ディープラーニングとはどのような技術？仕組みや学習方法などを解説

現在、自動運転や自動翻訳、AI家電はトレンドワードとして世間の注目を集めていますが、その根幹にはディープラーニング（Deep Learning）の技術が用いられています。

自社事業の発展や技術革新に向け、ディープラーニングの活用を積極的に検討されている企業担当者様も多いのではないでしょうか。

そこで本コラムでは、ディープラーニングの概要説明からはじまり、その仕組みや学習方法、技術転用の将来性などについて詳しく解説します。

ディープラーニングとはなにか？

 

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、人間の脳神経を模した「ニューラルネットワーク」を活用して開発された、現代の代表的な人工知能とも呼べる機械学習の1つです。

ディープラーニングの特徴は、人工知能がデータを学習する際、データのどの部分に着目するかをコンピュータ自らが判断して、データから自動的に分析対象を判断するためのポイント（特徴量）を抽出できる点にあります。

ディープラーニングで分析可能なデータは、画像をはじめ、これまで数値化が難しかった音声や人間が日常的に使う自然言語（書き言葉・話し言葉）なども含まれており、現在多くの国際機関や企業で実用化に向けた研究が進行中です。

現在トレンドの自動運転技術やチャットボットを用いた自動返信機能などにも、ディープラーニングの技術が用いられています。

 

ディープラーニングとAI人工知能・機械学習の違い

ディープラーニングと混同しやすい単語に、人工知能と機械学習があります。

それぞれ意味するものが違うため、以下に詳しく解説します。

 

・人工知能

人工知能とは、機械に人間と同様の知能を持たせることを目的とした技術や取り組みを指します。

人工知能は一般的に「大量のデータに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」と定義されており、その点、後述する機械学習もディープラーニングも人工知能の1種として捉えることが可能です。

 

・機械学習

機械学習とは、人工知能にデータを学習させる手法の1つです。

人工知能に自律的にデータを学習させることで、データの規則性を発見して、精度の高い分析や予測を実現できる点が機械学習の特徴です。

ただし、データから分析対象を判断するためのポイント（特徴量）の指定は人間が行う必要があり、非定型データ（音声や自然言語など）の分析が困難なところが、機械学習の弱点と見なされています。

 

・ディープラーニング

その問題を解決したのが、人工知能の1つであるディープラーニングです。

機械学習とディープラーニングの大きな違いとして、ディープラーニングは前述の特徴量を自動的に抽出できる点があげられます。

これにより、人工知能へのデータ学習の精度が飛躍的に向上したため、非定型データの分析の実現化をもたらしました。

 

ディープラーニングが注目される理由

このデータの特徴量を自ら見つけ出すことができる点こそが、現在ディープラーニングが注目を集める理由です。

日常生活で自動車を運転する場面を想像してください。

私たちは運転中、歩行者や対向車、信号、道路標識、クラクションなど、膨大な量のデータを一瞬の内に脳内で検知・識別していますが、対象のドライバーに具体的にいつ、どのような点に気を配りながら運転（行動）しているのかを問い質しても、恐らく正確な答えは期待できないでしょう。

こちらは、身の回りの家電を操作する際にも同様のことがいえます。

私たちは日常生活において、「暗黙知」と呼ばれる個人の経験や直感から成り立つ主観的な知識、あるいは簡単に言語化できない知識をもとに行動しています。

ディープラーニングの活用により、そのような「暗黙知」を膨大なデータからパターンとして抽出することが可能となり、そのパターンを機械に学習させることで、自動運転やAI家電の実用化へとつながるのです。

「暗黙知」による人間の活動は、多岐に渡ります。熟練の職人や医師の技術なども、将来的にはディープラーニングの活用によって機械が完璧に再現する日もそう遠くないでしょう。

人間が行っている業務の効率化に寄与して、私たちの生活がより豊かになる可能性がディープラーニングに秘められており、今後、さらに幅広い領域での活用が期待されています。

 

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングの概要説明を通し、具体的にどのような仕組みなのか、興味を抱いている方も多いのではないでしょうか。

