「ディープラーニングってなんだろう」
「ディープラーニングってどんな仕組み？」

と思うことはありませんか？

近年、ディープラーニングという言葉を耳にする機会が増えました。

しかし、このディープラーニングの登場は50年近く前なのです。

いったなぜ、今になって注目されるようになったのでしょうか。

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が私たちの生活でどのように役立っているのかを学べます。

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何かを解説

私達の身の回りにある商品や、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。

まずは、そんなディープラーニングは何なのか解説します。

それぞれみていきましょう。

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ひとつです。

具体的には、人間が手を加えずともコンピューターが自動的に大量のデータから、そのデータの特徴を割り出す技術のことです。

この技術はすでに人の力を超える分野もあり、これまで不可能であった業務などを可能にすることができました。

そして、我々が気が付かないだけで生活の中で多く用いられているのです。

2.なぜ需要が高まっているのか

ディープラーニングの登場は1980年代ですが、近年になって注目されるようになったのには下記のような理由があります。

従来は大量のデータ収集と、そのデータを学習するために大幅な時間を割いていました。

しかし、それらが容易になったため、各国の企業がAIを用いた先端技術産業に力を入れるようになったのです。

そして現在、ディープラーニングの知識をもつAI人材が、多くの企業から重宝されるようになっているほどです。

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ディープラーニングの仕組みを解説

ディープランニングは、人間の神経回路を数式的なモデルで再現できる、ニュートラルネットワークをべースに学習しています。

ニュートラルネットワークは、以下の3つの層からできています。

ニューラルネットワークの場合、隠れ層が2〜3つほどで、単純な情報しか処理できませんでした。

そこで、層を多くして複雑なものに対応できるようにしたのが、ディープランニングです。

ディープラーニングの代表的な4つの学習方法

ディープラーニングの学習には、いくつかの手法があります。

下記項目はその中の、代表的な学習方法です。

解決したい課題や、開発したいプロジェクトに応じて手法を選択する必要があります。

それでは、各手法を詳しく見ていきましょう。

1.CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNNは画像認識分野で応用されている手法。

入力されたデータ画像からある画素を切り取り、その切り取った部分を計算して画像の特徴を抽出できます。

また、ある領域で学習したことを別の領域で応用できる転移学習によって、効率的に学習ができるため、大きな注目を浴びています。

2.RNN（リカレントニューラルネットワーク）

通常のディープラーニングでは、時系列データから学習することは不可能です。

しかしRNNは、時系列によって変動するデータの数値や特徴の傾向を導き出せます。

簡単に言い換えると、過去の情報をもとに未来を予測が可能ということです。

しかし、ニューラルネットワークにおいて、一定の基準を超えると学習が進まなく勾配消息問題があるのが難点。

3.LSTM（Long Short Term Memory）

LSTMは、RNNの勾配消息問題を解決した学習手法です。

具体的には、LSTMは人間の脳の活動のように、何か新しいことを覚えるときに過去の情報を忘却します。

そして、忘却することによって生じる隙間の部分に新しい記憶が記録されます。

これにより、長期的な依存関係が学習されます。

4.GAN（Genera tive Adversarial Networks）

GANは、近年注目されている手法です。

なぜなら、GANは既存のデータから特徴を学習することで、実在しないデータを作ったり、存在するデータをもとに変換することが可能だからです。

例として、ライバル商品に対抗するための新商品を開発するときに、他社にない革新的なアイデアが必要な場合があげられます。

GANは、過去のデータをもとに、類を見ないような新製品の案を考案したり、既存の商品から、新たな案を考案するといったことに貢献します。

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ディープラーニングが得意な4つの分野

ディープラーニングは下記4つの項目の分野で活用されます。

これらの分野は、前途したとおり人の力を超えることに成功しました。

それぞれ詳しく説明します。

1.画像認識

画像認識は、ある画像に映る物体が何なのかを認識できる技術です。

具体的には下記の認識が可能であり、さまざまな分野で応用されています。

このような画像認識の技術はスマホアプリの顔認証システムなど、わたしたちがよく使用するものにも役立っています。

2.音声認識

音声認識とは、音声データを分析し、テキストデータに変換する技術。

また、音声の特徴から特定をおこなうことも可能です。

具体的には下記のようなことができます。

例えば、代表的な商品をあげるとApple社の「Siri」。

手を使用せずに、音声のみの指示でさまざまな操作をおこなうことが可能です。

このように、ディープラーニングの音声認識によって商品やサービスの利便性を高めました。

3.自然言語処理

自然言語処理とは、人が使用する自然言語を機会に処理させる技術。

具体的には、人間の言葉が持つ意味を、さまざまな方法で解析する処理技術です。

わたしたちが日常的で使用する言葉には、複雑な感情が含まれているので機械が理解できないことも多くあります。

しかし現在、人の曖昧な言葉の意味を、機械が認識できるような技術の開発が進んでいます。

4.異常検知

異常検知とは、標準的データをもとに、それと異なるデータを検知できる技術。

