【2025】AIとディープラーニングの違いは?それぞれの事例や種類を解説

AI(人工知能)とディープラーニングは共に、現代においてとくに注目される技術です。当たり前のように混同されていることから、なんとなく違うことはわかっていても、具体的にどう異なるのかわからない方は多いのではないでしょうか。

今回の記事ではAIとディープラーニングの違いやそれぞれの具体的な事例、そして活用されている種類について詳しく解説します。これからAIを本格的に学ぶ方にも参考になる内容なので、ぜひご一読ください。

AI(人工知能)とは?

AI(人工知能)とは?

AI(人工知能)とは、人間の知的行動をコンピュータで模倣する技術の総称です。非常に広い概念として使われる言葉であり、問題解決や意思決定、学習などのタスクを自動的に行うため、機械学習やディープラーニングなどの技術も含まれています。

AIは画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転など幅広い分野で応用されており、日常生活やビジネスの効率化に大きく貢献しています。いまやAIの目まぐるしい進化により、より高度で複雑な作業も自動化が可能になっています。

ディープラーニング(深層学習)とは?

ディープラーニングおよび深層学習というのは、前述したAI(人工知能)のひとつで、多層構造を持つニューラルネットワークを使ってデータから自動的に特徴を学習する技術のことです。画像認識や音声認識、自然言語処理などの高度なパターン認識が求められる分野で大きな成果を上げています。

従来の機械学習とは異なり、特徴量を人間が設計する必要がなく大量のデータと計算リソースを使って複雑な問題を解決するのが特徴です。AIの進化を支える重要な技術の一つとして、重要視されています。

AIとディープラーニングの違いは?

AIは「人間の知能を模したコンピュータ技術全般」を指す広い言葉であるのに対し、ディープラーニングはあくまでその技術の一部です。具体的な関係性としては、AIの技術のひとつである「機械学習」がより進化を遂げたものという認識で差し支えないでしょう。

図にすると、以下のようになります。

具体的な関係性

また、両者の違いを一覧にまとめると以下のようになります。

AI(人工知能)ディープラーニング(深層学習)
定義「コンピュータが人間の知能を模倣する技術」の総称機械学習の一種で、多層のニューラルネットワークを使用
カテゴリー非常に広い概念(機械学習、ルールベースAI、ロボティクスなど含む)あくまでAIのサブセット(機械学習の中の技術のひとつ)
学習方法
  • ルールベース
  • 統計的手法
  • 機械学習

ほか多数

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
主な技術
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • エキスパートシステム
  • RNN
  • CNN
  • DNN
応用分野
  • ロボット工学
  • 自然言語処理
  • 画像認識
  • 推論システム

など

  • 画像認識
  • 音声認識
  • 自然言語処理
  • 自動運転

など

データ処理能力一般的なAIアルゴリズムは中小規模データ大規模なデータセットを効果的に処理可能
複雑さ比較的低い複雑さのモデルやアルゴリズムも含まれる非常に高い複雑さ、多層構造を持つモデルに限定
計算資源比較的少ない計算資源でも実行可能高性能なGPUや大量の計算資源が必要
開発の容易さモデルや手法によっては開発が容易モデルの設計やトレーニングに高度な専門知識が必要
説明可能性比較的説明しやすい手法も多く含まれるブラックボックス化しやすく、解釈が難しいことが多い

比較するのが難しいものの、ディープラーニングの大きな特徴に「大規模かつ大量のデータを必要とすること」「主な技術としてRNNやDNNが用いられていること」といったものが挙げられます。

AIの代表例

AIの代表例として挙げられるのは、以下のとおりです。

  1. チャットボット
  2. 自動運転車
  3. RPA

それぞれ見ていきましょう。

AI代表例①チャットボット

チャットボットは自然言語処理(NLP)を活用してユーザーとの会話を理解し、適切な応答を自動的に生成する技術です。代表的な例として、AppleのSiriやAmazonのAlexaなどがあり、音声やテキストによる質問に対して人間のように応答します。

チャットボットはカスタマーサポートやFAQの自動応答、予約や注文の受付など、じつに多くの業務の効率化に貢献しています。

AI代表例②自動運転車

自動運転車はAIの代表的な応用例の一つです。センサーやカメラ、レーダーなどを使って周囲の環境を認識し、AIアルゴリズムを用いて道路状況や他の車両の動きをリアルタイムで解析します。

解析の結果ハンドル操作やブレーキ、加速などの運転操作を自動で行ってくれます。現代ではもはやすべての自動車メーカーがこの技術を活用しており、安全性や快適性を向上させた運転を目指しています。

AIによる自動運転技術は事故の減少や交通の効率化、また移動の利便性向上に寄与すること、そして今後も技術が進んでいくことは間違いないとされています。

AI代表例③RPA

RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)はAIの代表例の一つで、業務の自動化に特化した技術のことです。主に繰り返し作業や定型業務をソフトウェアロボットに任せることで、効率化を図ります。

たとえばデータ入力や集計、メールの自動返信など人間が手作業で行っていた業務を高速かつ正確に処理できます。とくに金融や人事、経理などの部門で多く利用されており、業務の省力化やヒューマンエラーの削減に大きく貢献しています。

なお以下の記事では「医療現場で用いられているAI技術」にフォーカスを当てて紹介しています。AIの事例をより深く知りたい方にとって参考になる内容なので、ぜひご一読ください。

【2024】医療現場で使われるAI技術とは?活用事例やメリットを分かりやすく解説!