本ブロックでは、以下2つのポイントに沿って、ディープラーニングの仕組みを解説します。

 

ニューラルネットワークの活用

ディープラーニングでは、ニューラルネットワークと呼ばれる、人間の脳のニューロン（神経細胞）の仕組みを数理モデルで模したネットワークをもとに学習しています。

ニューラルネットワークは大きく、入力層と中間層（隠れ層）、出力層の三つから構成されています。

 

・入力層

人工のニューロンがはじめに情報を受け取るのが、入力層です。

人間をはじめとする生物のニューロンは電気信号によって情報を受け取りますが、人工のニューロンは数値を受け取ります。

一例として、目の前の画像をニューラルネットワークに認識させる場合、入力層では、画像データの容量（ピクセル）などが数値データとして受け取られます。

 

・中間層（隠れ層）

入力層が受け取ったデータをもとに、さまざまな計算を行うのが中間層です。

中間層は「隠れ層」とも呼ばれており、層の数が多いほど複雑なデータの処理や分析が可能になります。

その側面から、ディープラーニングは深層学習とも呼ばれています。

 

・出力層

出力層は文字通り、入力層と中間層でのデータの処理・分析結果を出力する層です。

画像を例にした場合、データのパターンを分析し、「これは犬の画像である」といった結果を出す役割を出力層は担っています。

 

ディープラーニングを実装するには

ニューラルネットワーク内にディープラーニングを実装するには、２つの段階（学習させる段階と判別させる段階）を設ける必要があります。

一例として、ニューラルネットワークをベースに音声認識を行うためには、最初にタグ付けした膨大な量の音声データを学習させる工程が不可欠です。

そうして「学習済みのモデル」が完成すると、「判別させる段階」において、音声データを自動的に判別できるようになります。

現在、ディープラーニングには、さまざまな学習方法があるため、次の項目で代表的なものをいくつか紹介します。

 

ディープラーニングのさまざまな学習方

 

DNN

DNNは、Deep Neural Network（ディープニューラルネットワーク）の略称であり、文字通り、ニューラルネットワークの層を増やしたモデルのため、より人間の神経回路に近いデータ接続を行うことが可能です。

少ないデータからより多くの特徴を認識できる点がDNNの特徴としてあげられます。

 

CNN

CNNは、Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク） の略称です。

音声や動画データは識別できないという弱点はありますが、画像データに対して高いパターン認識能力を有していることから、主に画像認識に使用されています。

 

RNN

RNNは、Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）の略称です。

音声や動画データといった、長さや文字数、データの大きさなどが定まっていない「可変長のデータを扱える」ネットワーク構造を有したニューラルネットワークのため、主に音声・動画認識や自然言語処理（機械翻訳など）に用いられています。

RNNのデメリットは、長い系列データを学習させた際、「勾配消失」と呼ばれる、ある段階を越えると学習が進まなくなる問題があり、長時間のデータ分析・処理には不向きな点です。

 

LSTM

LSTMは、Long Short Term Memory（長・短期記憶）の略称であり、RNNが苦手としていた長期の時系列データも学習できるよう改良されたニューラルネットワークです。

学習状況の保存機能（メモリセル）や不要な情報を削除する機能（忘却ゲート）が備わっており、効率的に学習を進められる点がLSTMの特徴です。

LSTMの技術は、スマートスピーカー（AIアシスタント機能を持ち、音声操作可能なスピーカー）にも搭載されています。

 

GAN

GANは、Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）の略称であり、「生成」と「識別」の2つのネットワークから構成されています。

互いに競い合わせる（敵対させる）ことで学習の精度を高めることが可能であり、実在しないデータの生成や、存在するデータの特徴に沿って本物と見間違えてしまうようなデータに変換できる点がGANの特徴です。

最近メディアでよく見かける、「この世にはもう存在しない偉人が喋る動画」や「昔の白黒写真のカラー変換」などにも、GANの技術が用いられています。

 

ディープラーニングでできること

ディープラーニングの活用によって、具体的にどのようなことができるようになったのでしょうか。

以下4つの要素に分け、紹介します。

 

