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AIとディープラーニングの基本を解説！仕組み・事例・活用ポイント

ディープラーニングとは、AIのデータ分析力を強化する手法の一種を意味します。より詳しく言うと、AIに、「情報をどのように処理・分析するべきなのか」「データに基づきどう予測すればよいのか」などを、サンプルデータを使って覚えさせる方法である機械学習のうちの1つが、ディープラーニングです。

以下のとおり、AI技術という大きな括りの中に、機械学習そしてディープラーニングがあるというイメージになります。

ディープラーニングの手法を使ってAIにデータ分析をさせることで、人間を超えるほど精度の高い分析・予測の結果を得ることができるようになります。ビッグデータを有効活用して、ビジネスのチャンスをつかんだり、新しいアイディアを考えつくきっかけにしたりすることもできるでしょう。

ただし、画期的な分析手法であるディープラーニングですが、何でも実現できるわけではありません。また、どのような状況でも成果が出せる手法ではないことにも注意が必要です。AIのディープラーニングを有効活用するには、できることや注意点をきちんと把握しておくことが重要であると言えるでしょう。

そこで今回は、AIやディープラーニングを有効活用するために、把握しておくべきAIとディープラーニングの基礎知識を解説します。

【この記事のポイント】

以上の内容を確認しておくことで、AIとディープラーニングについて基本的なことを理解したうえで、業務に活かせるかどうか検討できるようになるでしょう。

ディープラーニングは、上手に活用できれば、ビジネスを劇的に効率化したり生産性を向上させたりすることができます。この機会にポイントを確認し、AIとディープラーニングを有効活用できるようになっておきましょう。

1. AIとディープラーニングの基本を解説

冒頭でもお伝えしたとおり、AIを使ってデータを分析する際の手法の1つが、ディープラーニングです。

AIの解決できる課題を増やし活用の幅を広げるために、オプションで追加できるのがディープラーニングであるとイメージすると、わかりやすいでしょう。

ここでは、AIとディープラーニングを有効活用する方法を考える際の基礎となる基本情報を再確認しておきましょう。

1-1. AIとは

AIとは、Artificial Intelligenceの略称で、人工知能と呼ばれることもあります。情報処理をするプログラムの一種で、

• 人間のように学習して、状況に合わせて処理を最適化することができる
• 与えられた情報をもとに自律的に作業を進めることができる

といった点が特徴です。

AIは、能力に応じて次の4つのレベルに分類することができます。

レベル3とレベル4が、現在、特にビジネスで活用が目指されているAIのレベルです。

レベル3とレベル4の違いについて、ざっくり例を挙げて説明すると以下のようになります。

【AIのレベル3とレベル4では？】

例のとおり、レベル3では、人間が分析の条件を具体的にすべて指示しないと作業できません。一方、レベル4では、AIが自分で分析のポイントを見つけられるので、人間の作業量を大幅に減らすことができます。

この点が、両者の大きな違いです。

1-2. ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、AIの機械学習の方法の1つで、深層学習と呼ばれることもあります。他の学習方法よりデータ処理の階層が多いディープラーニングは、複雑な判断や細かな処理ができるようになることや、自律的にデータ分析のポイントを見つけられることが特徴です。

なお、ディープ（深い）とは、従来の機械学習に比べて情報処理をする階層が多い（＝深い）ということを意味します。

ディープラーニングで多く採用されているのが、ニューラルネットワークというデータ分析の仕組みです。

ニューラルネットワークは、入力層で取り込んだデータを隠れ層（中間層）で分析し、出力層で判断結果を出すというシンプルな構造になっていますが、ディープラーニングでは、隠れ層（中間層）を多層化することで複雑な分析を実現しています。

従来の機械学習では隠れ層（中間層）は2～3層程度ですが、ディープラーニングでは分析内容によっては100を超える場合もあります。多層化することでデータに含まれる特徴を段階的により深く学習することができるようになり、精度が高い分析・判断が可能となるのです。

その結果、AIは、人間の顔認識などデータの特徴が複雑なものの認識もできるようになりました。

2. AIとディープラーニングで何ができるのか

AIにディープラーニングを取り入れると実現できることの具体例として、次のようなものがあります。

ディープラーニングを活用することで、実際にどういったことができるようになるのか、参考にしてみてください。

2-1. 自動運転の開発

自動運転を実現するうえで、AIやディープラーニングは欠かせない存在と言えます。

AIやディープラーニングの技術を活用することで、自動車に搭載されたカメラやセンサーから得られる情報を正しく仕分け・分析し、自動車の運行管理につなげることができるようになるからです。

自動運転時は、

• カメラやセンサーから得られる多数の情報を、運転に関係するものとしないものに仕分ける
• 交通標識や信号などのデータを分析し、交通法規に沿った判断を下す
• 周辺の歩行者や車両の状況を把握し、今後の動きを予測して事故回避の行動をとる

