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ディープラーニング入門｜仕組みやできることから導入の流れまで解説

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ディープラーニングとは、AI（人工知能）に情報処理の方法を教えるための手法の1つで、複雑な判断や細かな処理ができるようになることが特徴です。

ディープラーニングを活用することで、AIができることの幅や種類を格段に増やすことができます。一例として、次のようなことがディープラーニングで実現可能です。

【ディープラーニングでできることの一例】

ただし、ディープラーニングを使いこなすには、利用目的を明確にする・学習に必要なデータをあらかじめ準備するなど、注意点を押さえておく必要があります。何となくディープラーニングを導入したら課題が解決するわけではないのです。

そこで、この記事では、ディープラーニングを有効利用するために把握しておくべき基礎知識をご紹介します。

【この記事のポイント】

今回ご紹介する内容を確認しておけば、ディープラーニングについて基本的なことを理解し、例えばどういうところで活用できるものなのかイメージできるようになるでしょう。

ディープラーニングやAIを使いこなすことで、これまで業務を圧迫していた作業を省力化したり、蓄積してきたデータを効果的にビジネスの成果につなげたりすることができるようになります。企業の競争力を効率的に高めるためにも、ディープラーニングの基本を把握しておきましょう。

1. 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。情報の処理の仕方をコンピューターに教える手法の1種であるディープラーニングは、他の学習方法よりデータ処理のための階層が多い結果、複雑な判断や細かな処理ができるようになることが特徴です。

ここでは、手始めにチェックしておくべきディープラーニングの基本情報を確認してみましょう。

【最初に確認したい！ディープラーニングの基本情報】

以上の３点について、解説していきます。

1-1. ディープラーニングの仕組みを図解

ディープラーニング（深層学習）のディープ（深い）とは、情報処理をする階層が多い（＝深い）という意味です。

ディープラーニングでよく採用されている分析構造のことをニューラルネットワークと言います。

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のようなネットワークという意味です。上記のとおり、入力層・隠れ層（中間層）・出力層の3つの層が、神経系の結びつきと同じように細かく結びついています。ニューラルネットワークのなかでも隠れ層の数を増やすことで、複雑な判断を実現しています。

各層の役割は以下のとおりです。

以上のとおり、ニューラルネットワークでは階層構造の分析ルートを持っており、

• 隠れ層の数を増やすことができる
• 隠れ層の中で特に重視する条件など、重みを設定できる

ことが特徴的な仕組みになっています。

1-2. ディープラーニングはなぜ注目されるのか

近年、ディープラーニングに注目が集まっている大きな理由として、

の2つが挙げられます。

AIを運用する時に特に難しいのが、情報を分析する視点の設定です。例えば、膨大な数の画像から猫を探したい場合、最低限どういう条件を設定すれば確実にすべての猫を見つけられるのか、コンピュータ目線でベストな回答を見つけるのは骨が折れます。

しかしディープラーニングを利用すると、コンピュータ自身が猫の最適な見分け方を編みだしてくれるのです。これによって、AIの実用性がぐっと上がります。

また、ディープラーニングの精度を上げるには、大量のデータ分析が必要です。これまでの技術ではデータ分析に時間がかかり過ぎて実用の範囲内ではありませんでしたが、昨今のIT技術の進歩で、短時間に大量の分析を実現できるようになり、ビジネスなどで活用できるレベルになりました。

ディープラーニングの汎用性の高さと、ディープラーニングを実用レベルにするIT技術の進展によって、現在、ディープラーニングは多くの注目を集めています。

1-3. ディープラーニングの活用シーン

ディープラーニングは、どのような業界でどのように活用されているのでしょうか。

ここでは、ディープラーニングの活用シーン例を確認し、有効活用のイメージをつかんでおきましょう。

ディープラーニングは、データが蓄積されてさえいれば、さまざまな業界で活用することができます。

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2. ディープラーニングでできること

ディープラーニングによって実現できる具体的な機能には、次のようなものがあります。

具体的な内容を確認してみましょう。

2-1. 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。

【具体例】

2-2. 自然言語の処理

ディープラーニングは、私たちが日常的に自然に使用する話し言葉や書き言葉といった自然言語の処理も得意です。

一問一答形式と違って、TPOや文脈によって意味合いの変わる自然言語への対応は、従来のAIでは限界がありました。しかし、ディープラーニングであれば、人間の言語能力に近い処理能力を修得できます。実際に、次のような場面で利用されています。