画像認識

ディープラーニングには、画像や動画内の各種データ（物体、顔、文字）の特徴を認識・検出できる、画像認識技術があります。

SNSの顔認証や手書き文字の自動読み取りサービスなどは、画像認識の代表的な活用事例です。

 

音声認識

スマートフォンへの搭載により、急速に認知が進んだ「音声認識」にも、ディープラーニングが活用されています。

コンピュータに音響モデルや言語モデルを使用して音声を解析させることで、声を出している人間の識別や音声データからテキストデータへの自動変換が可能になりました。

スマートフォンやスマートスピーカーへの音声操作などに、音声認識の技術は活用されています。

 

自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語（書き言葉・話し言葉）の処理も、ディープラーニングを用いてできることの1つです。

機械翻訳や文書要約、正しい発音をチェックしてくれるアプリなどに、自然言語処理の技術は活かされています。

 

異常検知

異常検知は、標準パターンとは異なる挙動が出たものを分析・識別する技術です。

ディープラーニングの特徴である、共通点や相違点を分析して、パターンを学習することで、工場内の故障検知や公共スペースにおける不審者の異常行動検知やクレジットカードの不正利用検知などが可能になりました。現在、異常検知の技術は、幅広い分野に用いられています。

 

レコメンデーション

レコメンデーションは、閲覧履歴や検索履歴をもとに、利用者の需要にあった情報を表示する技術です。

ディープラーニングとは相性が悪く、機械学習の利用が一般的とされていますが、ディープラーニングを活用することで、発展的なレコメンドが行えるようになります。

例えば、音楽のレコメンデーションにおいて、機械学習を用いると人気の高い楽曲がレコメンドされますが、ディープラーニングを用いるとユーザーに選曲された楽曲を解析することで似た雰囲気の楽曲をレコメンドすることが可能になります。

この技術は、YouTubeのおすすめ機能やNetflixのレコメンド機能、Amazonの商品紹介など、オンラインコンテンツでの情報推薦に使われています。

 

ディープラーニングでできないこと

さまざまな分野で活躍するディープラーニングの技術ですが、そんなディープラーニングも万能ではなく、できないことがあります。

例としては、データ不足による例外への対処です。

ディープラーニングは大量のデータを学習して判断をするため、学習にないことや前例がないことはできません。

このため、新しいものを生み出すクリエイティブな能力を必要とすることには使えないでしょう。

他の例としては、人工知能には人間の感情が理解できません。

よって、ディープラーニングもまた感情を理解しなければならない分野への活用は難しいと考えられます。

また、倫理観による判断も困難であり、教育に関連した分野も現時点では不可能とされています。

 

ディープラーニングの実用例

ディープラーニングでできることについて説明しましたが、実際にはどのような形で使われているのでしょうか。

日常で使われている例について紹介します。

 

ECサイト

ECサイトとは、ネット通販サイトのことです。

ECサイトでは、商品の探しやすさが購入に繋がるため重要となっています。

そこで、ディープラーニングの技術を利用したレコメンド機能で、利用者に適した商品を提示することが可能になる他、AIによってひとりひとりにあった接客をすることができるWeb接客や、買い忘れ商品を利用者に通知する「カートリカバリー」など、幅広い用途で使われています。

 

サイバーセキュリティ

ディープラーニングの技術を用いて、危険なウイルスの働きをするコンピューターコードを認識します。

従来の機械学習ではなくディープラーニングを使うメリットは多く、誤検知や過検知を少なくできる「精度」、スパイウェアやランサムウェアを含めた脅威を予測して防ぐことができるセキュリティの「レベル」、さまざまな予測モデルを作成できる「拡張性」などが挙げられます。

 

欠陥検知

ディープラーニングは、オートメーション化された工場の製造品検査において、外観の欠陥などの異常を検出するのに理想的とされています。

なぜなら、想定される欠陥がさまざまな位置に散らばっていたり、背景が変わりやすかったりした場合でも、自然に生じ得るばらつきを容認したうえで、特定の欠陥を捉えることができるからです。

