ディープラーニングと機械学習はどっちを使えばいい？違いや活用事例を解説

「ディープラーニングと機械学習の違いはなんだろう」
「開発にはどっちを使えばいいんだろう」

と思うこはありませんか？

AIにたずさわっていると、ディープラーニングと機械学習について理解する必要があります。

しかし、何が違うのか、それぞれどんな特徴があるのか混合してしまいますよね。

そこで今回は、

について解説します。

この記事を読めば、ディープラーニングと機械学習のどちらを取り入れるべきなのかが理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

機械学習とディープラーニングはAI技術の手法

機械学習とディープラーニングを解説する前に、AIについて学ぶ必要があります。

なぜなら、機械学習やディープラーニングは、このAI（人工知能）の技術に含まれる手法のひとつだからです。

AIとは人工知能（Artificial Intelligenceアーティフィシャル　インテリジェンス）の略称。

具体的には、「計算という概念」と「コンピュータという道具」を用いて「知能」を研究する分野です。

「コンピュータが人の脳を持った状態」といえるから人工知能と呼ばれています。

そしてこのAIは、「機械学習」と「ディープラーニング」を内包する概念であるのです。

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機械学習について詳しく解説

AIが何か理解できうえで、機械学習について解説します。

この機械学習の登場により、AI技術は大きく進歩したといえます。

それぞれみていきましょう。

1.機械学習とは

機械学習は、コンピューターが大量のデータの規則性を見つけ出して学習していくデータ分析手法です。

人間が手動でデータ分析をおこなっていくのとは違い、かなりの量のデータを用意することで、データの規則性をいち早く見つけ出し、それを学習させます。

その技術によって、スムーズな判断や予測に活かすことができます。

大量のデータの規則性を探り出すことで、今まで気づかなかった活用方法を見出すことができるようになってきました。

2.機械学習の手法

機械学習の学習方法は主に3つあります。

学習方法と言っても基本は機械に情報を入力することで、どのような入力かの違いになります。

具体的には教師ありは、正解の情報を沢山入れて、物事の正誤などを判断するようにインプットすることです。

教師無しは、とにかく比較するデータを沢山入れることによって、パターンや分類を機械自らができるようになります。

そして、強化学習は、与えられた環境の中で最も行動を学習することが目的の手法です。

3.機械学習が得意なこと

機械学習が得意とする分野は、AIがおこなう広範なプログラムの規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測することです。

機械学習には複雑な計算やレコーディング機能が組み込まれており、機能を果たすと同時に機能を向上させていきます。

例えば、機械学習に対応した音楽プレーヤーがあったとしましょう。

この音楽プレーヤーは「大きいね、小さいね」という言葉で音量調節ができる場合、「大きい、小さい」というフレーズを含む単語を認識していることになります。

4.機械学習が苦手なこと

機械学習が苦手なことは、学習させていないことから判断し、行動に移すことです。

なぜかというと特定の状況において、ある程度予測された物事に対してはプログラムすることによって対処できますが、学習したこと以外になるとそこから正確に判断することは不可能です。

例えば赤信号は止まれ、青信号は進めと学習させた場合、赤信号や青信号は学習したとおりに判断し実行することができます。

しかし、ここに学習させていない黄色信号を示した時、学習させていないことなので、止まれという指示が出ていないことから青信号のまま進んでしまうのです。

なので、学習したこと以外の判断はできないのです。

ディープラーニングについて詳しく解説

ディープラーニングは、機械学習の「教師なし学習」の一種です。

ラベル付きのデータを必要とせず、機械自らがデータを基に予測や判断をおこないます。

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、ニューラルネットワーク（人間の脳神経回路をモデルにした学習方法）を模倣して、人間と同じような知能を実現する方法のことです。

このニューラルネットワークは入力層、中間層、出力層から構成されています。

ディープラーニングは、この中間層を多層にしたことが最大の特徴です。

多層化された中間層で情報伝達、情報処理を増やすことができ、機械が自動で精度良い予測をしてくれます。

つまりニューラルネットワークよりも、データの処理スピード・分析の精度を高められたのがディープラーニングです。

2.ディープラーニングの手法

ディープラーニングは、いくつかの学習方法があります。

下記項目は、代表的な手法です。

これらを、ディープラーニングを使用する目的や、解決したい改題にあわせて選択する必要があります。

3.ディープラーニングが得意なこと

ディープラーニングの得意分野は、

などです。

このような技術は、私たちの生活に溢れています。

例えば、スマホに搭載されているセキュリティを解除するための顔認証システム。

これもディープラーニングの画像認識の技術を使用しています。

このように、ディープラーニングはより快適な商品やサービスをつくりだしているのです。

4.ディープラーニングが苦手なこと

これは、他の機械学習でも同じことが言えますが、、創造性を要求されることが苦手です。

なぜかというと、ディープラーニングは人間の感情とは違ってあくまでもデータを参考にすることしかできないので、創造性や突発的な発想を要求されることは難しいということです。