【具体例】

2-3. シミュレーション

精度の高いシミュレーションも、ディープラーニングの得意分野と言えるでしょう。

他の機械学習に比べ、より多くのデータをより複雑な条件で分析できるディープラーニングでは、複数の要素に優先順位を付けながら判断するといった、込み入った予測をすることも可能です。

【具体例】

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3. ディープラーニングの活用事例

ここでは、実際にディープラーニングを活用した次の事例をご紹介します。

ディープラーニングはさまざまなシーンで活用できるので、どのように取り入れられているのか参考にしてみてください。

3-1. 製品の複雑な品質予測をAIで実現｜三井化学株式会社

化学製品の開発で有名な「三井化学株式会社」では、製造するガス製品の品質管理にディープラーニングを取り入れました。

これまで、ガス製品の製造工程が最終的な品質にどのように結びつくかは、経験豊富な技術者でないと判断がしづらかったため、誰もが品質管理をできるようにAIによる分析を導入したのです。

51種類にも及ぶデータから最終品質を予測するモデルを作った結果、平均誤差が3％ととても高い精度の予測が、誰にでもできるように。品質管理の標準化が現実的になりました。

※参照：NTTコミュニケーションズ「三井化学株式会社」

3-2. 道路の補修の必要性をAIで判定｜千葉市

千葉市では、道路の損傷程度の判定にAIを取り入れる実証実験を行いました。

市内に張り巡らされた道路の刻々と変化する損傷状態を、人の力だけで把握することは、とても難しいのが現状です。とは言え、道路の損傷を放置しては大きな事故につながりかねず、非常に危険です。

そこで、車載スマートフォンで道路の状況を撮影し、その画像をディープラーニング学習モデルで画像認識し、損傷の程度を判定する仕組みの実証実験に踏み切りました。

損傷の判定を繰り返すことで精度の向上が可能であることが確認できたことに加え、詳しい技術者や予算が減少傾向にあるインフラの維持分野において効率的な補修が可能になることが見込まれるなど、大きな成果が得られました。

※参照：日本都市センター「道路損傷の自動抽出システム─千葉県千葉市の取組み─」

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4. ディープラーニングを活用するために必要なこと

ディープラーニングを有効に活用するためには、押さえるべきポイントがあります。

どのようなところがポイントとなるのか、以下で確認してみましょう。

4-1. ディープラーニングについて知識を身に付ける

ディープラーニングを有効利用するには、ディープラーニングについての知識を身に付けておく必要があります。

次のような場面で、ディープラーニングの概要や手法・運用方法を理解していないと、どうするべきか自社で判断できなくなるからです。

【ディープラーニングの知識が必要な場面の具体例】

このように、IT技術者や情報システムの担当者だけでなく、ディープラーニングを活用したい人全般に知識が求められることを覚えておきましょう。

ディープラーニングについて基本的な知識を身に付けるには、一般社団法人ディープラーニング協会が主催するディープラーニングG検定・E検定を活用するのも選択肢の1つです。

試験日程など詳しい内容は、一般社団法人ディープラーニング協会の公式ホームページをご確認ください。

4-2. ディープラーニング導入の目的を明確にする

何のためにディープラーニングを導入するのか、ディープラーニングを活用して何を分析しどういうことに活かすのか、といったディープラーニング導入目的を、できるだけ具体化しておきましょう。

目的に応じて、必要なデータや使用するディープラーニングのアルゴリズムが変わるからです。

初めに解決したい課題を具体化してから、ディープラーニングでどう解決するのか検討する、という順番で考えると具体化しやすくなるでしょう。

ディープラーニング導入には、費用も労力もかかります。導入したけれど役立てることができないという結果にならないよう、事前に、利用目的を具体化し費用対効果を確認しておきましょう。

4-3. ディープラーニングに必要なデータを準備する

ディープラーニングを導入する際は、学習に必要な量のデータを準備しましょう。

学習に適したデータの量が多ければ多いほど、ディープラーニングによる分析・判断の精度が上がるからです。

なお、扱うデータが膨大になるディープラーニングでは、クラウドサービスを活用することで、コストを抑えてAIの学習を進めることができます。クラウドサービスであれば、膨大なデータを短期間で処理できる性能の高い環境を、サービス利用料だけで使えるからです。

