ディープラーニングフレームワーク6選｜選ぶポイントやメリットも解説

「ディープラーニングに使えるフレームワークを知りたい」
「どのフレームワークを選んだらいいんだろう？」

と思うことはありませんか？

フレームワークを使用すれば、簡単にディープラーニングを活用することができます。

しかし、フレームワークもたくさんの種類があるので悩んでしまいますよね。

そこで今回は

について解説します。

この記事を読めば、理想のディープラーニングフレームワークを見つけることができます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングについて解説

ディープランニングとは機械学習の一種です。

コンピューターが自動的に大量のデータから特徴を見つけ出し、パターンを分析できます。

具体的には、人間の神経細胞の仕組みを模倣したシステムとなっており、その分析の精度は人間の力を超える分野もあるほど。

例えば

などにディープラーニングが活用されています。

今後も、経営改善や中長期的な経営計画にも活用が見込め、さまざまなな業界で取り入られると期待されているのです。

つまり、ディープラーニングの知識を身に付けられると、今後も企業に求められる人材になれます。

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フレームワークとライブラリの違いを解説

フレームワークとライブラリはどちらも開発者にとっては欠かせないアイテムです。

この2つは同じように扱われることが多いのですが、別々の役割があります。

それぞれ解説していきます。

1.フレームワークとは

ディープラーニングのフレームワークは、ディープラーニングのような機械学習のプログラムを組むための骨子です。

フレームワークとはプログラムコードの骨組みにあたる汎用ソフトウェアなので、そこにコードをはめ込むことによって、ディープラーニングのプログラムを組むことができるのです。

それによって、比較的簡単にAIを作ることができます。

AIとは自学習する力を持った人工知能なので、ディープラーニングなどの機械学習はAIの根幹とも言えます。

しかし、全てのプログラムをコードから書き起こすにはとても時間がかかり、効率も悪いですよね。

そんなとき、ディープラーニングのフレームワークを使うことによって、機械学習のプログラムを簡単に組むことができるのです。

2.ライブラリとの違い

フレームワークは、プログラムを組むためのに設計された全体の枠組み。

ライブラリは、誰でも使えるコードがたくさん入った辞書のようなものです。

具体的にはある機能を持つコードを集めて、他のプログラムにも引用できるよに集めたファイルです。

ライブラリを使用すれば、難しいコードも簡単にプログラムに取り入れることができます。

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ディープラーニングフレームワーク2選

下記2つは、ディープラーニングのおいて代表的なフレームワークです。

どちらも大手企業が提供しているため、実績と信用性が高いです。

それぞれ詳しく紹介します。

1.TensorFlow

現在、ビジネス分野を中心として、最も人気のあるフレームワークはTensorFlowです。

なによりGoogleが開発・公開したことは注目を集める最も大きな理由の一つと言えるでしょう。

TensorFlowは公開後に非常に多くのユーザーを獲得した結果、周辺ツールやライブラリなども数多く開発され提供されています。

ドキュメントも整備されており、また書籍など日本語の情報も多いので、日本人の初学者にもとても人気のあるフレームワークです。

2.PyTorch

2番目に人気のあるフレームワークはPyTorchです。

PyTorchはFacebookによって開発・公開され、特に研究分野で人気のあるフレームワークです。

これらがフレームワークに求められる時には、PyTorchが有力な候補となるでしょう。

ここでは、フレームワークの紹介をしました。

現役エンジニアたちは、このようなフレームワークを使用して日々開発をおこなっています。

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ディープラーニングその他おすすめのフレームワーク4選

下記5つの項目も、おすすめできるフレームワークです。

目的に沿う機能が備わったフレームワークを選択しましょう。

それぞれ解説してきます。

1.Keras

多くの企業やディープラーニングの研究者に、とても人気のあるフレームワークの一つがKerasです。

Kerasは、現在はGoogleのエンジニアとなったFrancois Chollet氏によって開発され、TensorFlowに取り込まれてtf.kerasの形で使われています。

特徴として、下記項目があげられます。

シンプルな操作性であり、簡単にディープラーニングを活用できるので初心者の方にもおすすめです。

2.MXNet

MxNetは、海外の様々な有名大学の研究者が協力して開発したディープラーニング（深層学習）フレームワークです。

制作するプロダクトによってフレームワーク選定は異なりますが、

など多くの言語に対応しているため、多くのユーザーが利用しています。

MxNetは、モバイルデバイスも対応しているため、多くの人が利用しています。

ディープラーニングフレームワークとしてモバイルデバイスに対応しているものは少ないためです。

また、コンピューターへの指示の出し方である命令的プログラムと宣言的プログラムの併用が可能なこともメリットの一つです。

3.Caffe

Caffeは、ネットワーク定義を最初から作成せずにリファレンスモデルを使用して処理を実行できるようにした、学習済モデル配布フレームワークです。

具体的には、下記のような特徴があります。

また、画像認識に特化しています。

画像分類モデルを利用する際に、画像の高精度化を考慮して利用することが可能です。

4.Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkitは、オープンソースのAI開発フレームワークです。

