機械学習とディープラーニングは、AIの代表的な分野の一つです。
そして、AIについての理解を深めるためには、機械学習とディープラーニングの違いを正しく理解することが不可欠です。
今回は、機械学習とディープラーニングの特徴と違いや、メリット・デメリットについて解説していきます。
機械学習とディープラーニングに関連した業務に従事している方や、これから知識を深めようとしている方は、ぜひ参考にしてみてください。
機械学習とディープラーニングの特徴と違いとは？
機械学習とディープラーニングは、AIについて語るうえで欠かすことのできない用語です。
しかし、両者には特徴や位置づけについて違いがあります。
ここでは、機械学習とディープラーニングの特徴と違いについて詳しく解説していきます。
機械学習とは
機械学習とは、人間では分析できないような絶大な量のデータを機械が学習し、ルールに則った予測や判断を実現する技術です。AI分野における機械学習の位置づけは、AIの技術要素の一つと認識すると良いでしょう。
機械学習を使用した身近な例としては、ビデオストリーミングサービスや音楽ストリーミングサービスなど、ユーザーがどのようなコンテンツを好んでいるのか分析し、「こんな作品はどうですか？」とおすすめしてくる機能が分かりやすい例です。
また、機械学習はいろいろな業界のいろいろな業務に対して活用されていて、プログラミングも継続して学習をしていけるように設定されているので、常に環境に合った機能を提供してくれます。
ディープラーニングとは
ディープラーニングとは、絶大な量のデータを学習・分析し、データ同士の共通点を自動で判断することで、いろいろな状況ごとに柔軟な判断が可能となる技術です。「ディープラーニングネットワーク」という手法によって、学習が行われます。
AI分野におけるディープラーニングの位置づけは、機械学習技術要素の「教師あり学習」の一つと認識すると良いでしょう。
ディープラーニングの場合、人間の脳神経から着想を得たものなので、データが各層で処理されていくごとに、処理されるデータがどのような特徴なのかを自動的に判断してくれます。
人間でも特徴を説明しづらいような抽象的なデータであっても分析をしてくれるので、画像・音声・言語といったものでも正確な情報を導いてくれるんです。
機械学習とディープラーニングの違い
機械学習とディープラーニングの主な違いとして、2つの点が挙げられます。
- 機械学習と比較して、ディープラーニングのほうがより高精度な分析が可能
- 機械学習は人間の手によって何をどんな目的で分析・学習していくのかの内容を改善していくが、ディープラーニングの場合は、何をどんな目的で分析・学習していくのか機械が判断する
機械学習とディープラーニングは、分析方法や分析可能な範囲が異なってくるので、用途によって使い分ける必要があります。
機械学習のメリット
機械学習のメリットには、どのようなものがあるのでしょうか？
ここでは、代表的なメリットを2つ紹介します。
1.低コストかつ少ない工数で導入できる
機械学習には、低コストで少ない工数で導入できるというメリットがあります。
ディープラーニングの場合、ニューラルネットワークの構築に大量のデータを必要とするため、学習に必要なコストと時間がかかります。
課題の解決が機械学習で実現可能なのであれば、機械学習を用いることで低コストかつ効率的に成果を挙げることができるでしょう。
2.複雑な作業を短時間で実行できる
機械学習にはもう1つ、複雑な作業を短時間で実行できるというメリットもあります。
機械学習の活用により、学習データに基づくマニュアルに準じて、最短で最適な処理が実現可能となります。
そのため、カスタマーサポートやコールセンターなど、スピード感が求められる仕事において大きな成果を挙げることができるでしょう。
機械学習のデメリット
では、機械学習のデメリットには、どのようなものがあるのでしょうか？
ここでは、代表的なデメリットについて解説していきます。
1.ブラックボックス化の問題
機械学習には、ブラックボックス化問題というデメリットがあります。
機械学習によって作られたAIは、なぜそのような答えを導き出したのか、プロセスや理由までは教えてくれません。
そのため、どのようなロジックに基づいて動作しているのかが不明瞭となるケースがあります。
ブラックボックス化した状態でシステムを運用する必要があることは、機械学習のデメリットであるといえるでしょう。
ブラックボックス化したAIの不具合などに対する原因追及は困難であり、近年ではブラックボックス化を解決するための研究も進んでいます。
ディープラーニングのメリット
ディープラーニングのメリットには、どのようなものがあるのでしょうか？