準備したデータを保管する際も、自社でストレージを準備すると費用がかさみますが、クラウドストレージを利用することで、費用を抑えて安全に保存しておくことができます。

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5. ディープラーニング導入の基本的な流れ

ディープラーニングの導入時は、次の4ステップが基本的な流れになります。

各ステップで行うべきことは、次のとおりです。

流れの中でもっとも重要なのが、②PoCです。膨大なデータの準備や開発コストが必要なAIは、事前に効果を検証し実用レベルであるか確認を徹底することで、余計な手間や費用の発生を抑えることができるからです。

初期費用のリーズナブルなクラウド環境を利用することも、余計なコストを抑えるうえでは効果的と言えます。万一、PoCの成果が思わしくなくても、クラウドならスムーズに軌道修正や撤退ができるので安心です。

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6. コストを抑えてディープラーニングを活用するなら、NTT東日本のクラウド導入・運用サービスで

「ディープラーニングに興味はあるが、何から手を付ければよいのかわからない」

「コストをできるだけ抑えたい」

こういった場合は、NTT東日本のクラウド導入・運用サービスで、ディープラーニングを活用することをおすすめします。

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスを利用してAIやディープラーニングを活用すると、次のようなメリットがあるからです。

詳しくは、以下をご確認ください。

6-1. ワンストップサポートで検討段階から導入後まで労力を最小化

「ディープラーニングに興味はあるけれど、難しそうだし手間もかかりそう」

NTT東日本では、導入前・導入・導入後のすべてのフェーズについて一元サポートを行っているので、「難しそう」「手間がかかりそう」とは無縁です。

他のクラウドサービス導入業者でありがちな「そこは対応外です」もありません。

すべてまとめてサポートがあるから、

と、よいこと尽くしです。

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6-2. クラウドのプロが多数在籍で自社に最適な選択肢がわかる

「自社でも本当にクラウドを使うべきなの？」

「クラウドのどういうサービスを使うと何ができるの？」

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスでは、AWS・Microsoft Azureの認定を受ける専門家が、中立的な立場から最適なサービスのご提案や導入をご支援しますので、疑問に対する最善の答えがわかります。

AWS・Microsoft Azureの認定を受ける専門家なら、クラウドサービスの特徴や活用方法を知り尽くしているから、お客さまの目的に最適なAIやディープラーニングに関するサービスのご提案が可能です。本当にクラウドがよいのか、といった導入検討段階のご相談にも、わかりやすくお答えいたします。

6-3. 150を超える実績に裏打ちされた提案でビジネスチャンスにつながる

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスは、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、御社だけの成功につながるクラウド導入をサポートするから、ビジネス目標の実現力が違います。

お客さまの規模や課題に合ったサービスのご提案・クラウドや端末ネットワーク環境の構築・導入後の継続的なフォロー体制と、AIの有効活用を検討段階から運用開始後まできめ細やかにサポートさせていただきます。

AI・ディープラーニングのメリットを最大化するなら、まずは、NTT東日本にご相談ください。

7. まとめ

今回は、ディープラーニングを有効利用するために把握しておくべき基礎知識をご紹介しました。最後に要点をまとめておきます。

ディープラーニングとはAIの機械学習の1つで、ニューラルネットワークと呼ばれる複層的な学習過程が特徴です。他の学習方法よりデータ処理のための階層が多い結果、複雑な判断や細かな処理をすることができます。

ディープラーニングでできることの代表例は、次のとおりです。

ディープラーニングを活用するために必要なことが3つあります。

ディープラーニング導入の基本的な流れは、①構想→②PoC→③実装→④運用の4ステップです。特に②PoCを確実に行うことが、ディープラーニングの活用に失敗しないために大切です。

ディープラーニングを使いこなすことで、これまでに蓄積したデータを有効活用して生産性を向上させたり、新たなビジネスチャンスをつかんだりすることができます。クラウドを利用することで、負担を減らしてディープラーニングを活用することもできるので、この機会に、ぜひ検討してみてはいかがでしょうか。