具体的には大量のデータから共通点を見つけ、そのパターンを学習することで異常やエラーを予測できます。

異常検知にはいくつかの手法があります。

このような手法を、目的に合わせて使い分ける必要があります。

ディープラーニングの仕組みを応用できる技術3つを紹介

ディープラーニングは、前途で画像認識・音声認識・自然言語処理・異常検知が得意であると解説しました。

下記は、そのようなディープラーニングの技術を使用してできることです。

ディープラーニングを応用して、どのようなことができるかを把握しておきましょう。

それぞれ解説していきます。

1.画像をテキストに変換する

画像のテキスト変換とは、手書きや印刷された文字を認識して、コンピューター上に文字起こしをする技術です。

例えば、会社などにおける請求書や注文書の作成のような、今まで人の手でおこなわれてきた事務作業をするときに、活用されています。

また、ディープラーニングのテキスト変換によって、書類に対する入力漏れや、打ち間違いのようなミスを防ぐことにも繋がります。

2.フェイク画像の生成

最近社会問題になっているのが、フェイク画像の生成です。

フェイク画像の生成はディープラーニング技術を活用して作成された合成メディアです。

ディープフェイクが社会問題化している事例としては、著名人や政治家などのインフルエンサーの失言などをあたかも本当に発言しているように捏造した画像がネット上などで拡散されるケースがあります。

3.スタイル変換

ディープラーニングのスタイル変換とは、もともと用意した画像に、ある画像の画風を反映させることです。

例えば、ある人物の写真を用意します。

その人物画像に、アニメのような画風を反映させることで、その人物の特徴を活かしながらもアニメの中のキャラクターのように描けるのです。

この技術も、ディープラーニングの特性を、上手く応用しています。

ディープラーニングの4つの活用事例

ディープラーニングはさまざまなサービスや、商品などに使用されています。

下記4つの項目は、その一部です。

今後も、ディープラーニングの技術はさまざまな分野で応用されていきます。

では、それぞれ解説していきます。

1.翻訳機能

ディープラーニングの画像認識によって、精度の高い翻訳機能が開発されました。

例えば、DeepLという無料ツールが注目を集めています。

このDeepLの翻訳機能は、Google翻訳よりも精度が高く、かつ自然な文章で翻訳することが可能です。

近年、新型コロナウイルスより、海外の人々とのやり取りはメールやオンライン会議が基本となりました。

そのため、海外企業からのメールの日本語訳であったり、オンライン会議における通訳が必要なときに、DeepLのようなディープラーニングを活用した翻訳ツールが活躍しているのです。

2.顔認証システム

ディープラーニングを活用した事例として、顔認証システムがあります。

近年、防犯セキュリティに対する意識が高くなり、不審者かどうかを認識する手段の開発が活発になっています。

具体的には、マンションなどの防犯カメラに住居人の顔を登録させ、非登録者の顔が映ったときに、その人間をマークするようになっています。

そのため、以前にも増して住居スペースのセキュリティレベルは上がっています。

3.医療

ディープラーニングの技術を活用した事例として、医療分野への活用があります。

医療分野の現場にディープラーニング技術を応用したことにより、人間の医者による見落としが大きく減少しました。

具体的には、

つまり、ディープラーニングの技術により、救うことができる命の数が増えるのです。

4.自動運転

今まで人の手によって、自動車が運転されてきました。

しかし近年では、人の運転操作では、防げないような事故を未然に防ぐためにディープラーニングを活用した自動運転の技術が、発達しはじめたのです。

具体的には、

このような人の不注意によって引き起こされるような事故を防止できます。

また、これまで運転ができなかった障がい者・高齢の方々の交通手段を増やすことも可能です。

ディープラーニングの仕組みが理解できる資格2選

下記項目2つは、ディープラーニングに役立つ資格です。

資格を所得していれば、AI関連の企業に就職する場合、スキルの証明をすることができます。

また、ディープラーニングを使用したプロジェクト開発にも大いに役立つのでおすすめです。

1.G検定

ディープラーニングのG検定とは、正式名称ジェネラリスト検定の略称。

一般社団法人、日本ディープラーニング協会主催の民間検定です。

具体的には、ディープラーニングの基礎を理解しており、事業に役立つ知識を持っているかをテストします。

G検定を取得することで、スキルの証明になるだけでなく

などのメリットがあります。

受験制限はなく、220問程度の多肢選択式で、オンラインによる自宅での受験になります。

2.E資格

E資格の「E」はエンジニアの略称です。

E資格は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が運営している「ディープラーニングの理解度と実践力を認定する」資格のことをさします。

AIエンジニア向けの認定資格になっており、この資格を保持することはディープラーニングに関する高い知識力を持つことを示します。

また、E資格は日本ディープラーニング協会が認定しているG検定の次のステップの資格になります。

G検定がAIに関する一般的な知識を問われる資格であるのに対して、E検定はより専門的な知識を問われる資格です。

つまりこの資格を取得することで、自身の専門性を体外的に明示することができます。

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まとめ：ディープラーニングは人間の脳の仕組みを模倣した技術

本記事では、ディープラーニングの仕組みについて解説しました。

ディープラーニングは、私たちの身近な存在であることがわかりました。

その技術を活用するには、まず仕組みを理解する必要があります。

解説したような資格を参考に、基本的な知識から習得をしていきましょう。

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