AI（人工知能）の進化により、多くの企業でAI導入が進んでいます。そのため、AI分野で活用されている技術のひとつであるディープラーニング（深層学習）が注目を集めています。
この記事では、ディープラーニング技術の利用を検討している人に向けて、ディープラーニングとは何か、仕組みや事例なども解説します。
ディープラーニング（深層学習）とは
ディープラーニングとは、人間が行っているようなタスクをコンピューターなどの機器やシステムに学習させ、自動的に大量のデータ内から特徴を抽出する技術手法のひとつです。
ディープラーニングは、人間の神経細胞であるニューロンを参考にして作られた、ニューラルネットワークがベースになっています。ニューラルネットワークを多層構造にすることで、より深く学習できるという仕組みです。
AI（人工知能）とは
AIは「Artificial Intelligence」を略した言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。AIはコンピューターを使って、人間のさまざまな知能を人工的に再現したものとされており、簡単にいえば人が自然に行う、学習や思考、判断などを機械に行わせる技術です。
機械学習やディープラーニングは、AIを実用化するために欠かせない技術です。AI技術をビジネスや現場で活用するための手法として、機械学習・ディープラーニングが存在しています。
機械学習とディープラーニングの違い
機械学習はAI技術を実現・実用化するために必要な学習分野のひとつです。機械学習とは、人が設定した学習データをコンピューターが自動で学習し、データのルールや規則性、法則などといった特徴を抽出する技術です。
ディープラーニングと機械学習はまったくの別物ではなく、機械学習の技術のひとつとして位置づけられています。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングには、ディープニューラルネットワーク（DNN）が用いられています。DNNは、人間の脳内にある神経細胞「ニューロン」を模した数理モデル「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は、「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」という3つの層から構成されています。入力層から得た複雑なデータを中間層で扱いやすいように変換し、出力層に結果を引き継ぎます。
ディープラーニングの種類
ディープラーニングには3つの種類があります。ここでは、ディープラーニングの種類について解説します。
1.畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワークとは、「Convolutional Neural Network」のことで、略してCNNと呼ばれています。CNNはディープラーニングにおいてもっとも重要な手法といわれており、特に動画・画像認識で用いられています。
特徴は、ニューラルネットワークの中間層にフィルターの役割を持つ「畳み込み層」と「プーリング層」が加えられていることです。
2.リカレントニューラルネットワーク（RNN）
リカレントニューラルネットワーク（再帰型ニューラルネットワーク）は「Recurrent Neural Network」のことで、RNNと略されます。RNNは、時間とともに変化していく時系列のデータに向いている学習手法で、主に音声認識、機械翻訳などの分野で活用されています。
3.LSTM法（Long Short Term Memory）
LSTM法とは「Long Short Term Memory」を略した言葉でRNNを改良したものになります。RNNでは短時間のデータしか学習できませんでしたが、LSTM法では長期間のデータ学習が可能です。
学習状況を保存する「メモリセル」、入力ゲートと出力ゲートの間に忘却ゲートを組み込むことで、長期間の時系列データも学習できます。
ディープラーニングの活用・導入事例
ディープラーニングはあらゆる分野で活用・導入されています。ここでは、8つの業界でどのように活用されているのか事例を紹介します。
小売業【ECサイトでアイテムを画像検索】
小売業でディープラーニングを活用する事例としては、ECサイト上の画像検索が挙げられます。欲しいアイテムの画像をアップロードするだけで、サイト上に掲載されている中から、欲しいアイテムもしくは類似アイテムを見つけてくれます。
製造業【自動車の自動運転】
自動運転にもディープラーニングの技術が使われています。自動運転技術では、ディープラーニングを用いて大量のデータを学習させることで、危険察知や進路決定の精度が上がります。
医療【画像処理技術を用いた診断】
医療の分野でも、ディープラーニングによる画像認識が診断に応用されています。ディープラーニングには高い画像処理技術があるため、より精密な検査が可能です。
農業【画像解析による収量予測】
農業の分野でもディープラーニングの活用が進んでいます。従来の農業は、収穫時期などの判断は人の経験や勘などに頼ってきました。しかし、ディープラーニングを活用することで画像解析による収穫量や時期の予測などが可能です。
IT【セキュリティの脅威を予測】
従来のサイバーセキュリティでは、これまでのサイバー攻撃のデータを専門家が分析し、攻撃の特徴を抽出、コンピューターに学習させるという形でした。しかし、この方法では専門家の知識や分析力に依存することになり、セキュリティ対策を網羅的かつ効率的に行うには課題がありました。
ディープラーニングによって大量のデータを学習させることで、通常のサーバーの状態と比べて何が変化しているのかをリアルタイムで検知できるため、何か問題が起きたときに素早く対処できます。
金融業【株価の予測】
金融業では、ディープラーニングを活用した株価の予測を提供しています。これまでの株価の動きやさまざまな銘柄のデータなどを入力することにより、株価の動きの特徴や法則などを抽出することが可能です。
運輸業【タクシーの需要予測】
タクシーの需要は、天気や周辺施設、人の移動状況などによって大きく変動します。運輸業ではディープラーニングを活用し、時系列データと統計データを自動で学習させることにより、高精度な需要予測を可能とする予測モデルを作成できます。
教育【学力診断の短時間化】
教育の分野では、生徒それぞれに合った学習を提供するには、理解できている分野と理解できていない分野の把握が必要でした。そのため、従来は合計1,000問の問題を解くことで理解している把握していましたが、ディープラーニングを用いることで過去の試験結果のデータを学習させ、最低限必要な合計100問に絞った学力診断が可能となっています。
AIとディープラーニングの未来
ディープラーニングの発展により、人間では判断が難しいような複雑な情報を分析・識別することが可能となりました。IoTの普及やGPUの性能向上などで、ディープラーニングに活用できるデータが増え、扱えるデータ量なども向上しています。これにより、AI技術が様々な分野に進出すると予想されており、人の負担軽減も期待できるでしょう。
まとめ
ディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させた学習手法で、複雑なデータや大量のデータを扱えます。ディープラーニングはAI技術の実現に欠かせないもので、すでにあらゆる分野に活用されています。
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