「ディープラーニングの問題点ってなにがあるんだろう」
「問題点に対してどんな対策をしたらいいのかな？」

と思うことはありませんか？

ディープラーニングは高いデータ処理能力を持つため、導入する企業が増えています。

しかし、ディプラーニングはメリットばかりではなく問題点もあります。

そこで今回は、

について解説します。

この記事を読むことで、ディープラーニングを取入れるべきかどうかを判断できるようになります。

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仕組みや概要を解説

ディープラーニングの課題を解説する前に、基礎知識を理解しておきましょう。

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人間の自然な行動を、コンピューターにおこなわせる技術です。

具体的には、大量のデータから分析をおこない、データの特徴を抽出します。

このディープラーニングの精度は、人の力を超えている分野もあるほどです。

また、この技術により従来では不可能とされてきたような分野にも取り組めます。

2.ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングは、ニューラルネットワークがベースとなっています。

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路（ニューロン）をシステム化し、データ処理をおこなう技術です。

この技術は、

から構成されます。

この、隠れ層を増やしたものがディープラーニングです。

これまでは、ニューラルネットワークでは単純なデータ処理しかできませんでした。

しかしディープラーニングの登場により、ニューラルネットワークよりも複雑な分析を可能にしたのです。

3.AIと機械学習との違い

AIは機械学習とディープラーニングを含んでいる大枠の定義です。

このように、AI・機械学習・ディープラーニングは対比されるものではありません。

機械学習はAIの手法のひとつであり、ディープラーニングは機械学習の手法のひとつであるのです。

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ディープラーニングが抱える5つの問題点

ディープラーニングには、下記5つの項目のような問題点を抱えています。

このような問題点を考慮したうえで、ディープラーニングは本当に導入が必要なのか考えてみましょう。

それぞれ解説していきます。

1.大量のデータが必要

ディープランニングは、大量のデータが必要です。

なぜなら、十分な量のデータを与えるほど精度の高い分析をおこなえるからです。

具体的には、ディープランニングはゼロから学習を始め、正解を探すします。

その結果、学習データが大量に準備できない課題には、対応不可なのです。

例えば、画像認識の場合は万単位のデータ必要と言われています。

2.ブラックボックス問題

ブラックボックス問題とは、ディープラーニングの分析で出た答えの根拠が不明確であることです。

ディープラーニングでは、人間が分析しきれない膨大なデータを処理するため、なぜその結果になったのかを調べることは不可能です。

画像分析など商品・サービスでは重要視されませんが、下記の分野では問題になります。

このような分野は、人の命に関わります。

要するに、万が一のことがおきた場合「何が原因かわからない」では済まされないのです。

3.コストがかかる

ディープラーニングを導入は、大きなコストが発生します。

具体的には、下記3つの項目です。

これらは、開発の規模が大きくなるほど拡大していきます。

なので、事前に許容できる範囲のコストを決め、事業計画に盛り込んでいく必要があります。

4.破局的忘却

破局的忘却とは、学習済みであるモデルにさらに学習させた時に、既存のタスクに対する性能が大きく低下する現象です。

例えば、最初に「動物」のデータについて学習させ、次に「虫」のデータを学習させた時、「動物」に関する学習した内容が失われるというものです。

ニュートラルネットワークには、新しい学習を始めると、以前に学習した内容をリセットしてしまうといいうものがあります。

これが破局的忘却が起きてしまう原因なのです。

5.人の複雑な感情は理解できない

ディープラーニングは、人の複雑な感情を理解できません。

例えば、下記のような表情の動きと感情を結ぶ単純な仕組みであれば機械は認識できます。

しかし、人間は表面は笑っていても、心のうちは悲しいときもありますよね。

そのような複雑な感情は、機械で認識不可能なのです。

