ディープラーニング(深層学習)とは？仕組み・応用例・機械学習との違いについて解説
INDEX
AI搭載の製品やサービスが市場を賑わしています。
AIにはさまざまな技術が集約されていますが、その中でも学習機能は重要な役割をになっています。
AIの学習機能である機械学習は、集めたデータを解析し自動的に学習する機能です。これにより新たな知識を予測していきます。
機械学習のアルゴリズムが新たなデータ認識と予測を行い機能を向上させるのです。
その中で多くの注目を浴びているのが、ディープラーニングです。ディープラーニングはどのような仕組みなのでしょうか。
ここでは、ディープラーニングに着目して、その仕組み・応用・機械学習との違いをご紹介します。
ディープラーニングとは
ディープラーニングは、AIの機械学習の1つの方法です。
簡単にいえば、手に入れたデータをどのように処理をするかをコンピューターに教える手法です。
コンピューターへの教え方はいくつかあります。
ディープラーニングは、他の学習方法に比べてデータ処理のための階層が多いので、複雑な判断や細かな処理をする場合に利用されることが多い学習方法です。
一般的なデータ分析では、インプットとアウトプットの関係を直接繋げて考え分析結果を出します。
しかし、ディープラーニングではこの間に幾つかの階層を設けることで複雑な処理を行います。この階層が中間層と呼ばれるものです。
中間層を持つことで、データの結果からみたルールだけでなく、データの背景にあるルールやパターンを考えることができます。
ディープラーニングを説明する上でよく出てくるのがAIと機械学習です。これらの関係を概念で表すと、AI＞機械学習＞ディープラーニングという関係が成り立ちます。
AIは人工的につくられた知能です。
そしてその知能を活かすには、大量なデータから導き出されたルールが必要です。このルールを見つけ出す作業が機械学習となります。
人が勉強をするときには、人それぞれで少しずつ異なるやり方でおこないます。この勉強の工夫の1つがディープラーニングです。
多層化するという工夫をすることで、正しいルールを見つけやすくします。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングは、入力層と出力層の間に中間層を設け、さらに中間層を多層化して学習します。
層は増やせば増やすほどに、情報の複雑さに対応できるようになりますし、その結果データの分析精度が向上するのです。
それぞれの層について説明します。
ニューラルネットワーク
ディープラーニングでよく採用されている分析構造をニューラルネットワークと呼んでいます。
簡単にいえば、ディープラーニングの仕組み全体の構造のことです。
ニューラルネットワークは、「人の脳神経のようなネットワーク」という意味を持っています。
大きく入力層・中間層・出力層の3つの層に分かれ、それぞれが人の神経のように細かく結びついている状態です。
ニューラルネットワークの中で中間層の数を増やすことで、より複雑な判断を実行できます。
入力層
ニューラルネットワークの入り口にあたる層が入力層です。
入力層では、特徴やパターンを数値化したデータを受け取ります。
ここでは何かの処理を行うというよりも、準備としてデータを受け取る層だと考える方がわかりやすいでしょう。
入力層の役割は単純なデータの伝達のみです。ここでは学習パラメータは存在しません。
入力層のユニット数は、モデルが処理するデータの次元数に対応して設定されます。
そのため、ディープラーニングが得意とする画像認識の場合は、画像のピクセル数が入力層のユニット数になります。
中間層
入力層から情報を受け継ぐのが中間層です。
ここではさまざまな計算を行い、中間層が多いほど複雑な分析を可能にします。
この中間層が2層以上ある場合に、そのニューラルネットワークを「ディープラーニング」と呼んでいるのです。
中間層では、入力層が取り込んだ複雑なデータを選別して扱いやすい状態に変換します。
その後に控える出力層では単純なデータしか扱えないため、中間層が増えるほど分析の柔軟性・結果の表現力は向上しますが、データ・メモリ・演算の量は増加します。
中間層の適切な層数は、処理するデータの量や種類で決まり、中間層の数に決まりはありません。
中間層を最適化しなければ前述した通りデータ・メモリ・演算量が増えてしまうからです。
出力層
入力層と中間層で重みをかけデータが加工されたのち、活性化関数で処理された値が示されるのが出力層です。
ここで、判断された結果が誤ったものであると、期待しているものとは異なる動きをしてしいますので、教師データと照合するなどの調整が行われることもあります。
ディープニューラルネットワーク
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て、4層以上に層を深くしたものがディープニューラルネットワークです。
一般的なニューラルネットワークでは、基本的に、1つの入力層・1つの中間層・1つの出力層という3層で構成されています。
ディープラーニングでは、より複雑な処理を行うために、中間層を2つ以上に増やして合計4層以上のネットワークにします。
これによって複雑な情報の処理にも対応できるようになるのが特徴です。
これは前の層から伝達された情報と過去のデータなどを組み合わせて、より高い精度のルールなどを導き出していくためです。
ディープラーニングの応用例
ディープラーニングは高度な特徴抽出が最も大きな機能です。
