きく進歩しました。現在の画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野はディープラーニングによって発展した分野です。

将来的にも、ディープラーニングがさまざまなイノベーションを生み出す可能性を秘めていることから、現在注目を集めています。

ディープラーニングの歩み

ディープラーニングは、Googleがこれまで使用されてきた機械学習ではなく、新しいアルゴリズムであるディープラーニングを使って猫を認識できるAI開発に成功したことで、一般的に広く知られるようになりました。

それ以降、ディープラーニングは人工知能開発の盛り上がりによって発展し、ディープラーニングを使ったGPUやライブラリなどが公開されるようになり、現在に至ります。

ブラックボックス問題について

ブラックボックス問題とは、AIの出した解答がどのようにして出された解答なのかわからないという問題です。ディープラーニングが登場する以前は、人がコンピュータに命じてどのように判断するのかを指定していました。

しかし、ディープラーニングの場合はAIが自動的に学習し判断を行うようになるため、AIに判断させて出された答えが、どのように考えて出されたものなのか人にはわかりません。

ディープラーニングの主な仕組み

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人間の神経回路を再現したネットワークによって学習を行っています。

このニューラルネットワークでは「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層によって構成されており、何層もの隠れ層が存在していることで、複雑なデータ処理を行っています。

ディープラーニングでできることを4つの分野で簡単に解説

前述のとおり、ディープラーニングが登場したことによって人工知能の分野は大きく発展することになりました。それでは、ディープラーニングの登場によってどのようなことができるようになったのでしょうか。

ここではディープラーニングでできることについて、「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」「異常検知」の4つの分野で簡単に解説します。

• 画像認識
• 音声認識
• 自然言語処理
• 異常検知

1：画像認識

画像認識とは、画像の中に何が写っているのか識別する技術です。画像認識は学習のための画像データを収集することが比較的容易なため、ディープラーニングによって広く活用されるようになった分野の1つです。

画像認識では「物体認識」や「顔認識」、「文字認識」などが可能になるため、スマホの顔認証や写真の加工アプリなどに活用されています。また、クリックされやすい効果的なWeb広告の予想などにも利用されています。

2：音声認識

音声認識とは、人の発した言葉を分析することで内容を推測する技術です。ディープラーニングによって音声認識の精度が飛躍的に向上したため、声で操作できるスマートスピーカーなどの製品が誕生しました。

音声認識が活用されているサービスには、文字の書き起こしサービスや自動対話サービスなどがあります。また、近年ではスマホで利用できる音声認識サービスも登場しています。

3：自然言語処理

自然言語処理とは、人が普段話している言語をコンピュータによって処理する技術です。普段の話し言葉である自然言語をディープラーニングに学ばせることにより、自動翻訳サービスなどに活用できるようになりました。

また、自然言語処理は前述の画像認識でも画像の中に含まれる文字を抽出したり、テキストの中の誤字や脱字を自動的にチェックしたりする技術に用いられています。

4：異常検知

ディープラーニングは異常探知にも用いられています。異常検知は車の自動運転技術の分野で開発が進められており、車に搭載したセンサーやカメラなどの情報からディープラーニングで学習を行い、コンピュータが自動的に周辺の状況を判断します。

また、ディープラーニングは周辺の状況から道路に潜んでいるリスクも事前に察知できるため、将来的に完全な自動化を目指した開発が進められているところです。

ディープラーニングの学習方法4つ

ニューラルネットワークをディープラーニングに対応させるため、4層以上の深さにしたものをディープニューラルネットワークと呼びます。

ここではディープラーニングの学習方法について解説しますので、参考にしてみてください。

• CNN
• RNN
• オートエンコーダ
• GAN

1：CNN

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは、画像認識の分野で利用されている学習方法です。

CNNは「畳み込みニューラルネットワーク」と呼ばれるように、「畳み込み層」と「プーリング層」の複数の層がニューラルネットワークに交互に組み込むことによって構成されています。

CNNでは「畳み込み層」での画像内の特徴の抽出、「プーリング層」での特徴を集約という処理を繰り返すことで、画像認識を行っています。

2：RNN

RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは、自然言語処理の分野で利用されている学習方法です。

RNNでは「入力層」「隠れ層」「出力層」のそれぞれの層で時系列データの予測が応用されており、あらゆる種類の文章や長文、短文などを学習させることによって、RNNが言葉の関連性を理解して、言語処理できるようにしています。

3：オートエンコーダ

オートエンコーダ（自己符号化器）とは、次元削減を行う際に使用される学習方法です。入力されたデータを圧縮し、必要な特徴量だけを残して元の次元に復元するというアルゴリズムになっています。

オートエンコーダでは「入力層」でデータを受け取り、「隠れ層」でエンコードされ、「出力層」に移る際にデコードが行われています。

4：GAN

GAN（Genera tive Adversarial Networks）は、「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれるニューラルネットワークです。教師なし機械学習の1つで、膨大な量のデータから特徴を抽出し、存在しない画像を作成できます。

