機械学習と深層学習はどう違う?ビジネス有効活用のポイントを解説

コンピュータにさまざまなデータ処理方法をインプットする機械学習の一種である深層学習。従来の学習方法より複雑な識別・予測を可能にし、AIの活用範囲を大幅に拡大できる手法です。

具体的には、深層学習とは、機械学習のニューラルネットワークという複層的な識別を行う手法をさらに多層化させたもので、従来の機械学習では判断が難しかった抽象的な課題にも答えを出せることや幅広い応用が可能なことが特徴と言えるでしょう。

特徴だけを見ていくと深層学習が機械学習より優れており、常に深層学習を採用すればよいようにも見えますが、深層学習には学習に膨大なデータや時間を要するなど弱点もあります。そのため、最適な手法は実はケースバイケースであることに注意が必要です。

「複雑な課題に対応できるなら、オールマイティだろう」と何となく深層学習を採用してしまうと、コストばかりかかって使えるAIが育たないという事態にもなりかねません

コンピュータの学習手法の特徴を正確に把握し、目的に合った手法を選ぶことが、確実に成果を上げるうえで欠かせないのです。

そこで今回は、機械学習・深層学習をビジネスで活用するなら押さえておくべき以下のポイントを解説します。

  • 機械学習と深層学習の関係性
  • 機械学習の概要と具体例
  • 深層学習の概要と具体例
  • 機械学習と深層学習の比較
  • 機械学習と深層学習をビジネスで活用する際の注意点

上記の内容を把握しておけば、機械学習と深層学習について正しく把握し、業務でどういう部分に取り入れることができそうか判断できるようになるでしょう。

機械学習と深層学習を正しく選択し、AIを利活用することで、

  • 業務を効率化
  • DXを推進し、競争力強化

といった効果を得ることができます。これからのビジネスに欠かせないAIを、使いこなせるようになりましょう。

1. 深層学習は機械学習の一種

冒頭でもお伝えしたとおり、深層学習は機械学習の一種という関係性にあります。

もう少し詳しく説明すると、AIをうまく機能させるための方法の1つが機械学習で、機械学習の中でもニューラルネットワークという学習手法の一種が深層学習(ディープラーニング)です。

つまり、以下のとおり「AI>機械学習>深層学習」という包含関係にあると言えます。

総務省の最新のデータによると、デジタル・トランスフォーメーションにおいてAIを活用している企業は24.3%と、約4分の1はすでにAIをビジネスで有効利用している状況です。

今後、デジタル・トランスフォーメーションやデジタル化が進展すれば、さらにAIのニーズは高まるでしょう。それに伴い、機械学習・深層学習の特徴を把握し適切に使い分けることの重要性が、さらに高まっていくと考えられます。

2. 機械学習とは

機械学習とは、AI(Artificial Intelligence)がタスクをこなせるようにするための技術の1つです。

具体的には、与えられたデータから法則性を見つけ出し、そこから分類や分析・予測などを行えるようにするための技術を指します。

ここでは、機械学習について具体的なイメージをつかむために欠かせない

  • 機械学習の概要
  • 具体的にどのような場面で活用されているのか

について見ていきましょう。

2-1. 機械学習は3種類

データ処理の手法の1種である機械学習には、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つの分類があります。

機械学習3種類とは

教師あり学習

  • 入力データとデータ処理結果の正解(教師)を同時に与える
  • 正解を参考に、他の入力データについても分類(識別)したり、今後の動向を予測(回帰)したりすることが可能になる

教師なし学習

  • 入力データのみを与える
  • コンピュータは、データの共通項や法則性を独自に見つけ出してグループ化する(クラスタリング)ことができる

強化学習

  • 入力データとコンピュータの出力結果に対する評価を与える
  • コンピュータは評価がもっとも良くなるよう判断し出力を調整する

このように機械学習には3つのジャンルがあり、それぞれ学習過程や出力結果が異なるので、目的に応じて使い分けることがコストパフォーマンスよくAIを利用するうえで重要です。

それぞれの種類について、具体的にどのように活用されることが多いのかは、次項をご覧ください。

2-2. 機械学習の活用方法

機械学習は、不良品の判別・需要予測・チャットボットなど、さまざまな用途で利用されています。

学習の種類ごとに、活用の具体例を見てみましょう。

機械学習のよくある用途

教師あり学習

  • 画像や音声の認識
  • メールフィルタリング
  • 翻訳
  • 需要予測

教師なし学習

  • 画像の高精細化や色彩の補正・着色
  • 不良品の検知や設備トラブルの検出
  • 個々のかみ合わせに最適な人工歯のデザイン

強化学習

  • 囲碁や将棋などゲームのシミュレーション
  • エレベーターの制御

このように、画像や音声の中から見つけたいパターンを探し出す画像・音声認識や、特定のメールだけを振り分けたいメールフィルタリングなど、データを処理する際の基準となる特徴があらかじめ明確な場合は、教師あり学習が向いています

