ディープラーニングの活用事例6つを紹介|導入の注意点まで徹底解説

「ディープラーニングってどんな業界で使われているの？」
「どんなメリットがあって導入されるのかな」

と思うことはありませんか？

近年、ディープラーニングを導入する企業が増えてきました。

なぜこんなにも、ディープラーニングが注目されていいるのでしょうか。

そこで今回は

について、解説してきます。

この記事を読めば、ディープラーニングにどんな役割があるのか理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングとはそもそもなんのか

ディープラーニングの登場によって、AIの技術は多く進歩しました。

まずは、そんなディープラーニングの基礎知識について理解しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.ディープラーニングとは

ディープラーニングとはAIにおける機械学習の手法のひとつ。

具体的には大量のデータから、機械が自動的に特徴を抽出してくれる技術です。

このディープラーニングの登場により、人の力では不可能とされたことも可能になり、私たちの生活はより快適になっています。

2.ディープラーニングの仕組み

人の脳神経回路（ニューロン）を数理モデルに取り入れた機械学習をニューラルネットワークといいます。

ニューラルネットワークはこのような仕組みで動いています。

この中の、隠れ層を多層化したのがディープラーニング。

これにより、自動的に機械が学習できるようになりました。

膨大な量のデータを入力することで、時に人間を超える程の極めて高い認識精度を可能としたのです。

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ディープラーニングは何ができるのか

ディープラーニングは、下記項目を得意とします。

これらは、これらの技術の精度は非常に高く、さまざまな分野で応用されています。

それぞれ解説していきます。

1.画像認識

ディープラーニングにおける画像認識とは、AIによる画像の認識や解析のことです。

AIが人間の画像認識能力を遥かに超えたため、普及が急速化し注目を浴びています。

普及の理由として

が理由として挙げられます。

2.音声認識

ディープラーニングにより音声認識は飛躍的に向上しました。

なぜかというと、ディープラーニングにより、音声データを認識しやすいデータに変換する「音響分析」から、単語を文に変換する「言語モデル」までのプロセスが、1つのニューラルネットワークモデルで処理できるようになり、膨大な音声情報が処理できるようになったからです。

例えばコールセンターの業務の場合、クライアントとの会話内容の文字起こしをディープラーニングの音声認識を活用すればオペレーターの作業負荷を軽減できます。

3.自然言語処理

自然言語処理とは、コンピュータ言語ではなくて私たちが日常使っているような言語をコンピュータに学習し、処理させることです。

これまで、人間が使う言葉には、心情や曖昧な表現が含まれるため、機械が正しく認識できないことが多くありました。

しかし、ディープラーニングの登場により、その精度は高まっています。

また、自然言語処理は、音声認識と密接な関係にあり、この2つの技術を組合わせたシステムが構成されていることが多いです。

4.異常検知

異常検知とは、読み込んだデータが正常か、異常かを判断する技術です。

具体的には大量に読み込んだデータと、新たに観測したデータがかけ離れている場合に異常とみなします。

この技術は、品質管理などに役立っています。

人間の目では確かめられないような、傷や変形を察知し、不良品の販売を防いでいるのです。

ディープラーニングの活用事例6選

下記6つの項目は、ディープラーニングの活用事例です。

このように、私達の生活の中にディープラーニングは多く活用されています。

それぞれみていきましょう。

1.ECサイト

ECサイトにおいて、ディープラーニングは、下記のようなツール活用されています。

ディープラーニングで学習したAIを活用することにより、本来人間がおこなってきたような接客、商品のおすすめ、分析を自動で効率よくおこなえます。

2.医療現場

医療現場では、ディープラーニングは多く活用されています。

例えば、機械がカルテを読み込み、病気を診断する場面も増えています。

膨大な量のカルテから病気を診断することが困難な場合もあるため、AIによるデータ解析などにより、カルテを診断し、医師の支援、時間の短縮に役立っています。

3.宇宙空間

大量の過去の衛星画像を分析し、正確な将来予測を引き出すために活用されています。

ディープラーニングは統計的な手法で過去のデータを分析するため、方程式に頼る分析よりも実態に即した分析結果を引き出せるからです。

例えば、ある土地の大量の過去の衛星画像を学習することで、その土地の将来の街や道路の変化の仕方がわかるようになります。

また、その情報はデベロッパーが土地開発をおこなう時に活用可能です。

4.セキュリティ

学習した「予測モデル」を用いて、高い精度で攻撃を防御する、次世代アンチウイルス製品を活用しセキュリティで使用されている事例があります。

ディープランニングを用いることで

という利点が期待できます。

それにより、管理工数を増やさずにセキュリティ強化できます。

5.倉庫

倉庫管理業務にディープラーニングを導入することで、生産性を高められます。

具体的には、

などの、膨大な情報を自動で学習していき倉庫内作業をより効率的にする手法を導き出せます。

例えば、人間が倉庫内から商品を探し出すピッキング作業の時は、AIが自動で倉庫内の情報を学習して指示を出してくれれば、無駄な動きがなくなってスピードアップにつながりますよね。