ディープラーニングの代表例

ディープラーニングの代表例

一方、ディープラーニングの代表的な例を挙げるとすれば、以下のようなものがあります。

  1. 画像認識
  2. 音声認識
  3. 自動翻訳

それぞれ見ていきましょう。

ディープラーニング代表例①画像認識

画像認識はディープラーニングの代表的な応用例で、とくに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が広く用いられています。

この技術はデジタル画像の内容を自動的に分析し、物体や人物を識別する技術のことです。たとえばスマートフォンの顔認証機能や、自動運転車に搭載された物体検出システムは、すべて画像認識技術に依存しています。

また医療分野ではX線やMRI画像から異常を検出するためにも利用されています。これによって診断精度の向上や迅速な病気の発見が可能になっており、患者の治療に大きな貢献をしています。

その他にも画像認識技術は日々進化しており、さまざまな分野での応用が期待されています。

ディープラーニング代表例②音声認識

音声認識は音声データをテキストに変換する技術で、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やその発展形であるトランスフォーマーが使用され、音声の波形から音素や単語を識別します。音声認識技術は、音声アシスタント(例:Googleアシスタント、Siri)や、自動字幕生成、音声翻訳などで活用されています。

前述チャットボットと通ずる部分もありますが、いまやディープラーニング技術を用いて「ユーザーがどんな質問をしがちか」「どんなコンテンツに興味をもっているか」を学習し、最適な回答を返す高度な技術も存在します。自然言語処理(NLP)との組み合わせにより、より正確な音声理解が可能となり、ユーザーとのインタラクションがスムーズになります。

これにより音声での操作やコミュニケーションが身近になって利便性が大幅に向上し、日常生活やビジネスシーンでの効率化に欠かせない存在となっています。

ディープラーニング代表例③自動翻訳

自動翻訳はディープラーニングの代表的な応用例で、テキストを異なる言語に翻訳する技術です。主にニューラル機械翻訳(NMT)が使用されています。

NMTは文章全体の文脈を考慮しながら翻訳を行うため、より自然で流暢な翻訳が可能です。たとえばGoogle翻訳やDeepLなどの翻訳サービスではこの技術を活用しており、多言語間でのコミュニケーションを大幅に改善しています。

自動翻訳は国際的なビジネスや旅行、学術研究などあらゆる分野で利用されており、言語の壁を越えるために欠かせないツールとなっています。最近ではリアルタイム翻訳機能や、特定の業界用語に特化した翻訳サービスも登場しており、その精度と利便性はさらに向上しています。

なお、上記でも触れた翻訳サービスの代表格「DeepL」の仕組みやGoogle翻訳との比較をもっと詳しく知りたい方は、以下の記事が参考になるので、ぜひご一読ください。

【2024】ディープラーニング翻訳ツール「DeepL」とは?仕組みやGoogle翻訳との違いを解説

AIの種類は主に3つ

AIの学習手法の種類には、主に以下の3つの種類があります。

  1. 教師あり学習
  2. 教師なし学習
  3. 強化学習

それぞれ解説します。

AI種類①教師あり学習

教師あり学習は入力データとそれに対応する正しい出力(ラベル)を用いてモデルを訓練する手法です。アルゴリズムが与えられたデータセットを基に、入力と出力の関係を学習し、新たなデータに対して予測や分類を行う能力を身につけます。

かんたんにいうと、正解となるデータをあらかじめAIに学習させて、その正解データと同じか否かを判断するといった具体です。

代表的な例には画像認識や音声認識、スパムメールのフィルタリングなどがあります。教師あり学習の成功には高品質なラベル付きデータの収集が不可欠で、モデルの精度やパフォーマンスは、トレーニングに使用するデータの質と量に依存します。

AI種類②教師なし学習

教師なし学習はAIのもう一つの主要な学習手法で、ラベル付きデータがなく入力データだけを使ってモデルを訓練します。つまり名称のとおり教師あり学習とは真逆で、正解となるデータがない学習手法です。

この手法の目的はデータの内在する構造やパターンを発見すること。たとえばInstagramやTikTokでユーザーごとに異なるお気に入りを表示する「レコメンド機能」のように、正解のないデータを見つけることが目的です。

教師なし学習はラベルがないため、データから自動的に洞察を得られるのが特徴です。

AI種類③強化学習

強化学習は、結果として得られる報酬や罰則をもとに学習を行う手法です。主な目的は、長期的に累積報酬を最大化するための最適な戦略を見つけることといっていいでしょう。

強化学習は試行錯誤を繰り返しながら最適な行動方針を学ぶため、ゲームプレイやロボット制御、自動運転車などの分野での応用が進んでいます。また将棋やオセロのロボットも「勝利」を目的としているため、これに該当します。

強化学習は複雑な意思決定タスクや動的な環境での最適化に特化しており、エージェントが自らの行動を評価して改善していく能力をもっています。

ディープラーニングを学ぶならAI研究所

ディープラーニングを学ぶならAI研究所

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AIとディープラーニングまとめ

AI(人工知能)とディープラーニングは、共にデジタル技術の進化を象徴する概念ですが、役割と仕組みに違いがあります。

AIは人間の知的活動を模倣する技術全般を指し、ロボットや自動運転車など多くの分野で活用されています。一方ディープラーニングはAIの分野のひとつであり、大量のデータを元に自ら学習し、高度なパターン認識や予測を行う技術です。

ディープラーニングは画像認識や音声認識といった具体的な応用事例において、世の中のあらゆるシーンで大きく貢献しています。AIの枠組みの中でもとくにディープラーニングはその技術を飛躍的に進化させており、今後ますます発展が期待されているのです。

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