例えば、織物は糸の太さや織り目などで生地の厚さに自然なばらつきがあり、光の当たり方によって外観が変わって見えますが、ディープラーニングを活用することで、これらの自然なばらつきと異なる、ほつれや穴などの異常を調べることができます。

 

ディープラーニングにPythonが使われる理由

 

ライブラリが豊富

Pythonにはさまざまなライブラリがあります。

ライブラリとは、コンピュータープログラムが持つ機能を他のプログラムから使えるように1つのファイルにまとめたものです。

さらに、Pythonはライブラリの種類が多いだけではなくて、ディープラーニングに特化したライブラリが豊富です。

このため、ディープラーニングに特化した機能を豊富に使えるPythonは、ディープラーニングに適していると言えるでしょう。ここでは、ディープラーニングに適した機能を持つライブラリを紹介します。

 

NumPy

NumPyは、Pythonで効率的な数値計算を行える無料のライブラリです。

ベクトルや行列などの多次元配列の処理を簡単に行えるようになります。

使いやすいライブラリであり、ディープラーニングに多次元配列は欠かせないため、NumPyは必要不可欠なライブラリと言えるでしょう。

 

SciPy

SciPyはライブラリというよりもオープンソースツール群に近いもので、先述したNumPyも含まれます。

科学技術計算において広い分野を取り扱うことができるため、具体的には統計処理や線形代数、微積分などが扱えます。

 

Seaborn

Seabornは、グラフを描画したり、イメージを表示したりするためのライブラリで、データの可視化に特化したものです。

シンプルで綺麗な見た目の統計グラフを描画することができるため、複数データの相関を示すのに用いられます。

 

TensorFlow

TensorFlowは、Googleによって社内開発され、オープンソースとして公開されているディープラーニング向けのライブラリです。

Googleによって提供されていることから人気が高く、簡単にディープラーニングを実践することができます。

性能としては、数値解析やニューラルネットワークに対応しています。

 

学びやすい

Pythonはプログラミング言語の中でも、可読性が高くてプログラミング初心者でも学びやすい言語となっています。

例として、他の言語では数行のコードが必要な場合でも、Pythonでは1行のコードで表示されることが挙げられます。

教育機関でもよく利用されることからも、Pythonの学びやすさがわかります。

 

ディープラーニングの未来（技術転用の将来性）

現在トレンドの自動運転、自動翻訳、AI家電などは、前述したディープラーニングの技術（画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知）なしに実用化は不可能です。

また、日本社会が直面している「高齢化・少子化による労働力不足」にも、ディープラーニングの活用が期待されています。

なぜなら、ディープラーニングを活用したAIの活用が加速することで、単純労働に限らず、これまで難しいとされてきた付加価値の高い職人技のAIへの継承・代替も期待できるからです。

ディープラーニングの技術発展と共に、今後もより幅広い領域で、ディープラーニングの活用が広がっていくことでしょう。

 

まとめ

本コラムでは、ディープラーニングの概要説明をはじめ、仕組みや学習方法、技術転用の将来性などについて詳しく解説してきました。

ここまでお読みになり、ディープラーニングの自社事業への活用に興味を持った方も多いのではないでしょうか。

ただし、ディープラーニングはさまざまな学習方法があり、事業ビジョン・目的に沿ったディープラーニングの技術転用は高度な知見が求められることから、AI人材の活用が不可欠です。

ディープラーニングの自社事業への活用に向け、「限られた予算で迅速にAI人材を確保するためには、どうすればいいのか」、そのようなお悩みを抱える企業担当の方に、ぜひ、おすすめしたいサービスが、「HiPro Tech」です。

「HiPro Tech」では、 常時3,000名以上の ITエンジニアが登録しています。

「ディープラーニングの知見豊富なAIエンジニア」はもちろんのこと、「業界トレンドを加味した、最新のディープラーニングの技術提案やサポート体制構築に向けたアドバイスを行えるPM経験者」など、プロジェクトの予算・工程に応じて、最適なITエンジニアを活用できます。 また、複数のエンジニアを必要な期間とタイミングで活用できるため、採用コストの削減にも効果を発揮します。

AI人材不足でお悩みの場合は、ぜひ「HiPro Tech」にお問い合わせください。