一方、画像の着色やかみ合わせに最適な人工歯など、あらかじめ人間がデータ処理の基準となる特徴を正確に指定するのが難しい場面では、教師なし学習が最適です。

さらに、囲碁・将棋で勝利する方法やエレベーターの制御など、毎回変動する条件下で判断を積み重ねる必要がある複雑なパターンでは、強化学習が適していると言えるでしょう。

3. 深層学習とは

深層学習とは、機械学習の1種でディープラーニングとも呼ばれることもある、近年注目されている学習手法です。

ここでは、深層学習の概要や具体的な活用方法についてご紹介します。

3-1. 深層学習はニューラルネットワークの多層化版

深層学習は、機械学習のうちニューラルネットワークと呼ばれる手法の進化形です。ニューラルネットワークの隠れ層(中間層)と呼ばれる部分がたくさんあることで、より複雑で繊細なデータ処理が可能となります。

なお、ニューラルネットワーク(neural network)とは、人間の脳内のニューロン同士の結びつきを参考に作られた学習手法で、入力層・隠れ層(中間層)・出力層の3層構造になっているのが特徴です。

入力層・隠れ層(中間層)・出力層の各層をつなぐそれぞれのルートに重みが設定されていて、重みの強弱を調整することで、正しいデータ分析ができるようになります。

深層学習では、ニューラルネットワークの隠れ層(中間層)を大幅に多層化しているので、自力で分析・抽出に必要な特徴を見つけ、精度の高いデータ処理を行うことが可能です。

一方で、

  • 多層構造で分析過程が多いので時間がかかる
  • 精度を向上させるには大量のデータを必要とする

といったデメリットもあります。

IT技術の進歩やデジタル化の進展に伴い、以前は難しかった大量のデータを準備し高速処理することが可能になってきたため、深層学習は近年注目を集めているのです。

3-2. 深層学習の活用方法

深層学習の活用方法として代表的なものに、画像認識・自動運転・スマート家電などがあります。

深層学習の活用方法例

画像認識

  • 顔認証を活用し不審者の割り出しも可能であるため、大規模なイベント・空港の警備などで活用
  • 目視では確認しづらい細胞の異変なども発見できるので、医療現場で画像診断に活用

自動運転

  • 交通ルールを踏まえた対応、歩行者や対向車の検知、信号・標識の識別など処理が複雑すぎてこれまでは難しかった自動運転も、深層学習で実現可能に

  • AIを導入することで交通事故や渋滞の抑制が見込まれる

スマート家電

  • 人間が声で指示するだけで動作する家電製品や、ユーザーの日常の行動パターンを分析し最適な動作を行う製品などの形で活用

深層学習は、発想次第でさまざまな用途に活用できることが魅力ですが、利用する目的を明確にして開発を進めないと、時間ばかりかかってデータ処理の精度が上がらないことになりかねないので注意が必要です。

4. 機械学習と深層学習の比較

深層学習以外の機械学習と深層学習は使い分けることが大事とお伝えしましたが、具体的にどのような基準で使い分けるとよいのでしょうか。

機械学習と深層学習を比較すると、次のように整理することができます。

上記のとおり、機械学習は時間がかからず、データも深層学習ほどいらないけれど、複雑な処理や高度な分析はできません

一方で深層学習では、人間が判断していたデータの特徴もコンピュータが判断でき、精度の高い複雑なデータ処理も可能ですが、時間もコストもかかります

このような特徴を踏まえると、深層学習以外の機械学習と深層学習の使い分けのポイントは以下のとおりです。

深層学習以外の機械学習と深層学習の使い分けポイント

機械学習が向いているのは

  • データ処理の方向性や基準がすでに明確な場合
  • できる限り早期に結果が必要な場合
  • コストを抑えたい場合
  • 学習に使えるデータ量が多くない場合

深層学習が向いているのは

  • 通常の機械学習では結果を出すことが難しい場合
  • 分析精度を上げるために十分な大量のデータを準備できる場合
  • コストをかけてでも膨大なデータ処理を高速で処理可能な性能の高いコンピュータを準備できる場合

