AI・機械学習・ディープラーニングの違いを解説｜詳細や参考になる導入事例も紹介

「AIと機械学習、ディープラーニングはどう違う？」
「そもそもAIや機械学習って、どういう意味なんだろう」

と思うことはありませんか？

AIについて知識を深めたいなら、機械学習やディープラーニングについて理解する必要があります。

そこで今回は、

について解説していきます。

この記事を読めば、AI・機械学習・ディープラーニングの関係性や違いについて理解できます。

ぜひ最後まで読んで見てください。

AI・機械学習・ディープラーニングの関係性

3つの関係性をわかりやすくいうと、AIの一部が機械学習、そして機械学習の一部がディープラーニングです。

機械学習はAIという技術のためのアルゴリズムであり、人間がデータの特徴を与えて機械に学習させることで結果を予測したり、データの分類をしたりする技術。

そしてディープラーニングは機械学習の発展形で、データの特徴を人間が与えることなく、自動で学習し、より精度の高いデータの抽出を実現させる技術。

要するに、AI・機械学習・ディープラーニングはまったく別の分野ではなく、密接な関係でむすばれているのです。

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AIとは何か細かく解説

AI（artificial intelligence）＝人工知能とは、簡単に言うと「人間が持つ知能や知識を、機械（コンピュータ）で再現する」テクノロジーを指します。

AIのテクノロジーは、さまざまな学問・分野で活用されています。

身近なAIテクノロジーを上げると、ヘルプデスクの役割を果たしているチャットボットがあげられます。

たとえば製品を使用していて疑問や不具合が生じたときに、コンピュータで構築しているチャットボットに質問を送ると何かしら回答が返ってきますよね。

これらはAIが、質問に対する回答を導き出しているのです。

機械学習について解説

機械学習とは、コンピューターが既存のデータを基に学習し、一定の規則性や、共通点を発見する方法です。

このシステムが開発された大きな理由として、人間の手には負えない膨大なデータの解析があります。

具体的には、以下のような事例が挙げられます。

以上のようなシチュエーションで用いられるのが、機械学習の技術です。

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機械学習の3つの学習手法

機械学習は、下記項目の手法を使って処理をおこないます。

これらは目的や課題に合わせて使い分けなければなりません。

それぞれ解説していきます。

1.教師あり学習

機械学習の教師あり学習とは、事前に答えが決まっている事象について学ばせる機械学習の手法です。

具体的には、正解・不正解が明確に決まっている問題の解決に利用します。

機械学習の教師あり学習の活用例は、以下の通りです。

以上のような正解・不正解が明確に決まっている問題の場合に、機械学習の教師あり学習が活用されます。

2.教師なし学習

機械学習の教師なし学習とは、コンピューターの学習データに、正解を与えないで学習させる手法です。

この学習方法が用いられる理由として、データ内に存在する未知のパターンの発見があげられます。

具体的には、機械学習の教師なし学習は、以下のような場合に活用されます。

なので、現段階で考案中のものや、これから起こる未来の予測といった正解・不正解が存在しないものを判断する際に機械学習の教師なし学習が利用されます。

3.強化学習

強化学習は、ある行動に伴う評価を設定し、その評価が最大になるように行動の仕方を学んでいくというものです。

教師あり機械学習と似ていますが、教師あり機械学習よりも人間の思考に近い行動の選択ができるように。

例えば、将棋や囲碁などでコンピューターが人間よりも強くなるには、答えがあらかじめある「教師あり機械学習」では時間がかかります。

強化学習をおこなうことで報酬を得る最大の過程を導き出すので、教師あり機械学習よりも効率的に成果を引き出せる環境を構築します。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、人間が脳内でおこなっている思考工程を、コンピューターにおこなわせるシステムです。

具体的には、人間の脳神経回路（ニューロン）を模倣したニューラルネットワークの精度がより高まった技術が、ディープラーニングです。

ニューラルネットワークは、入力層・隠れ層・出力層によって構成されています。

この隠れ層の数を増やすことで、大量のデータ処理が可能になり、より精密で精度の高い分析をおこなえるようになったのです。

例えば、ディープラーニングは、以下のような活用例があります。

つまり、ディープラーニングは、我々の将来の支える技術だと言えます。

ディープラーニングの代表的な4つの手法

ディープラーニングは下記のような手法があります。

前述した機械学習の手法と同じように、目的に合わせた手法を選択しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.CNN

