ディープラーニングモデルとは複雑なデータからパターンを学習し、予測や分類などのタスクを行うAI技術の一つです。ディープラーニングは大量のデータから特徴を自動的に抽出し、高い精度で学習できる点が特徴です。
とはいえ、AIや機械学習とは何が異なるのか、理解していない方も多いでしょう。この記事ではディープラーニングモデルの仕組みや、AIや機械学習との違いについて解説します。
ディープラーニングの概要
人工知能（AI）の一分野であり、多くの層を使用してデータから特徴を自動的に学習する技術です。具体的には「層」を深くしていくことで、データの複雑なパターンや構造を捉える能力が向上します。
ディープラーニングは画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くのAIタスクで高い精度を発揮しています。たとえば画像認識では、猫や犬などの画像を分類することができます。
これは人間の脳が多層のニューロンを使って情報を処理する方法を模倣しているためです。平たく言えば、「よりクオリティを向上させた機械学習」という認識でも間違いありません。
ディープラーニングモデルとは？
そもそもモデルとは、「公式」「計算式」「ひな形」という意味です。なのでディープラーニングモデルというのは、ディープラーニング技術を用いてすでに構築された、具体的な計算方式やアルゴリズムのことを指します。
たとえば画像分類のために設計された「ResNet」や「VGG」などのモデルがこれにあたります。これらのモデルは特定のタスクに対して最適化された、いわば雛形のようなものであり、入力データに対してどのように処理を行うか、どのように学習するかがすでに定義されています。
ディープラーニングモデルはその構造（層の数、各層のノード数など）や学習方法（損失関数、最適化手法など）に応じて、さまざまな性能を発揮します。
ディープラーニングモデルはAIや機械学習と何が違う？
これといった絶対的な違いはありません。「AI」という大枠の概念の中に「機械学習」が存在し、その機械学習の技術の一つとして「ディープラーニング」が存在するという関係性だからです。
AI、ディープラーニング、機械学習それぞれの関係性を図にすると、以下のようになります。
とはいえ、
- 多層のニューラルネットワークを用いて学習を行う
- 学習には大容量データに対応する高度なリソースやツールが必要
- 処理や計算方法が複雑すぎるので、ロジックの解明が極めて難しい
といった特徴や技術はディープラーニング特有のものなので、「AI」や「機械学習」という言葉で表現されることはほとんどありません。また、それぞれの関係性や特徴を一覧表にまとめたものが以下です。
| AI | 機械学習 | ディープラーニング | |
| 定義 | コンピュータに知的な行動を模倣させる技術の総称 | データを基にしてコンピュータが学習し、パターンを見つける技術 | 多層ニューラルネットワークを用いて、複雑なパターンを自動的に学習する技術 |
| 特徴 | 広範な概念で、機械学習やディープラーニングも含む | AIのサブセットで、アルゴリズムを使ってデータから学習する | 機械学習のサブセットで、多層構造を持つニューラルネットワークを使用 |
| 主な技術 |
など |
など |
など |
| データの依存度 | アルゴリズムやルールベースのものはデータに依存しないこともある | データが必要だが、特徴量を手動で設計することもある | 大量のデータが必要で、特徴量も自動的に抽出される |
| 計算資源 | 比較的少ない計算リソースでも実行可能 | 計算リソースは中程度、データ量に応じて変化 | 非常に高い計算リソースが必要（GPUやTPU） |
| モデルの複雑さ | シンプルなルールベースも含まれる | 中程度。アルゴリズムにより異なる | 高度で複雑な多層構造を持つ（数十～数百層） |
| 説明可能性 | 比較的説明しやすいものも多い | 中程度。モデルによっては説明可能 | ブラックボックス的で解釈が難しい場合が多い |
| 主な応用例 |
など |
など |
など |
| 使用される場面 | 知的な振る舞いを模倣する場面全般 | データのパターンを学習して予測や分類を行う場面 | 高度なパターン認識が求められる場面（画像や音声など） |
ディープラーニングと機械学習の違いの他にも、具体的な活用シーンについてより詳しく知りたい方は、以下の記事をぜひ参考にしてください。
ディープラーニングモデルの主なアルゴリズム
ディープラーニングモデルで用いられている主なアルゴリズムには、以下のようなものがあります。
- 畳み込みニューラルネットワーク
- リカレントニューラルネットワーク
- 誤差逆伝播法
- 強化学習
それぞれ解説していきます。
アルゴリズム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）はディープニューラルネットワークの一つで、主に画像認識に用いられます。CNNの特徴は畳み込み層とプーリング層による独自の構造で、画像内の局所的な特徴を抽出し、位置に依存せず特徴を維持する点です。