上記のポイントを踏まえると、まずは深層学習以外の機械学習で対応できないか検討してみて、難しい場合のみ深層学習を検討するという順番で手法を選ぶとよいでしょう。

5. 機械学習や深層学習をビジネスで活用する際の注意点

機械学習や深層学習をビジネスで有効活用するには、以下の点に注意が必要です。

機械学習や深層学習をビジネスで活用する際の注意点

1. 学習に必要なデータを十分に準備できるか検討する

2. コストに見合う成果が出せるか検証する

3. 判断過程のブラックボックス化を念頭に置く

事前の検討が不十分で機械学習・深層学習の活用に失敗しないためにも、上記の注意点を参考に、あらかじめ目的に適した手法であるのかどうかを確認しておきましょう。

5-1. 学習に必要なデータを十分に準備できるか検討する

機械学習・深層学習を導入する際は、事前に、学習に必要なデータを十分に準備できるか確認しておきましょう。

データをもとにデータ処理のルールやパターンを整理していく機械学習・深層学習において、必要なデータを十分に用意できなければ、当然処理の精度は下がってしまうためです。特に精度を向上させるために大量のデータを必要とする深層学習では、どこまでデータが揃えば使える性能を確保できるのか具体的に確認しておく必要があるでしょう。

加えて、機械学習・深層学習でデータを処理するには、目的に沿った形式や条件を整えるといった前処理が必要な場合もあります。その手間も念頭に置いて、データを準備することが可能かどうか検討するようにしましょう。

5-2. コストに見合う成果が出せるか検証する

機械学習・深層学習を導入することで必要となるコストに見合った結果が得られるか、処理結果を有効活用できるのかどうかを検証しておきましょう。

機械学習や深層学習は、学習させるためのデータ集め・加工に時間がかかります。さらに処理速度を上げるためには高性能のパソコンを準備するなど、作業環境構築にも費用を要する場合があるでしょう。

費用対効果がまったく出ないという結果に終わらないためにも、そういったコストをかけてでもAIで処理すべきか、他に選択肢は無いかを確認しておくことが大切です。

5-3. 判断過程のブラックボックス化を念頭に置く

機械学習・深層学習を活用すると、ほとんどの場合、判断過程はブラックボックス化します。そのように導き出された処理結果の根拠が不明確であっても、問題なく採用できるビジネス分野かどうかを、確認しておきましょう。

複雑な分析過程を経て機械学習や深層学習が導き出した回答について、なぜそう判断したのかを確認することは、ほぼ不可能です。それでも予測結果などを活用できるジャンルなのか検討しておかないと、せっかく導き出した結果を有効活用できなくなってしまいます。

また、予測結果などはあくまでも予測なので、外れることもあるでしょう。その際に、予測通りにならなかった理由が「AIが判断したからよくわからない」では済ませられないため、運用時は機械学習・深層学習だけに頼りきらず、いざという時に理由を説明できるだけの備えは必要です。

このように導入後、「結局、機械学習・深層学習の判断を活かせなかった」という事態にならないためにも、判断過程はブラックボックス化するということを念頭に、有効活用できるのかどうかを考えておきましょう。

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6-1. 導入コストだけでなくトータルコストも含めて効率化できる

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7. まとめ

今回は、機械学習・深層学習をビジネスで活用するために押さえておくべきポイントを解説しました。

当記事の要点は、次のとおりです。

深層学習は機械学習の一種という関係性にあります。AIをうまく機能させるための方法の1つが機械学習で、機械学習の中でもニューラルネットワークという学習手法の一種が深層学習(ディープラーニング)です。

機械学習とは、AI(Artificial Intelligence)がタスクをこなせるようにするための技術の1つで、以下のとおり3種類に分類できます。

機械学習は3種類

教師あり学習

  • 画像や音声の認識
  • メールフィルタリング
  • 翻訳
  • 需要予測

教師なし学習

  • 画像の高精細化や色彩の補正・着色
  • 不良品の検知や設備トラブルの検出
  • 個々のかみ合わせに最適な人工歯のデザイン

強化学習

  • 囲碁や将棋などゲームのシミュレーション
  • エレベーターの制御

深層学習とは、機械学習のうちニューラルネットワークと呼ばれる手法の進化形で、ニューラルネットワークの隠れ層(中間層)と呼ばれる部分を多層化することで、より複雑で繊細なデータ処理を可能とした手法です。

機械学習や深層学習をビジネスで有効活用するには、以下の点に注意が必要です。

機械学習や深層学習をビジネスで活用する際の注意点

1. 学習に必要なデータを十分に準備できるか検討する

2. コストに見合う成果が出せるか検証する

3. 判断過程のブラックボックス化を念頭に置く

DXや業務効率化を推進するうえで、今や欠かせないAI。ビジネスで有効活用するためにも、機械学習・深層学習の特徴を正しく把握し、目的に合ったものを選択できるようにしておくことが大切です。

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