など、多数の処理が求められます。このような複雑な処理に対応するためには、AIやディープラーニングの高度な正確性の高い処理・判断能力が欠かせないと言えるでしょう。

2-2. 医療分野のサポート

医療の現場でも、AIやディープラーニングは活用されています。

例えば、

• 画像認識でがん細胞など病変を発見する
• ゲノム解析を行い、治療の方向性を提案する
• 画像解析で血管の位置を特定し採血や注射を行う
• 膨大なデータ分析による医薬品開発時のシミュレーションを行う

など、医療のさまざまなシーンで、AIやディープラーニングはサポートを行うことが可能です。AIやディープラーニングを導入することで、短い時間で適切な措置をすることにつながったり、業務効率化によって医療現場の人手不足を補ったりすることができます。

2-3. 画像認識

ディープラーニングを活用することで、画像や映像の高度な認識をすることができます。

他の機械学習より多くの情報分析を行うことができる結果、精度の高い認識を実現できるためです。ディープラーニングの画像・映像認識は、以下のようなシーンで利用されています。

• 製造した商品の外観を画像認識で検品する
• 防犯カメラに映像認識を搭載し、不審者を検知し通報する
• 画像認識で体内の写真を分析し、人間の目では見つけることが難しいような病変を発見する

3. AIやディープラーニングの導入事例

ここでは、AIやディープラーニングを導入した事例をご紹介します。

AIはさまざまなシーンで活用できるので、具体的な活用方法を参考にしてみてください。

3-1. AIチャットボットで電話対応業務効率化｜埼玉県庁

埼玉県庁では、庁内向けヘルプデスクの電話対応業務を効率化するために、AIチャットボットを導入しました。

AI導入前は、庁内のシステムに関するヘルプデスク業務を担当する部署には、多い時期で1日100件近くの電話が集中し、1日中電話対応にかかりっきりの状態でした。業務効率が低下する中で導入したのが、自然文も理解することのできるAIチャットボットです。

埼玉県庁では、AIチャットボット導入により、

• 従来、検索しづらいと不評だったFAQの利便性向上
• 定例的なお問い合わせへの応対稼働の3割削減

の効果を見込んでいます。

※参照：NTTコミュニケーションズ「導入事例　埼玉県庁」

3-2. ディープラーニングでごみ焼却炉発電を効率化｜株式会社クボタ

インフラ提供事業で実績のある株式会社クボタでは、ディープラーニングを活用したごみ焼却炉発電の効率化に取り組んでいます。

ごみ焼却炉発電の効率を上げるには、焼却時の蒸気量の発生予測が重要です。しかし、蒸気の発生量は投入するごみの形や状態など多くの条件によって変わるため、経験と感覚に頼る部分が大きいのが実情でした。

そこで、活用したのがディープラーニングです。実証実験に取り組んだ結果、

• 属人的だった蒸気発生の安定化を実現し、蒸気量の無駄が約1％改善
• 発電効率に換算すると約3％の向上

を達成することができました。

※参照：NTTコミュニケーションズ「導入事例　株式会社クボタ」

4. AIやディープラーニングの導入を検討する際の注意点

次のような状態では、AIやディープラーニングを有効活用できなくなるリスクが高いので、導入を検討する際は注意が必要です。

なぜ注意が必要なのか、わかりやすく説明していきます。

4-1. AI人材が確保できていない

AIプランナーやAIエンジニアといったAI人材が確保できていないと、せっかく導入したAIを有効活用できなくなるリスクが高くなってしまいます。

実際に業務や事業でAIを活用するには、AIやディープラーニングの知識や活用方法について理解したうえで、導入の計画策定や運用などを行う必要があるからです。

AIやディープラーニングについて詳しくない関係者だけでAIを導入してしまうと、AIがきちんと課題解決につながるような分析結果を出せなかったり、分析に必要なデータが不足しそもそもAIが使えなかったりという事態にもなりかねません。

次のような方法で、AIに詳しい人材の確保に努めましょう。

【AIに詳しい人材が不足しているなら？】

4-2. AIの必要性が十分に調査できていない

AIやディープラーニングを導入する必要性があるのかどうか十分に調査しないまま導入してしまうと、コストが無駄になるリスクがあります。

AIやディープラーニングは、とりあえず導入すれば何かの役に立つというタイプのツールではなく、解決したい課題や欲しい分析結果に合わせて導入してはじめて有効利用できる性質のツールだからです。

必ず、事前に以下のようなポイントについて調査しておきましょう。

【AI導入前に確認したいポイント】

4-3. データが揃っていない

ディープラーニングに必要なデータが十分に揃っていない場合も、AI導入に失敗しやすいケースの1つと言えるでしょう。

ディープラーニングで精度の高い分析結果を出すには、分析に適したデータが大量に必要だからです。十分な量のデータが揃っていないと、結果の正確性がなかなか上がらず、活用するのが難しくなってしまいます。