例えばアート作品を作ったり、企画で必要な発想を提案したりすることは、創造性を要求されるのがディープラーニングは苦手としています。

今後さらに人間の感情が理解できるようにディープラーニングが進化していけば、創造性もアップする可能性があります。

このように、ますます注目されるディープラーニング。

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機械学習とディープラーニングの違いや関係性

機械学習とディープラーニングは、対比するものではありません。

前述したように、ふたつはAIに内容される技術です。

違いを述べるならば、

例えば、リンゴ農家が収穫したリンゴを選別する場合。

機械学習の一般的な手法である「教師あり学習」であれば、色味・傷・形などのさまざまな条件を手動で入力しなければなりません。

しかしディープラーニングのような「教師なし学習」では状態の良いリンゴを記憶させることで、上記の条件を自動で判断するようになるのです。

機械学習とディープラーニングはどっちを選ぶべきなのか

ディープラーニングは機械学習の一種ですが、通常の機械学習よりも、より複雑な判断をおこなうことができます。

そのため、プロジェクトによって機械学習を選択するかディープラーニングを選択するか判断が必要です。

それぞれ解説していきます。

1.機械学習に向いてるプロジェクト

機械学習は、結果を早く求めたい場合に適しています。

なぜなら、機械学習は学習スピードが速く、高い計算能力が必要ないからです。

具体的には、出力のや傾向の予測をおこなうプロジェクトに向いています。

ディープラーニングの場合は、複雑なデータ分析をおこなうため、どうしても機械学習よりも時間を要するのです。

2.ディープラーニングに向いているプロジェクト

ディープラーニングは、機械学習よりも精密で複雑な分析をおこないたい場合に適しています。

具体的には、

このようなプロジェクトなどにおいて、ディープラーニングは使用されることが多いです。

一般的な機械学習よりも、時間を多く費やすため、それを踏まえたうえで取り入れる必要があります。

機械学習（ディプラーニングを含む）を活用する業界事例3選

ニューラルネットワークや、ディプラーニングを含む機械学習は、下記のような業界で活用さえれています。

それぞれ解説していきます。

1.製造業

製造業の分野において、機械学習が導入されるケースが近年増えています。

なぜなら、いままで人間がこなしていた業務を、より正確に早くおこなえるようになったからです。

具体的には、

このような業務に機械学習をとりいれるケースが増えています。

2.金融業

金融業の分野でも機械学習が使われるようになってきました。

なぜなら、金融業界にはこれまで長期に渡る取引データが保存されているため、データを大量に必要とする機械学習との相性がいいのです。

具体的には、

などを機械が判断することができるようになってきました。

これにより、熟練の知識を持つ人材に頼る必要がなく、だれでも効率的に業務を遂行できます。

3.医療分野

医療分野ではすでに機械学習が取り入れられるようになりました。

その要因は、早くて正確な診断ができるようになったこと、疲れによるミスなどが起きないことなどがあげられます。

具体的には、下記項目のような予測・判断がおこなえます。

人が判断や分析をおこなうと、誤った答えを出してしまうこともありえます。

しかし、機械学習の場合、大量のデータ分析をおこなったうえで予測するため、ヒューマンエラーのようなミスをおこすことは少ないのです。

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

ディープラーニングの活用事例3選

前述では、機械学習を活用している業界について解説しました。

ここでは、ディープラーニングに特化した技術の事例を紹介します。

それぞれみていきましょう。

1.店舗の来客分析

ディープラーニングは、店舗の来客分析に活用されています。

具体的には、来客の分析をおこなうため、店舗のいたるところにディープラーニングを導入したカメラを設置します。

そのカメラで撮影した映像から、

などを自動的に認識し、顧客のデータを容易に集めることが可能になったのです。

よって、集めたデータを基に商品・サービスの改善などマーケティングに活かせるようになりました。

また、近年ではマスクをしたままでも人物の顔を認識できるほど技術は進歩しています。

2.翻訳機能

ディープラーニングによる翻訳機能の精度は近年飛躍的にあがっており、日常生活やビジネス、研究活動などでも使用しても差し支えないレベルにまでなっています。

具体的には、以前よりも文章が自然になっていて、複雑な言葉にも対応できるようになっています。

人間は、会話の中に心情や曖昧な言葉が含まれるため、そのような音声の認識はできませんでした。

この技術のおかげで、世界の人々と容易にコミュニケーションを取ることも可能です。

3.問い合わせ対応

ディープラーニングを使用することで、問い合わせ対応の収益性が高まりました。

なぜなら、コールセンターなどでの人件費を大きく削減することができるためです。

具体的には、お客さんの声を音声認識し機械的に答えるため、従来のように受け答えをするスタッフの人件費を削減することができるためです。

また、これまでは顧客の音声を録音するのみで、分析まではできませんでした。

しかし、ディープラーニングを導入したことにより、録音した音声から

をおこなえるようになりました。

まとめ：ディープラーニングは機械学習の手法の一種である

本記事では、機械学習とディープラーニングについて解説しました。

機械学習とディープラーニングは、全く別の技術ではなく密接な関係であることがわかりました。

このような技術の登場によって、企業はコストの問題や人手不足を解消でき、わたしたちもより快適な生活を送っているのです。