具体的には、下記のような機能を備えています。

一連の計算ステップを、ニューラルネットワークに記述することが可能です。

それにより、一般的なディープラーニングの手法を利用してモデル構築をおこなえます。

ディープラーニングフレームワークを選ぶポイント2つ

フレームワークは、人気だからという理由で選んでも必要な機能が備わっていなければ活用できません。

そのような状態にならないために、下記の項目をおさえておきましょう。

それぞれ解説してきます。

1.目的にあったフレームワーク

1つ目は、目的や解決したい課題にあったフレームワークを選択すること。

目的に合うフレームワークを使用しないと、下記のような状態になってしまいます。

まずはフレームワークを選ぶ前に、目的を明確にしておきましょう。

そうすることで、充分にディープラーニングフレームワークを活用できます。

2.実績のあるフレームワーク

2つ目は、実績のあるフレームワークを利用すること。

なぜなら、最新のフレームワークであるから機能性に優れているというわけではないからです。

次々と、新しく機能性の備わったフレームワークが開発されていますが、やはり実績は大事です。

利用者からの評判や、過去に活用された内容を知っておくことで、安心して利用ができますよね。

ディープラーニングを導入するメリット4選

ディープラーニングは、企業にとってメリットをもたらしてくれます。

フレームワークを使用して、さまざまな開発に取り組んでみてください。

それぞれ解説していきます。

1.人手不足を解消できる

ディープラーニングによって、人手不足の解消に繋がりました。

特に画像認識の技術は、人手不足に悩む多くに企業に活用されています。

例えば、無人店舗のコンビニ。

店舗内にディープラーニングを導入したカメラを複数設置します。

このカメラでは、顧客の見た目の情報を読取るだけではなく、購入した商品を把握することが可能なのです。

顧客は、商品の支払いをカード決済でおこなえるため、定員が接客する必要ありません。

つまり、人手不足であっても店舗で商品を販売することができます。

2.顧客満足度が高まる

ディープラーニングは顧客満足度を高めることができます。

顧客の対応を素早くおこなうことが可能になったからです。

例えば、カスタマーサポートのオペレーション業務。

サービスに不明点があり、カスタマーサポートに電話をしたけれど混み合っているため繋がらないケースが多く見受けられます。

そこにディープラーニングを活用したオペレーターシステムを導入しました。

直接人間が対応せずとも、機械が顧客の抱える疑問に答えてくれるので、順番待ちをする必要がありません。

また、会話の内容を録音することでそのデータを分析し、サービス向上にも繋げることが可能です。

3.柔軟に対応ができる

従来、人間がデータにモデルを当てはめておこなってきた処理方法では、特定の登録したパターンにのみ対応可能でした。

しかし、ディープラーニングは、大量かつ複雑なパターンの情報を取り込みながらもパターンに応じて対応できます。

なぜなら、新しいデータに合わせて継続的に処理能力を高めることができるため、高度で柔和な処理が可能なのです。

具体的には

などにディープラーニングが用いられています。

これらを活用することによって正確性や安全性が求められる作業の自動化、利用者に対して興味のある広告やサービスの提供など新たなビジネスシーンにおいて発展性に満ちた技術と言えます。

4.ミスを減少できる

人間が自然とおこなってしまう「ミス」を減少できます。

ディープラーニングは、人間の脳の階層構造をコンピュータで再現させようという考えを改良し、画像や音などの複雑な情報の認識や判断を可能にしたものです。

どうしても人間の判断は、1または0という2択ではなくその判断は多岐にわたるため、その判断の過程でミスが発生します。

しかし、判断をコンピュータで階層構造化させることで2択化2値化が可能になり、ミスを減少させることができるのです。

ディープラーニングを導入するデメリット2選

ディープラーニングは多くのメリットがありますが、デメリットもあります。

デメリットを踏まえた上で、ディープラーニングの導入を検討しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.導入コストがかかる

ディープラーニングは機械自らが自発的に学習していくので、柔軟で精度の高い分析が可能になります。

しかし、高度な学習のためには大量のデータが必要となりますし、この膨大な量のデータを処理できるだけの環境を用意する必要があるのです。

また、ディープラーニングの知識を人材がいなければ、プロジェクトを進めることは不可能です。

そのため、人材確保のためのコストも必要になります。

2.学習が必要

ディープラーニングは、フレームワークを使用するからといって全く知識がない状態では活用することは不可能です。

ディープラーニングには下記項目の知識が必要になります。

これらの知識が身についていれば、ビジネスの場でも活躍できるこ間違いなしです。

また、G検定やE資格などのディープラーニングに役立つ資格取得をすることもおすすめです。

まとめ：ディープラーニングフレームワークは目的に合わせて選択する

本記事では、おすすめのディープラーニングフレームワークを紹介しました。

はじめはモデル構築までに時間がかかってしまうかもしれませんが、足りない知識を習得いながらスキルアップを目指しましょう。