6.自動運転

ディープラーニングは車両の自動運転技術で重宝されています。

ディープラーニングを導入したAIを活用することにより人間と同様に運転をおこなうだけでなく、ドライバーに向けて警告を発することもできます。

例えば搭載したセンサーが映し出す膨大な量のデータをもとに、人間が運転の過程でおこなう

これら自動でおこなうだけでなく、ドライバーの姿勢や表情から運転支援をおこなう技術も研究開発されています。

このように機械学習の知識を身につければ、プログラミングが必要な分野で活躍できること間違いなしです。

しかしプログラミング未経験の場合、エンジニアを目指すことに不安を感じますよね。

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ディープラーニングを活用した製品やサービスの事例3選

下記3つの項目は、ディープラーニングを実際に取り入れているサービスの事例です。

これらはディープラーニングを導入することで、顧客満足を高めることに成功しました。

それぞれ解説していきます。

1.DeepL

DeepLはAIによる自然言語処理を用いた翻訳をするWebサービスです。

その機能の精度はGoogle社を超えており、口語文も正しく認識できます。

例えば、地域によって方言がありますよね。

難易度が高いと言われる方言を使用した日本語でも、綺麗に英語に翻訳することが可能なのです。

2.Neural Network Console

こちらは、SONYが展開しているディープラーニングのソフトです。

ドラッグやドロップといった、簡単な操作で機械学習をおこなえます。

例えば、以下のような特徴があります。

GUIを使ってほぼノーコードでAI開発ができるため、AI開発への手間や技術習得への時間的コストを削減できます。

3.Calomeal

Calomealは、栄養やカロリーの分析をおこなうダイエットサポートアプリです。

具体的には、食事前に写真を撮影すると、栄養素とともにCalomealに記録できます。

複数の食品の画像を同時に判別させ、栄養素を自動で計算することが可能なのです。

ディープラーニングを導入するメリットとデメリット

ディープラーニングの一番大きなメリットは、柔軟性が高い点です。

なぜなら、複雑なデータ処理が可能であり、さまざまな情報のケースに対応が可能であるからです。

これまで、機械学習では複雑なデータ処理は不可能でしたが、ディープラーニングは大量のデータさえあれば処理をおこなえます。

その他にも、下記のようなメリットがあります。

しかし一方で、ブラックボックス問題（なぜその分析結果なのかの根拠がないこと）や、学習の方向性がコントロールできないなどのデメリットもあります。

ディープラーニングを導入する前に抑える3つの注意点

ディープラーニングを導入することで、効率的な作業をおこなえます。

しかし、下記項目の注意点をおさえておきましょう。

導入をする前に、ディープラーニングは本当に必要なのかを考えてください。

それぞれ解説していきます。

1.大量のデータが必要になる

ディープラーニングは大量のデータが必要です。

なぜなら、予測精度や問題解決能力に関わってくるからです。

データが多いほど機能が生かされ、それによりパフォーマンスの向上が期待できます。

ディープラーニングは人間の神経細胞であるニューロンをもとに作られています。

そのため、ネットワークを大量に入力し多層にすることでより深く学習できるのです。

2.人の感情は理解できない

ディープラーニングを用いてもAIは、人の複雑な感情を理解できません。

なぜなら顔の表情や音声のトーンなどから喜怒哀楽などの記号に紐づけが成功したとしても、その感情の意味までは理解できないからです。

しかし研究は続いているため、今後人間の脳波や表面上の動きを読み取って、感情の理解ができるシステムが登場する可能性もあります。

3.破局的忘却

破局的忘却とは、機械に新しいデータを読み込ませたときに、過去に学習したデータを忘れてしまう現象です。

例えば、「犬」と「猫」を識別していた場合。

そこに新しくは、「うさぎ」というデータを読み込ませると、「犬」と「猫」のデータは忘却されてしまうのです。

この破局的忘却の対策として、もう一度データを読み込ませたり、疑似リハーサルをおこなう必要があります。

ディープラーニングができないこと

ディープラーニングはデータが足りないことで起きうる対処が難しいです。

なぜなら、ディープラーニングは大量のデータを学習するのですが、データが足りずに全てのパターンを学習できなければ正確な答えを導き出せないからです。

また、人間が想定しない判断することもあるため、分析したとしてもその根拠を語ることができません。

つまりディープラーニングのデータ処理はス高速であり、精度も高まっているのですが100%の確率で処理はおこなえません。

ディープラーニングに役立つプログラミング言語はPython

ディープラーニングを実装するには、Python習得は必須です。

なぜなら、Pythonは機械学習などAI開発に関するライブラリーが充実しているからです。

各ニューラルネットワークを構築したり、既存のAIモデルによる転移学習をおこなう場合は、ゼロベースで開発するよりも、ライブラリーを使用した方が開発コストをおさえられます。

なので、ディープラーニングの知識を学習するなら、まずはPythonから習得していきましょう。

Pythonの機械学習について徹底解説！できることや3つの勉強方法も紹介

まとめ：ディープラーニングは活用事例や導入企業が多くある

本記事では、ディープラーニングの活用事例について解説しました。

ディープラーニングの活用事例は数多くあることがわかりました。

しかし、導入したからといってメリットばかりがあるわけではありません。

自社のプロジェクトとの相性がいいのかよく検討してから導入しましょう。