「ディープラーニングとは？」
「ディープラーニングを活用してどんなことができるのだろう」

と思うことはありませんか？

近年ではAIの技術が発展し、ディープラーニングが注目されるようになりました。

いったい、ディープラーニングとは何なのでしょうか。

そこで今回は、

について解説します。

この記事を読めば、ディープラーニングについての知識が深まります。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングの意味とは？わかりやすく簡単に定義を解説

ディープラーニングとは、人が自然におこなう動作をコンピュータに学習させる機械学習のひとつ。

具体的には人の脳神経回路をモデルにした仕組みをプログラミング化し、大量のデータから人の力を使わずに目的とするデータを抽出してくれます。

下記3つの項目はディープラーニングの基礎です。

それぞれ解説していきます。

1.ディープラーニングの歴史

ディープラーニングという言葉を耳にするようになったのは2000年代に入ってからです。

ですが、その基となる原理については50年以上前にさかのぼり、脳神経におけるニューロンのネットワークに由来します。

ディープラーニングのアルゴリズムは、脳神経のニューロンネットワークを模倣することに端を発しています。

ニューロンが高度な情報処理を実現していることから、その構造を真似することで、同じような高い処理性能を手に入れようとしたからです。

具体的には、

これらを繋ぎ合わせて情報の処理や、伝達をおこなっています。

2.人工知能・機械学習との違い

ディープラーニングは自ら分析や学習していくものです。

人工知能と機械学習は、それぞれ以下のようなものになります。

ディープラーニングは自ら学習するため、データが豊富であれば精度も増します。

また、人工知能は人間の知能に似ていますが、心理や感情までは考慮できません。

機械学習は、教師あり学習・教師なし学習があり、人が正解を提供し学ばせるものと、コンピューターが様々なデータから正解を導き出すものに分かれます。

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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にはいくつかの手法があります。