現在はディープラーニングの感情分析についての研究も進んでいますが、まだ完全に人の感情を理解できるとは言えません。

つまり対人コミュニケーションなど、相手の表情から細かな感情を読み取ることが必要なシーンではまだディープラーニングを導入するのは難しいということになります。

ディープラーニングの問題点に向けた4つの対応策

ディープラーニングは便利な面がピックアップされがちですが、いくつかの問題を抱えていることがわかりました。

そしてこれらの課題が解決できれば、中小企業などでもディープランニングを導入できるようになります。

下記4つの項目は、ディープラーニングの問題を解決するための対応策です。

問題をすべて解決できるとはいえませんが、このような対策をおこなっていく必要があります。

1.導入前に計画を立てる

ディープラーニングは高い導入コストが発生すると解説しました。

つまり、うまく活用できなかった場合は、そのコストを無駄にしてしまうわけですよね。

それを防ぐためにも、導入前に細かな計画を立てる必要があります。

ただし現在ではディープラーニングのコストを抑えるための研究などもされているため、今後はコストが低くなっていく可能性も考えられます。

また、AI技術の情報の移り代わりは速いため、導入前に価格のリサーチをしっかりおこなうことも大切です。

2.「GAN」を使用する

GANはディープラーニングの手法のひとつ。

「敵対的生成ネットワーク」とも呼ばれ、読み込んだデータの特徴を学習し、疑似データを生成できる技術です。

とくに画像処理との相性が良く、低解像度のデータも高解像度に変換することも可能です。

つまり、この技術を使うことでディープラーニングに必要な大量のデータ収集が容易になります。

3.疑似リハーサルをおこなう

前述した破局的忘却の対策として、学習したデータを再度覚えさせるのは、膨大なデータを学習する必要があるディープラーニングには、効率が悪いです。

疑似リハーサルとは、複数の入力パターンをコンピュータに学習させることで、新たに学習したデータと紐付ける技術です。

また、近年ではGoogle社の「EW」と呼ばれる技術が、破局的忘却の対応策として注目を集めています。

4.倫理的な問題は人が判断する

ディープラーニングはどうしても人の複雑な感情が理解できません。

そのため、倫理的な問題は人が考えて解決するしかないのです。

例えAIを導入たとしても、社会的に大きな問題や人命が関わる最終的な判断は、人がおこないます。

つまり、AIと人の倫理的な考えをバランス良く導入する必要があるということですね。

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ディープラーニングの3つのメリット

ここまでディープラーニングの問題点とその対応策について解説しました。

しかし、ディープラーニングには問題点だけでなく、メリットもあります。

具体的には、下記のようなメリットがあります。

上記のメリットによって、多くの企業は作業の効率化や、生産性を高められました。

それぞれ詳しく解説していきます。

1.柔軟な処理が可能

1つ目は、柔軟な処理が可能であること。

なぜなら、ディープラーニングは情報のパターンの変化にも対応できるからです。

例えば今までの機械学習では、人間がデータにモデルを当てはめるという形でしか処理ができませんでした。

それに対してディープラーニングは継続的な改善が可能で、なおかつデータを取り込むことによって情報量が増えるので、処理能力も上がっていくのです。

2.精度が高い

2つ目は、精度の高さ。

ディープラーニングによる分析結果は、人間の力をすでに超えている分野もあります。

具体的には、人間であれば勉強不足や知識の不足によって誤った判断をしてしまったり、疲れによってヒューマンエラーを起こすことがあります。

しかし、ディープラーニングにはそのような危険性がないため、効率良く業務を遂行できたり、生産性を高められるのです。

3.大幅な時間短縮

3つ目は、大幅な時間短縮が実現できること。

時間短縮が可能になる一番大きな理由は、ディープラーニングにおける情報の処理速度が非常に早いからです。

従来の機械学習の場合、大規模なデータ処理には数週間を要していました。

しかし、GPUやクラウドとの併用によって、データ処理の時間を数時間以内に収められるよになったのです。

ディープラーニングが得意な3つの分野

ディープラーニングは下記項目のような分野を得意とします。

開発目的や、解決したい課題に対応した分野を選択しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.画像認識