事前にディープラーニングに詳しい人材や専門家に、どの程度の量のデータが必要か確認しておきましょう。

5. AIやディープラーニングを有効活用するポイント

AIやディープラーニングを有効活用するには、次の2つのポイントを把握したうえで、適切に導入・運用を行っていくことが大切です。

それぞれどのようなところがポイントとなるのか、確認してみましょう。

5-1. 導入時はスモールスタートで

特にAIを初めて導入するときは、スモールスタートを意識するようにしましょう。

AIやディープラーニングは、導入して実際に使ってみて課題がわかる場合も多いからです。むしろ使いながら調整していくことで、分析結果の精度を格段に上げることができます。

部署や事業を限定して導入しておけば、想定していた結果がなかなか出ない場合でも、影響範囲を最小限にして改善をはかっていけるでしょう。ある程度、改善の目途が立ったら導入範囲を広げていくことで、コストを抑えて確実にAIを活用することができます。

5-2. 長期的な運用を念頭に置こう

AIやディープラーニングを導入検討する際は、長期的に運用することを念頭に置きましょう。

多くのデータを学習することで分析の精度やバリエーションが広がるAIやディープラーニングは、使えば使うほど、企業にとっての利用価値が高まるからです。

導入後も継続してAIを運用できる事業を選んで導入検討するなど、長く使い続けやすい環境を整えることで、有効活用しやすくなるでしょう。

6. これからAIを導入するなら、手軽で簡単なNTT東日本のクラウドAIがおすすめ

「AIやディープラーニングに興味はあるけれど、難しそう」

そのような場合は、クラウドAIがおすすめです。

クラウドAIには学習済みのAIが準備されていますので、使ってみたいと思ったときに使いたい機能だけを、すぐに利用することができます。

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスをご活用いただければ、専門家のアドバイスを参考にしながら、コストも導入の手間も抑えて、AIやディープラーニングを利用開始することが可能です。

NTT東日本なら、次の3つのポイントを押さえているから、AI初心者でも有効活用ができます。

詳しい内容は、以下をご確認ください。

6-1. クラウドの専門家のアドバイスが聞けるのでピッタリのクラウドAIがわかる

「クラウドAIと言われても、何を選べばいいの？」

そのようにお考えでしたら、NTT東日本のクラウド導入・運用サービスで、今すぐ解決しませんか？

NTT東日本には、AWS・Azureの認定を受けたクラウドのスペシャリストが多数在籍していますので、サービスの特徴や機能・おすすめのサービスを、中立的立場からわかりやすくレクチャーさせていただきます。もう、最適なサービス探しに悩むことはありません。

クラウドサービス導入について少しでもわからない点がありましたら、NTT東日本にお気軽にお尋ねください。どんな些細なことでも、喜んでお答えいたします。

6-2. 150を超える導入実績があるからビジネスチャンスにつなげる活用方法がわかる

「AIやディープラーニング、我が社でも有効活用できるか心配」

NTT東日本なら、御社のビジネス活用まで視野に入れてご提案するので、安心です。

150社を超える導入実績に裏打ちされた確かなノウハウで、成功につながる御社だけのクラウド導入をサポートするNTT東日本のクラウド導入・運用サービス。だから、システムを有効活用しやすく、戦略やビジョンの実現力が違います。

有効活用できるのかどうかまで含めて、いつでもお気軽にお問い合わせください。

6-3. 導入後も24時間365日サポートで労力をかけずに安心して運用できる

「AIやディープラーニングを導入した後の運用や保守に自信がない」という担当者の方は多いでしょう。AIやITの専門知識が豊富でないなら、なおさらです。

そこで、NTT東日本では「24時間365日運用保守サポート」という解決策をご用意しました。ご活用いただくことで、日常的な運用業務から解放されて、コア業務に専念することが可能です。

この機会に、ストレスフルな保守管理からストレスフリーなシステム運用へ、切り替えをご検討されませんか？

7. まとめ

今回は、AIやディープラーニングを有効活用するために、把握しておくべきAIとディープラーニングの基礎知識を解説しました。最後に、この記事のポイントを振り返っておきましょう。

AIを使ってデータを分析する際の手法の1つが、ディープラーニングです。

このようなAIやディープラーニングは、

• 自動運転の開発
• 医療現場のサポート
• 画像認識

など、多彩なシーンで活用できます。

AIやディープラーニングを有効活用するには、次のポイントを押さえましょう。

AIやディープラーニングは、デジタル化やDXの推進などに欠かせない要素です。蓄積されたデータを有効活用したり、業務効率化を実現したりすることができるAIを、ぜひ、この機会に導入検討してみてはいかがでしょうか。