ディープラーニング(深層学習)とは? 機械学習との違いや仕組み、実用例をわかりやすく解説

ディープラーニング(深層学習)とは? 機械学習との違いや仕組み、実用例をわかりやすく解説

ディープラーニングは、AI分野で活用されている技術の1つ。多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。十分なデータ量を担保し、学習させることで、AI が自動的にデータから特徴を抽出することが可能になります。

ディープラーニングによって、従来ではデジタル化が困難だった非構造化データ(画像・自然言語・音)が学習できるようになり、画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知に活用できるようになりました。

この記事では、ディープラーニングの意味や仕組み、代表的なアルゴリズム、活用方法、実用例などをわかりやすく解説しています。

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ディープラーニングとは?

ディープラーニングの言葉の意味や仕組みを解説します。

ディープラーニングの意味

ディープラーニングは、機械学習の代表的なアルゴリズムであるニューラルネットワークを活用した学習の手法のことです。

★ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークはニューロン(脳の神経細胞)をモデルとしたAI

ニューラルネットワークはニューロン(脳の神経細胞)をモデルとしたAI

ニューラルネットワークとは、ニューロン(生物の脳を構成する神経細胞)の構造と働きをモデルにしたAIのこと。

ニューラルネットワークは、データを入れる入力層、入力層から流れてくる重みを処理する中間層(隠れ層)、結果を出力する出力層で構成されています。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングはニューラルネットワークの技術の1つ

ディープラーニングはニューラルネットワークの技術の1つ

ディープラーニングでは、十分な学習データさえあれば、ニューラルネットワーク自体がデータ群の特徴を自動抽出することが可能です。

マルチスケールの中間層が入力データをさまざまな大きさに切り取って特徴を割り出すので、与えられたデータを基に細部のパターンから大きな構造、全体の輪郭まで抽出。

画像のような記号化できないデータのパターン認識を得意としています。

機械学習との違い

機械学習とは、AIにおける“学習”のこと。人間が学習するように「機械自身が学習する」という意味が込められています。

機械学習はAIを支える技術の1つであり、ディープラーニングは機械学習の手法の1つです。

★機械学習について詳しくはこちら

ディープラーニングの代表的なアルゴリズム

ディープラーニングの手法のうち、代表的なものを紹介します。

CNN(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)は、主に画像認識や動体検知に用いられます。画像の特徴を抽出する「畳み込み層」と、特徴を分析する「プーリング層」で構成されています。画像に対する高いパターン認識能力があり、素早く識別できることが特徴です。

RNN(再帰型ニューラルネットワーク)

RNN(再帰型ニューラルネットワーク)は、自己回帰型の構造を持つニューラルネットワークの総称で、可変長の時系列データを扱うことが可能です。主に、音声認識や動画認識、自然言語処理などに用いられます。

ディープラーニングの活用法

ディープラーニングにより、従来ではデジタル化するのが難しかった非構造化データ(画像・自然言語・音)をAIが学習できるようになりました。

デジタライズのバリエーションが増えたことにより、最適化やレコメンデーションの精度が向上。現在では、画像認識や音声認識などのさまざまな場面において活用されています。

ディープラーニングの主な活用法は以下の通り。

活用法① 画像認識

画像の中から人の顔や文字などを認識する技術。入力された画像や動画の背景から特徴を分離し、目的となる対象の特徴を抽出します。

例:iPhoneの顔認証、Facebookのタグ付け

→AI画像認識を活用した業務効率化の事例

活用法② 音声認識

人間の声を認識する技術。音声入力や、声で人を識別することができます。

例:Siri、Alexaの音声入力

活用法③ 自然言語処理

日常的なコミュニケーションで使われる書き言葉や話し言葉をコンピューターに理解させる技術。

例:機械翻訳、言語モデリング、質問への回答

活用法④ 異常検知

センサーから収集した時系列データを用いて異常を検知する技術。

例:クレジットカードの不正利用、製造業の品質管理

今、注目の技術「GAN(敵対的生成ネットワーク)」

ディープラーニングを活用した技術のなかで、とりわけ注目を集めているのが「敵対的生成ネットワーク(GAN:Generative Adversarial Networks)」。

GANは生成モデルの一種で、生成ネットワーク識別ネットワークの2つのネットワークから構成されます。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習することが大きな特徴。2つのネットワークが相反する目的で学習するため、“敵対的”という名称が用いられています。

画像作成時に実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換することが可能です。例えば、NVIDIAが公開している「IMAGE INPAINTING」というGANを活用したツールを使用すると、人物や物を画像から消して背景のみに加工することができます。

あるはずの人物を消して、無いはずの背景を作り出すことができた

あるはずの人物を消して、無いはずの背景を作り出すことができた

例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。このように2つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様子から敵対的と呼称されています。

ディープラーニングを用いれば、人物の写真を読み込むだけで、自然な表情のまま動かすことも可能です。

AI画像認識を活用した業務効率化の事例(ユニメイト)

AIの画像認識を活用した自動採寸アプリ

AIの画像認識を活用した自動採寸アプリ

株式会社ユニメイトは、レンタルユニフォーム事業を展開する企業。同社では、採寸ミスによる誤発注が頻発していたことが課題になっていました。

モンスターラボは課題解決に向けて、AIの画像認識を活用した自動採寸アプリの開発に着手。「画像から3Dモデルを作成し、そこから実際のサイズを予測する」手法を技術調査から導き出し、オリジナルのAIエンジンを開発。

ユニメイト社から提供された採寸データを用いて検証を繰り返し、AI画像認識の精度を高め、誤採寸などの人為的なミスによって生じていたコストを削減することに成功しました。

★詳しくはこちらの記事をご参照ください

まとめ:ディープラーニングにより非構造化データの学習が可能に

ディープラーニングとは、多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法のこと。

ディープラーニングによって、従来デジタライズできなかった画像や音声などの非構造化データを学習できるようになり、機械による画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知が行えるようになりました。これらの技術は、様々なサービスやプロダクトにおいて活用されています。

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記事の作成者・監修者

平田 大祐(株式会社モンスターラボ 執行役員 CTO APAC)

平田 大祐(株式会社モンスターラボ 執行役員 CTO APAC)

2004年IBMグループに入社し、IBM ITスペシャリストとしてシステム開発に従事。 2009年からベンチャー企業にて受託開発、コンテナ型無人データセンターの管理システム、ドローン開発などソフトウェアからハードウェア開発まで幅広く関わる。チーフテクノロジストとして2015年にモンスターラボへ入社し、2018年4月より最高技術責任者であるCTOに就任。 プロフィールはこちら