目的とするプロジェクトに応じて、必要な手法が異なるのでしっかりと検討しましょう。

それぞれ解説します。

1.CNN

CNNは、畳み込みネットワーク構造とも呼ばれる手法。

これは、データの中にある局所的な特徴を見出すためのもので、画像認識における精度の向上に大きく貢献している技術です。

これまでは画像データなどに現れる特徴の抽出を、いかに効率的におこなえるかが画像認識技術における課題でした。

しかし、畳み込みネットワークを取り入れたCNNが登場したことにより、その精度が大きく向上したのです。

2.RNN

RNNは、再帰型ニュートラルネットワークと呼ばれる手法。

これは、時系列によって変化する値の特徴や関係の傾向を把握できます。

RNNを利用することにより、売り上げなどの日ごと月ごとに変化する値に対するパターンを把握し、その予想値、見込み値が計算可能です。

ある程度の誤差はありますが、データ量が多いほど有効な結果が得られる手法と言えます。

3.LSTM法

LSTM方とは、Long Short Term Memoryの略称。

ディープラーニングにおいてLSTM法はRNNに記憶メモリを加えたもので、入力・忘却・出力を3つのゲートから制御するものです。

RNNとの違いは、長期的なデータによるデータ間の依存関係に対しても分析が可能になることにあります。

また、LSTM法はRNNを進化させたものであり、RNNで苦手とされていた長期間におけるデータの依存関係のモデル化が可能になりました。

具体的には、感染症などの病気の蔓延が周期的に起こる場合、これまでの発生傾向のデータからこれから起こるであろう発生件数を予測したりできます。

4.GAN

GANとはGenerative Adversarial Networksの略称。

敵対的生成ネットワークを意味しています。

具体的には、データから特徴を学習し存在しないデータを作成したり、存在するデータの特徴に沿って変えられます。

本物のデータのネットワークとノイズから生成した偽物のデータのネットワークを競争させることで、今までの生成モデルより鮮明でリアルな画像生成を可能にしたのです。

ディープラーニングのメリット・デメリットを解説

ディープラーニングを導入することで、人の力を使わずにデータ分析をおこえるため、さまざまな開発に活かすことができます。

しかし、導入にあたってのデメリットもあるのです。

それぞれ解説していきます。

1.ディープラーニングのメリット

ディープラーニングのメリットは、データ量が膨大になればそれに比例して学習していき、分析結果の精度が向上することです。

時には人間の認識できる精度を越えるほど。

具体的には、ディープラーニング自体がデータ量に応じて、継続的に学習、改善をおこなうことで、処理能力が成長していきます。

これにより詳細な分析結果を導き出すことができます。

2.ディープラーニングのデメリット

ディープラーニングのデメリットは、非常に大量のデータが必要であることです。

具体的にはゼロから学習するので、少量のデータでは分析結果を出すことができず、根拠が不透明なので利用者は納得できません。

また、自ら学習できるものの、人間の心理・感情など考慮ができないこともあげられます。

要するに、心理や感情が分析できないということは、人の心が必要な仕事はできません。

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ディープラーニングが得意とする4つの技術を解説

下記4つの項目は、ディープラーニングが得意とする技術です。

これらの技術は、幅広い現場で多いに役立っています。

それぞれ細かく解説します。

1.画像認識

画像認識とは、取り込まれた画像データからその画像の特徴を分析し、認識する技術。

この技術は日々向上していて、今では人を超えてしまうほどの精度になりました。

なぜなら、あらゆるものがインターネットにつながるIoT技術の進展に伴い、膨大な日々の生活情報がビッグデータとして収集できるようになったからです。

2.音声認識

音声認識とは音声データをテキストデータに変換したり、音声の特定をおこなう技術。

具体的にテキストデータの変換であれば、下記のような流れになります。

ディープラーニングの登場によって音声認識の一連の作業を、コンピュータが膨大な量のデータを処理し自発的におこなえるようになりました。

これらの技術は、文字起こしが自動でできたり効率化や品質向上、トラブル防止にも役立っています。

3.異常検知

異常検知とは、学習したパターンから機械が自動的に異常を検知すること。

具体的には、機械にある事柄に関するデータを取り込ませ、その事柄の動作パターンを学習させます。

そうすることで、その事柄において明らかに通常時と異なるパターンが発生した際にそれを検知することができるのです。

異常検知ができるようになったことで上記の実現が可能になりました。

4.自然言語処理

自然言語処理とは、人が使用する言葉を機械に学習させて処理すること。

具体的には、人間が日常的に使用している言葉（自然言語）の持つ意味を、さまざまな方法で解析する処理技術です。

人間が日常的に使用している言葉には、複雑な心情が含まれており、機械が理解できないこともしばしば。

しかし、その言葉が出てくる文脈を学習させることで、言葉の意味を特定させることができます。

Pythonを用いたディープラーニングで可能な3つのこと

Pythonは、プログラミング言語のひとつであり、機械学習で多く使用されます。

下記は、Pythonを使用しておこなえる技術です。

それぞれ解説します。

1.フェイク画像の生成

フェイク画像の生成技術は、実際の人物を撮影していなくてもその人物の画像を作成することができたり、全くの架空の人物の画像を作成することが可能。

この技術によって実在の有無にかかわらず画像を生成することができるので、広告などの商業分野ではコストも低く抑えることができ幅広く活用できます。

ただし、有名人の画像を悪用したものなど犯罪行為にも使われるので注意が必要です。

2.システムの最適化

システムの最適化をする手法として、ディープラーニングの有効性が期待されており、繰り返し訓練をおこなうことで最適解に近い結果を出すことが可能。

これにより、さまざまな産業分野におけるシステムの最適化に対する解析手法としての可能性があります。

システムの最適化問題は、一般的に解を求めることが非常に困難なもので、高度な数学知識が必要なだけでなく、すべてのシステムについて解析的な解を求めることが不可能ともいわれています。

なので、今ディープラーニングを使用したシステムの最適化は注目を浴びているのです。

3.文字の読み取り

ディープランニング技術によって、手書き文字の判別が難しかったOCRの文字認識率が大幅に上がりました。

また、それを活用することにより、OCRの問題点を解決することが可能になったのです。

具体的には、OCRを発展させたものを、AI-OCRと呼び、物流・金融・保険などで活用されています。

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ディープラーニングの実用例4つを紹介

ここでは、ディープラーニングの実用例を4つ紹介します。

実用例を知ることで、よりディープラーニングを身近に感じられます。

それぞれみていきましょう。

1.自動運転

自動運転は車に取り付けられたカメラレーダーで物体を認識し、行動を判断し、走行を制御できます。

この過程のうち、物体認識がディープラーニングと密接に関わっているのです。

具体的には、認識された物体の映像は車に内蔵されている画像認識チップに送られ、これを人工知能が学びます。

自動運転技術の活用によって

これらのことが期待されます。

2.自動翻訳

人間の脳にあるニューロンの仕組みを数式でモデル化したことによって、膨大な量の訳のデータの中から単語ごとに訳を見つける統計翻訳を発展させ、言葉の文脈を読み取って翻訳することができます。

