【徹底解説】ディープラーニング・機械学習とは!?

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スタートアップネクスト編集部

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こんにちは!スタートアップネクスト編集部です。 こちらのサイトでは、スタートアップやベンチャーの経営や起業に興味をお持ちの方に対して、スタートアップや最先端技術やビジネスについてのノウハウや知識についてプロのベンチャーキャピタルがレクチャーしています。

近頃、テレビや新聞などで「AI」「ディープラーニング」「機械学習」という単語を目にしたり耳にすることが多くなってきているのは私だけでしょうか。現在、自動車や介護などの日常生活の中にも、より質の高い機能「AI」を備えた製品も数多く存在します。しかし「『AI』とか『機械学習』とか名前は聞いたことあるけど、そんなに詳しくは知らないな…」という方々も多いと思います。そんな方々に向けて、人工知能「AI」を支える「ディープラーニング」と「機械学習」の違いや実用例について初心者の人にも分かりやすくまとめてみたので是非ご覧ください!!

そもそもディープラーニングと機械学習の違いとは?

「名前は聞いたことあるけどなあ」という方々はディープラーニングと機械学習の違いを分からない方がほとんどだと思うのでそもそもの違いを分かりやすく解説します。

機械学習とは、人工知能のための技術の一つで、トレーニングをつむことで実行できるようになっていく技術のことです。一方で、ディープラーニング(deep learning=深層学習)とは、多くのデータを与えれば自動的に特徴を把握する多層のニューラルネットワークによる学習のことです。これは人間の脳の構造をモデルとした手法でもあり、最近話題の囲碁プログラムAlphaGoにも使用されている技術です。AI>機械学習>ディープラーニングという順番に近く、ディープラーニングの発展によりシンギュラリティを突破するのではないかとも考えられています。シンギュラリティとは、日本語で技術的特異点のことで、人工知能が人間の能力を超える境目のことを指します。

色々と細かい定義はありますがものすごくザックリと要約するとAIの中の機械学習の中のディープラーニングという感じです。これは大まかな理解なので、詳しく知りたい方は本読むのをお勧めします。

機械学習やディープラーニングで可能になること

「大体理解したけど、機械学習やディープラーニングでどのようなことができるようになるの??」と思った方も多いのではないでしょうか。そんな方々に向けて機械学習やディープラーニングでできること具体的に7つ厳選しましたので是非ご覧ください!

1.画像認識

静止画像だけでなく動画をデータとして与えることで、文字や顔など特定の特徴を割り出し検出していくことができます。例えば、全く違う写真から同一人物を割り出せたり、動画や写真から感情や属性を数値化して、分析していくことも可能になります。1

2.音声認識

Appleの「Siri」にも代表される音声対話システムですが、人の声や音を認識し、その特徴を捉え誰の声なのか認識できるようになります。さらに、感情的な語調、言い間違い、話し言葉などの会話認識のデータの集積が進むと、AIとより自然な会話を楽しめるようになるはずです。

3.自然言語処理

AIによるチャットやボットが一部企業でも始まっていますが、言語を登録することでコンピューターに認識させていくことができます。この機能が高まることによって、AIは質問内容を理解し、より的確な回答を消費者に伝えることができているのです。

4.異常検出

取り付けられたセンサーから、なぜその異常が起こるのか起こったのかを割り出し、異常を事前に察知できる技術です。この技術を応用すると、工場などでも不良品を自動的に見つけ検出していくことが可能になります。

5.囲碁やチェス

囲碁やチェスなど、複雑なパターンやルールを覚えさせることで、一瞬で何万通りものパターンから最良の一手を指せるようになります。例えば、2017年に発表されるGoogle傘下の企業によって開発された「アルファ碁ゼロ」は、以前は大量の対局データによってプロ棋士に勝利していましたが、今回は独学で勝率の最も高い打ち方を編み出せるまでに成長しています。

6.医療

病気や薬を構成するいくつもの分子構造を把握させ、病気の解明や新しい薬の開発へのプロセスを短縮させることができます。東京大学医科学研究所では、米IBM「ワトソン」のシステムを利用しがんの治療に応用されています。このシステムでは、患者の遺伝子データを入力すると、がんの発症に関連する遺伝子変異を選び出し、適切な治療薬を提示していくというもの。このように複雑な知識や経験を必要とする医療現場でも、ディープラーニングによって診断スピードの向上や診断精度の改善などが行われています。

7.マーケティング

さまざまなアンケートや消費者の行動パターンを読み込ませ、商品の市場での状況を分析します。オンラインの購入履歴やメールマガジンの購読、Webの閲覧履歴など複数のデータを組み合わせ、欲しい!と感じる商品を的確なタイミングで消費者にレコメンドしたり、よりパーソナライズしたアプローチをすることが可能です。

ディープラーニング最新サービス

「できるようになることは分かったけど、実際どんなサービスに活用されているのか」そんな疑問をお持ちの方々へディープラーニングの技術を応用したサービスを紹介します。本当に最近、日本でもシステムやサービスレベルではどんどんディープラーニングを加えた改良がされ、数多くのシステムに使用され始めていますが、そんな最新サービスから今回は三つ紹介していきたいと思います。

Deep Inspection

Deep Inspectionは IPSもしくは IDPとも呼ばれ、不正侵入の検出・防御システムのことを指します。このシステムでコンピュータウイルスやスパムを割り出すことができ、すでに多くの公官庁やプロバイダで使用されているシステムです。

Visenze

シンガポール発のAIスタートアップ企業によって始められた画像認識システム。e-コマースや小売業業界を対象にしており、オンラインならではの画像の問題を解決し、商品と人のより良いマッチを目指されています。

Web-based neural image styling

画風を置き換えるアルゴリズムを使用して全く異なる画風にしてくれるサービス。あなたのイラストや見慣れた風景写真を、様々なタッチで再解釈してくれます。

まとめ

AIに取って代わられる職業が話題になったのはつい最近のこと。ディープラーニングの発展によって、言語を始めとする膨大な量のデータやパターンを読み込ませ、今までヒトが行っていた作業をコンピューターに肩代わりさせることがいよいよ現実になりつつあります。マーケットの規模の大きさに比べ、ディープラーニングはまだまだ研究やエンジニアも少ない分野でありこれからの発展や成長が見込まれている分野でもあります。そんな中、いち早くディープラーニングや機械学習に興味を持ち、自分で調べることで、隣の友達、同僚よりも一歩先に行けるかもしれませんね。

以上「【徹底解説】ディープラーニング・機械学習とはなんだ!?」でした。最後まで読んでいただきありがとうございました!

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