ディープラーニングの学習方法であるCNNは、「畳み込み」という操作を加えたニューラルネットワーク構造のことです。

具体的には、CNNにより精度の高い画像認識をおこなえます。

具体的には、CNNの活用例は、以下の通りです。

以上のように、ディープラーニングの学習方法であるCNNは、画像認識という分野において大きな力を発揮していると言えます。

2.RNN

ディープラーニングの学習方法であるRNNは、再帰型ニューラルネットワークのことです。

RNNは過去のデータから未来に起こることを予測できます。

例えば、車の自動運転技術に用いられた場合。

このように、RNNを用いて予測される事故を未然に防ぐことが可能になりました。

3.LSTM

LSTMは「Long Short Term Memory」の略称であり、自然言語処理や時系列データを予測するのに適しています。

この手法は、RNNの課題であった「勾配消息の問題」を解決します。

勾配消息の問題とは、新しいデータを学習することで、過去のデータを忘れてしまう現象のこと。

この問題を解決したうえで時系列データの予測ができるため、文字生成や株価予測に導入された事例があります。

4.GAN

GANは、画像を生成する機能が特に優れています。

なぜなら、入力されたデータや情報の特徴をもとに、独自の新しいデータを生み出すことができるからです。

つまりGANによって新しいデータを作れることで、データが不足しがちになるディープラーニングにとって非常に役に立つことになります。

なのでGANは、今後も期待されている学習手法です。

AI技術（機械学習やディープラーニングを含む）の導入事例5選

AI技術は、私たちの生活の中で多く活用されています。

下記項目はそんなAI技術を導入している分野の一部です。

それぞれ解説していきます。

1.金融業

金融業はAIの導入によって、作業の効率化と心理的不安の解消ができました。

なぜなら金融業には、資産形成のサポートや事務処理のような仕事がたくさんあるからです。

具体的には、以下の事例が挙げられます。

以上のように、AIが金融業に導入される事例は、多くあります。

2.製造業

製造業での事例の多くは、AIで画像解析しFA（Factory Automation）化して生産性を高めています。

FAとは、コンピュータの制御技術を持ちいて、製造工程の自動化をおこなうシステムです。

このシステムに、AIを導入することで

が可能になりました。

近年の自動化（FA）には、AI技術の導入が一般的になってており、大規模メーカーでは、設計・開発にもAI技術が使われることが多いです。

3.農林業

農林業はAIの導入により、作業の効率化や自動化が発展しています。

大きな理由として、1次産業の労働人口不足を解消できるようになったからです。

具体的には、以下のような活用例があります。

近年、1次産業の人手不足は深刻な問題となっています。

そこで、本来人がおこなっていた作業を自動化したため、人手不足の解消に繋がったのです。

4.漁業

AIを導入した漁業の事例として、スマート漁業があります。

スマート漁業とは、IoT(モノがネット経由で通信する技術)を活用して、漁業の効率化を図る漁業です。

導入された一番の理由は、漁師の勘をデータ化して、より精度の高いものとして利用可能にするためです。

具体的には、『トリトンの矛』というものがあります。

これは、月1万円を払えば、検索地域で、どこにいけば魚がたくさん獲れるかといったデータを提供してくれるサービスです。

参考データは、ベテラン漁師の過去数十年分の記録を用いています。

5.飲食業

AIを導入した飲食業の事例としては、お客様が注文したデータを分析し、活用した事例があります。

データ分析によって、どれくらいの時間帯にどの商品が一番売れやすいのかという傾向を導き出したというケースなどがあります。

つまりAIを飲食業に導入することによって、忙しい時間帯や人気の商品を把握することができ、そこに適切なリソースを配分できることになります。

その結果として、効率の良い業務が実現できるということです。

6.不動産業

不動産業界では、下記のような分野にAIを導入しました。

このようにAIの導入によって、作業時間を大幅に短縮することが可能です。

また、システムの自動化によって人件費をカットできるため、コスト削減にも繋がります。

AIによってなくなる仕事は本当にある？実際に「なくなりそうな仕事」と「なくならない仕事」を比較して解説

まとめ：AI・機械学習・ディープラーニングは密接な関係にある

本記事ではAI・機械学習・ディープラーニングについてそれぞれ解説しました。

機械学習やディープラーニングの登場により、AIは日々発展してきたのです。

そしてこれらの技術は私たちの生活を、より快適的に、より豊かにしてくれています。

AI領域は今後も需要の増加が見込めます。

これから未経験者からAIエンジニアを目指す方は、プログラミングスクールの活用も選択肢に入れるのがおすすめです。

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