画像認識とは、画像に映る物体を認識できる技術です。

具体的には大量の画像データの特徴を学習し、新たな画像を読み込んだ際に何が映っているのかを認識できます。

例えば、人の顔の画像を認識する場合

これらの要素をすでに学習していれば、すぐに人の顔が映っていると認識することが可能なのです。

2.音声認識と自然言語処理

音声認識とは、音声データをテキストデータに変換する技術です。

この技術のみでは、人間の複雑な会話は認識できませんが、自然言語処理の技術と組み合わせることでそれが可能になりました。

自然言語処理とは、コンピュータ言語ではなくて口語を学習し、認識できる技術です。

この2つの技術により、これまで困難であるとされた方言や、曖昧なニュアンスの言葉でも認識できるようになったのです。

3.異常検知

異常検知とは、データに対してそれが正常か間違っているのかという判断できる技術です。

具体的には大量に読み込んだデータと、新たに観測したデータがかけ離れている場合に異常とみなします。

そしてこの異常検知は、製造現場や医療現場などで多く使われています。

例えば、製品の外観の画像を認識してその製品の状態に異常を検知するというシステムなどがあります。

ディープラーニングの3つの活用事例

ディープラーニングの技術は、下記のような分野で活用されています。

これらは一部の事例であり、ディープラーニングは私たちの生活で多いに役立っています。

それぞれ解説していきます。

1.ドローン

ディープラーニングを導入したドローンは、人間による操作だけでなく、下記のようなことをおこなえます。

このドローンは、災害地や警備、医療まで幅広く活用されています。

例えば、災害地でドローンを取り入れることによって、人間が立ち入れない場所でも状況を把握することが可能です。

2.チャットボット

チャットボットとは、リアルタイムでおこなえるコミュニュケーションツールのこと。

チャットボットにディープラーニングを導入し、質問とそれに対する応答のデータを学習させられれば、ユーザーが要求する情報を自動的にメッセージ送信できます。

例えばLINEなどのメッセージアプリには、この技術を取り入れたチャットボットが導入されています。

質問を入力したらすぐに返答が来るのは、あらかじめ膨大なデータ量が入力されているからなのです。

3.AIスピーカー

AIスピーカーとは人が話した命令を正確に認識し、それに合ったコマンドを実行できるようになっています。

手を使わずに、音声のみで操作がおこなえる非常に画期的なAI機器です。

例えばAlexaやGoogleアシスタントなどにも、ディープラーニングが活用されています。

今後、さらに音声認識や自然言語処理の技術も発達していき、より精度の高いAIスピーカーが開発されることが期待されています。

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ディープラーニングはなぜ重要視されているのか

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おり、近年注目を浴びるようになりました。

しかし、実はこのディープラーニングの存在は1980年代に登場しているのです。

なぜ今になって活用されるようになったかというと、下記のような理由があげられます。

ディープラーニングは、大量のデータが必要になります。

つまり、そのためのデータ収集や高速な処理がおこなえるよになったため、今多くの企業に取り入れられているのです。

ディープラーニングには今後何かが求められるのか

ディープラーニングの将来は、ビッグデータを必要としない時代が求められます。

解決策として「GAN」はデータの生成が得意であると解説しましたが、どうしても処理に時間はかかってしまうのです。

そこで、数年以内に実用化が見込まれているアテンション機構という技術。

この技術は、少量のデータでもAI自身が予測や判断をおこなうことが可能です。

つまり、より人間に近いAIが誕生する未来が期待されています。

まとめ：ディープラーニングは問題点をまだ解決できていない

本記事では、ディープラーニングが抱える問題点について解説しました。

ディープラーニングは、非常に活気的な技術です。

しかし、まだまだ改善していくべき点も多いため、本当に導入は必要なのか今一度考えてみましょう。

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