ディープラーニングでは複雑な特徴・パターンを自動的に抽出できます。これによって細かいデータの構造化ができ、効果的な学習に繋がります。
また、学習中に自己調整できることも大きな強みです。そのため、新しいデータに対しても適応性があります。
これらを活かしてさまざまな製品に使われています。ここでは応用例をいくつかみてみましょう。
自動運転
近年発達してきた自動運転は、ディープラーニングの手法を活用しています。最たるものは画像処理技術です。
自動車に搭載した多くのセンサーが学習データを蓄積し、それを元に人が運転しているときに行う認知・判断・操作を自動で行います。
道路の様子や自動車の制御だけでなく、運転手の表情や姿勢から運転のサポートを行うこともあります。
運転手の居眠りを検知した際にアラームで警告したり、アクセルとブレーキの踏み間違えたときに暴走しないようにするといった安全な運転への配慮もディープラーニングで実現できることなのです。
医療
医療分野においてもディープラーニングは大きな成果をあげています。ここでは、画像処理の技術が役立っています。
精度の高い画像処理を使い、人の目では確認することが難しかったり見落としやすかったりする小さな病気の兆しも早期に発見できるのです。
日頃から膨大なカルテの診断をしなければならない医療現場においては、ディープラーニングを用いたAI解析は、時間や手間の削減に繋がります。
金融
金融分野では、すでにディープラーニングを活用したさまざまなソフトウエアやサービスが存在します。
最も活発に利用をしているのは、株価予測です。過去の株価データや関連する指標から株価動向予測を行います。
株価予測ができるとポートフォリオの最適化するときに活用できます。
ディープラーニングはリスクとリターンを考慮して最適なアセット割り当てを見つけだすことが可能かもしれません。
また、外国為替市場・商品市場などの金融市場におけるトレンドとパターンの予測にも利用されています。
さらに、クレジットカードをはじめとする金融取引での詐欺検出にも使われています。
これまでのパターンと不審なパターンをそれぞれ蓄積させていますので、不正な動きや詐欺の検出ができるのです。
小売業
小売業においてはこれまでも多くのデータを活用してきました。これに合わせてディープラーニングを使うことで、さらに詳細な分析が可能です。
顧客の購買履歴や行動データを解析し、嗜好や購買パターンを理解する顧客行動分析では、より繊細に定義したターゲット顧客に対して個別の推奨事項を提供できます。
これにより、リアルタイムプロモーションも精度が上がっています。
ディープラーニングを使用することでリアルタイムのデータ分析から、特定の条件やイベントに応じてプロモーション・特典を提供するときの提案を受けることが可能です。
また在庫管理では季節・トレンド・特定の地域での需要変動などを考慮して、在庫レベルを最適化でき、これらの需要予測は過剰在庫や品切れを最小限に抑えられます。
機械学習との違いは
ディープラーニングは機械学習の1つですが、いくつか特徴的な違いがあります。
最も大きな違いはモデルの複雑性です。
機械学習はデータからパターンを学習していきますが、ディープラーニングでは中間層での複雑なモデル化を挟みますので、より複雑なモデルになります。
そのためデータ量にも違いがあるのです。
ある程度のデータセットで稼働を開始できる機械学習に対して、ディープラーニングでは、巨大なデータセットが必要になります。データが多いほど繊細で高性能のモデルが実現できるのです。
より具体的な違いを紹介していきます。
人の介入の有無
機械学習とディープラーニングでは、人の介入の度合いが若干異なります。
機械学習では人がデータから特徴を抽出し、モデルの学習に適した形式に変換する必要があるため、人の判断によるモデル化が必要になるのです。
ディープラーニングは、特徴の抽出を一部自動的に行うことができます。
これは、中間層が複数あることで、単純なデータを高度化できるからです。それにより人の介入は最低限で済みます。
より高度な分析ができる
ディープラーニングは、多層の中間層を持つディープニューラルネットワークを使用します。
そのため、それぞれで階層的なモデルを構築できるのです。その結果を次の階層へ渡すという階層的な特徴の抽出を可能とします。
また、ディープラーニングでは、大規模なデータセットを用意します。多くのデータから学習しますので、効果も高くより高度な分析ができるのです。
ディープラーニングのモデルは、非線形関数の近似に優れているといわれています。
複雑なデータ関係や非線形性をモデル化するために、多くのニューロンと層が使用されますのでより高度になります。
こういったことから、ディープラーニングは非常に高度な分析ができるのです。
しかしそのためには、大規模なデータとそれらを処理する計算リソースが不可欠です。
まとめ
機械学習から始まった市場の期待は、ディープラーニングによってさらに大きく膨らんできました。
今やさまざまな市場でさまざまな期待がかけられています。特に画像分析の市場においてはその有用性や利便性から、多くの期待が寄せられています。
その一方で、ディープラーニングは、膨大なデータの収集が不可欠です。見切り発進をすることができません。それらを処理するリソースも必要です。
こういったことをバランスよく調整することで、人ではできなかった高速で正確な処理ができ、判断材料のデータが構築されることが可能になってきています。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