「畳み込み層」は画像のエッジや色の変化を検出し、プーリング層は特徴の移動不変性を持たせ、そして「全結合層」は最終的な分類や予測を行います。活用例としては顔認証や自動運転、医療画像診断などさまざまなシーンで使われており、高精度な認識を実現しています。
アルゴリズム②リカレントニューラルネットワーク
正式名称は「Recurrent Neural Network」で、略して「RNN」とも呼ばれます。連続的なデータや時系列データを扱うために設計されたニューラルネットワークであるのが特徴です。
基本的なニューラルネットワークとは異なり、RNNは中間層で計算した情報を再度入力として利用し、過去の情報を活用します。この特性により、文章解析や文章生成、機械翻訳、画像解析などの連続データ処理に適しています。
しかしRNNは学習が進むと誤差がほぼゼロになる「消失勾配問題」を抱えています。この問題を解決するために、LSTM（Long Short-Term Memory）という改良版が開発されています。
LSTMは情報を長期間保持できるため、RNNの限界を克服し、さらに高精度な学習を実現させました。
アルゴリズム③誤差逆伝播法
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークでパラメータを最適化するための基本的なアルゴリズムで、「バックプロパゲーション」とも呼ばれています。
この手法は出力層から入力層に向かって誤差の勾配（変化率）を計算するもので、これによってネットワークの予測結果と教師ラベルとの間の誤差を最小化するように、パラメータを調整することが可能です。
とくにディープラーニングにおいては、ニューラルネットワークの学習を支える重要な技術として広く利用されています。
アルゴリズム④強化学習
AIやコンピューターにデータを与えて学習させる機械学習の手法で、エージェント（学習者）が試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ方法です。エージェントは、「得られる報酬を最大化すること」を目指しています。
データそのものを学習するのではなく、行動の結果として得られる報酬を基に学ぶ点が大きな特徴です。教師あり学習と似ていますが、教師あり学習が正解を与えられるのに対し、強化学習は長期的に価値を最大化することを重視している点が主な違いです。
たとえば「株式を最適なタイミングで売却する方法」や、「テトリスで最も高いスコアを達成するための戦略を学ぶこと」などが挙げられます。
ディープラーニングモデルの現状のリスク・欠点
ディープラーニングモデルの現状のリスク・欠点には、以下のようなものがあります。
- 過学習
- ブラックボックス化
- セキュリティやプライバシー
それぞれ解説していきます。
リスク・欠点①過学習
ディープラーニングモデルのリスク・欠点の一つは過学習（オーバーフィッティング）です。主にモデルが訓練データに対して極めて高い精度を達成する一方、未知のデータに対する汎化能力が低下する現象のことを指します。
モデルが訓練データに含まれるノイズや不要なパターンまで学習してしまうため、新しいデータに対して適切な予測ができなくなります。この結果、実際の利用時には精度が大幅に低下し、誤った結果を導くリスクが高まります。
なお、以下の記事では過学習についてより詳しく解説していますので、気になる方はぜひ併せてご一読ください。
リスク・欠点②ブラックボックス化
ディープラーニングモデルのもう一つの欠点は「ブラックボックス化」です。
ディープラーニングモデルは多層のニューラルネットワークによって複雑な非線形関係を学習しますが、その内部の処理過程が非常に難解で人間が理解しにくいという問題があります。
とくに「なぜ特定の予測や判断が下されたのか」を説明できないため、透明性や信頼性が欠けるケースがあり、医療や金融など重要な意思決定が必要な分野では大きなリスクとなります。
リスク・欠点③セキュリティやプライバシー
ディープラーニングモデルのセキュリティやプライバシーに関するリスクも重要な課題です。
具体的には、学習に使用したデータから個人情報が漏洩するリスクが考えられます。たとえばChatGPTに機密情報などを入力した場合、その情報が学習されるため、他のユーザーへの回答として使われる可能性もあるということです。
とくにプライバシーに関する規制が強化されている昨今なので、データの扱いには慎重を期す必要があり、ディープラーニングの信頼性を確保するための対策も求められています。
AIプロフェッショナル人材育成コースのスケジュール/お申し込みはこちら
ディープラーニングモデルまとめ
ディープラーニングモデルはAIや機械学習の一分野であり、特に大規模データを基にした高度な学習に強いです。機械学習は人間が特徴を定義し学習させますが、ディープラーニングは自らデータ内の特徴を見つけて最適なモデルを構築できる点が大きな違いです。
たとえば画像認識や音声認識など、複雑で大量のデータを扱う分野で強力な成果を発揮します。ディープラーニングのモデルはニューラルネットワークを多層化することで精度が向上し、現在も進化を続けています。
ディープラーニングモデルが発展することでAIのさらなる可能性と応用が広がり、あらゆる分野で革新的な使われ方がされていくでしょう。