GANには「生成器」と「識別器」があり、生成器で見本となる画像によって学習を行い、識別器では入力された画像が本物かどうか区別します。このように敵対する機能を学習させていることが「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれる理由です。

ディープラーニングの活用例5つ

ここまでディープラーニングでできることや学習方法について紹介してきましたが、ディープラーニングは具体的にどのようなことに活用されているのでしょうか。

ここでは、ディープラーニングの活用例について解説します。

• 自動運転技術
• 検査作業の大幅な効率化
• 来店者数や属性のデータを数値化
• コールセンターAIソリューション
• 金融業界向け　校閲・校正支援システム

1：自動運転技術

ディープラーニングは、自動車の自動運転技術開発に活用されています。日本では、大手自動車メーカーが自動運転の実用化を目指して開発を進めており、また完全ではないものの、すでに一部運転の自動化が行われています。

2：検査作業の大幅な効率化

ディープラーニングは、検査システムの開発に活用されています。たとえば、熱交換器溶接部の欠陥を判定する超音波探傷検査システムがプラントで用いられています。

このシステムでは人が目視で行っていた欠陥の有無を自動的にチェックできるため、検査の作業時間を大幅に削減することに成功しました。

3：来店者数や属性のデータを数値化

ディープラーニングは、店舗に来店した顧客のデータを取集し、数値化するサービスに活用されています。このサービスではテナントなどに専用のカメラを設置することで、来店者数や来店者の年齢性別などの属性データを収集し、AIが解析を行います。

さらに、解析結果から得られたインサイトをフィードバックするという仕組みになっており、店舗改善に役立てることができます。

4：コールセンターAIソリューション

ディープラーニングは、コールセンター業務を支援するAIソリューションに活用されています。

コールセンターAIソリューションでは、顧客からの電話の通話内容をリアルタイムにテキスト化し、さらに会話内容に含まれる重要語を認識して関連したFAQを画面に表示する仕組みになっています。

このような仕組みでアドバイザーを支援することで、対応時間を短縮することに成功しました。

5：金融業界向け　校閲・校正支援システム

ディープラーニングは、金融業界向けのAI校閲・校正支援システムにも活用されています。

このシステムでは表記ルールなどの自動チェックと、複数人で同時に作業ができる機能によって作業負荷を削減し、制作業務の効率化を実現できます。

ディープラーニングの導入の仕方

ディープラーニングを導入する場合、「構想」「PoC」「実装」「運用」という4つのフェーズで導入を行います。

具体的には、ディープラーニングを既存業務や事業のどこで使用するのか決め、PoC（概念検証）で実際のデータを使用した機械学習のモックアップ作成を行います。

さらに、機械運用モデルを本番運用レベルに進化して環境を整え、実際に機械学習モデルを搭載したシステムを運用して機能改善などを行うといった流れになります。

ディープラーニングに関わる資格

ディープラーニングに興味があっても、どのようにして知識を習得すればよいのかわからないという方も多いでしょう。そのような場合は、ディープラーニングに関連した資格を取得するのがおすすめです。

資格勉強を行うことで、ディープラーニングやニューラルネットワークなどの知識が身につくでしょう。ここでは、ディープラーニングに関わる資格について紹介します。

• ディープラーニングジェネラリスト検定
• ディープラーニングエンジニア検定

ディープラーニングジェネラリスト検定

ディープラーニングジェネラリスト検定とは、ディープラーニングやAI技術に関するジェネラリスト向けの資格です。

一般社団法人「日本ディープラーニング協会（JDLA）」が認定している資格で、ディープラーニングの基礎知識や適切な活用方針の決定、事業に活用する能力や知識が問われます。

試験勉強を行う場合は、JDLAが出版している参考書などを活用すると良いでしょう。

G検定とは

ディープラーニングエンジニア検定

ディープラーニングエンジニア検定とは、ディープラーニングやAI技術に関するエンジニア向けの資格です。

ディープラーニングジェネラリスト検定と同様にJDLAが認定している資格で、ディープラーニングの理論への理解や、適切な手法を選択して実装できる能力や知識について問われます。

ディープラーニングエンジニア検定を取得することで、Pythonに関する知識も身につけることができるでしょう。

E資格とは

日本ディープラーニング協会とは

日本ディープラーニング協会は、ディープラーニングを中心とした技術による日本の産業競争力の向上を目指す目的で設立された協会です。

日本ディープラーニング協会では、ディープラーニングによる事業を行う企業や有識者などが中心となり、産業の発展のためにさまざまな活動を行っています。

ディープラーニングについて理解を深めよう

ディープラーニングは、今後も多くのイノベーションを生み出す可能性があることから注目されています。

本記事で紹介したディープラーニングの概要やディープラーニングでできること、ディープラーニングの活用例などを参考に、さまざまな分野で活用されているディープラーニングについてより理解を深めてみてはいかがでしょうか。