これまでは、機械による翻訳の初めは文法構造に則って訳すルールベース翻訳でした。

それが膨大な訳データを活用する統計翻訳によって翻訳の精度は格段にしました。

そして今回のディープラーニングで人工知能が自ら学ぶことによりさらなる翻訳精度アップに成功したのです。

3.在庫管理

ディープラーニング技術の実用例の一つとして在庫管理の場面での利用があります。

膨大なビッグデータを分析した上での需給予測に基づくことで、発注量を調整し無駄な在庫を抱えずに済むようになりました。

従来の人間での在庫確認は、数え間違えや数字の転記ミスなどが頻発していました。

これに対してディープラーニングは、このような作業を得意としていてヒューマンエラーを回避するために利用されるようになったのです。

4.医療

医療の分野にも応用されており、ディープラーニングが発展に大きく寄与したことで、それを利用した医療技術へ大きな影響を与えています。

例えば、ディープラーニングを活用した「体外受精」の技術は、従来に比べて格段に成功率が向上しました。

具体的には、一万人以上のデータ収集をおこない、どの胚が心拍を持ち、発育するのかを93％の確率で予測することが可能になったのです。

ディープラーニングを使用したアプリケーションの3つの事例

ディープラーニングはアプリでも多く使用されています。

ディープラーニングを使用することで利便性や機能性が高まり、顧客満足に繋がりました。

それぞれ解説していきます。

1.emol-AI

emol-AIは、会話をしながら成長していくAIを搭載したアプリ。

具体的には、ユーザーの発言から9つの感情のどれにあたるかを判断して返事をします。

アプリを使用したその日その日の感情を記録してくれるので、過去の振り返りなどに利用することも可能です。

emolにおけるAIの立ち位置はアシスタントのようなもので、自身の感情をコントロールしたり、過去にどのように感じたかを客観的に振り返るために利用します。

AIの分析はディープラーニングを利用しており、ユーザーの感情を細かく分析するために大きな役割を担っています。

2.cooori

coooriは、ディープラーニングを利用したAIによる語学学習のためのアプリ。

AIによる効率的な学習方法を提供することで、従来の20-25%程度の学習時間でTOEIC100点アップをサポートします。

日本最大級のデータベースを用いて、AIによる受講者の回答パターンを分析しており、受講者に合わせた最適な問題を出題をします。

また、オンライン学習でおこなうため、場所や時間を問わずに学習を進めることが可能です。

3.SNOW

SNOWは、ディープラーニングによるAIを利用した顔認識アプリ。

主な使い方として、顔写真を撮る際に装飾や化粧を自動で付けたりできるので、若者の間で人気があります。

SNOWのAIは顔認識をするだけでなく、顔の形状などで年齢も判断することが可能です。

他にも顔交換や、年齢判定した結果をGIFで保存したりするなど、さまざまな使い方が出来ます。

ディープラーニング関連おすすめ書籍3冊を紹介

下記3つの項目は、ディープラーニングの学習におすすめの本です。

自分のレベルに合った本を選択して、効率的に学習を進めてきましょう。

それでは解説していきます。

1.ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

本書は、Pythonをインストールすることから始まり、

という基本から体型的に学べる一冊です。

ディープラーニングの大元の考え方である、パーセプトロンについてやニューラルネットワークへの発展、さらにはデータを学習するところまで学べます。

最後の章には自動運転をはじめとしたディープラーニングの応用例も載っているため、これからPythonを学ぶ人におすすめです。

2.人工知能プログラミングのための数学がわかる本

本書は人工知能の学びたい方のおすすめです。

この本は、人工知能に使われているプログラミングに必要な数学の知識が体系的に学べます。

人工知能で使われている数学は幅が広いので、数学を忘れてしまって復習したいという方にもぴったり。

具体的には、高校までの数学を基礎として、

これらをカバーしていますので、レベルとしては大学初等程度の内容になっています。

3.ディープラーニング 学習する機械

本書は、初心者〜上級者まで幅広くおすすめ。

具体的には数式を使わない基礎的な知識から、数式を利用する技術の深い層まで解説しています。

ディープラーニングの学習では、数学で躓く方が多くいます。

そんな方たちからも「今まで理解ができなかった数学がわかった」と、評判の一冊です。

ディープラーニングをこれから学習する、というかたはぜひ手に取ってみてください。

ディープラーニングの未来

ディープラーニングはこれまで急成長を遂げてきましたが、今後大きく技術が進化することは無いと予測されます。

なぜなら、ディープラーニング特有の課題があるからです。

具体的には下記のことを示します。

しかし、ディープラーニングの技術の成長は緩やかになりますが、その技術の活躍場所は増えていくでしょう。

まとめ：ディープラーニングとは生活を豊かにしてくれる技術

本記事では、ディープラーニングについて解説しました。

人の力では不可能であったことを、可能に変えたディープラーニング。

普段私達が何気なく使用しているスマホアプリや、サービスにはディープラーニングが多く使用されています。

このように、ディープラーニングは人々の生活をもっと豊かにしてくれる素晴らしい技術です。

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