ここでは、代表的なメリットを3つ紹介します。
1.コスト削減と効率化
ディープラーニングには、コスト削減と効率化というメリットがあります。
ニューラルネットワークの構築に時間がかかるという欠点はありますが、長期的な視点で見れば機械学習以上の効率化を実現できます。これは、絶大なデータを学習させることで、圧倒的なパフォーマンスが実現可能であるためです。
長期的に高いレベルでの効率化を追求したい場合、ディープラーニングを導入することで大きな成果を得ることができるでしょう。
2.機械学習より高度な処理が可能
ディープラーニングには、機械学習よりも高度で複雑な処理ができるというメリットがあります。
また、人間の精度を超える処理能力を発揮することも可能であり、これまで人の手で行ってきた業務を、ディープラーニングに置き換えることも十分可能です。
正確性や安全性が求められる業務においては、精度が重要な要素となってきます。ディープラーニングを導入することで、ヒューマンエラーを防止し、正確かつ迅速な処理が実現可能となります。
3.柔軟性に優れた分析ができる
ディープラーニングは、機械学習と比較して柔軟性に優れた分析ができます。
機械学習の場合は、分析を行うごとに人間によってデータの特徴を教わらなければなりません。
一方ディープラーニングであれば、分析対象となる大量のデータを都度都度で分析し、新たな情報や法則性を見いだせます。
以上のように、継続した改善によって柔軟性に富んだ分析が可能なことは、ディープラーニングの大きなメリットです。
ディープラーニングのデメリット
ディープラーニングのデメリットには、どのようなものがあるのでしょうか？
ここでは、代表的なデメリットについて3つ解説していきます。
1.学習に時間がかかる
ディープラーニングには、学習に時間がかかるというデメリットがあります。
ニューラルネットワークの構築には絶大なデータを必要とするため、あらかじめ理解した上で構築を進めていく必要があります。
しかし、ディープラーニングは機械学習を上回る効率化を可能とするため、長期的な目線でみれば大幅な時間ロスが生じるというわけではありません。
2.大量のデータが必要
ディープラーニングには、大量のデータが必要というデメリットがあります。
そのため、データの収集作業に多くの労力が必要となります。専門知識を持つ担当者がいない場合、データの収集作業に苦慮し、想定以上に時間がかかることもあります。
近年では、ディープラーニングの構築を対象にデータ収集の代行サービスを提供する企業も増えています。自社の人材リソースに応じて、外部サービスに委託することも選択肢の一つです。
3.開発コストが高い
ディープラーニングには、開発コストが高いというデメリットがあります。
機械学習と比較した場合、どうしても開発コストが高くなってしまうため、予算が限られている企業にとっては導入の妨げとなる場合もあるでしょう。
ただし、ディープラーニングであれば機械学習には難しく複雑な処理が行えるメリットもあります。そのため、長期的な目線で見た場合には、開発コスト以上の成果を得られる可能性もあります。
機械学習とディープラーニングが活用される分野
機械学習とディープラーニングでは、活用のされ方が異なります。
それぞれどのように活用されているのかを見ていきましょう。
機械学習の活用される分野
機械学習には、大きく分けて3つの学習方法があり、活用のされ方がそれぞれで異なります。
教師あり学習の特徴と活用される分野
教師あり学習は、質問に対する答えまでをセットで学習し、「こういう特徴があるときは、この答えとなる」という質問と答えの関係性をデータとして蓄積していきます。
そのため、未来に起こることの予測に使われることが多い学習方法です。
絶大な量のデータから学習し特徴を把握します。
教師なし学習の特徴と活用される分野
教師なし学習は、質問に対する答えではなく、AとBは似ていてAとCは似ていないといったデータ同士の関係性を学習します。
そのためデータから答えを導きたいときではなく、データ同士の分類やデータのなかから異常のものを検知するときなどに使います。
さまざまな次元でデータ分類を行います。
強化学習活用の特徴と活用される分野
自ら試行錯誤して正解を求めます。
強化学習は、データから「最善の結果」を学ぶ学習方法です。
いろいろな種類の行動パターンを学習し、どの方法をとったときが一番いい結果となったのかを学習し、一番いい結果となるような行動パターンを導きます。
最近では、自動車の自動運転技術に使用されています。
ディープラーニングが活用される分野
次に、ディープラーニングの活用分野にはどのようなものがあるのでしょうか？
さまざまな分野でAI活用が加速化していますが、ここでは代表的な分野を4つご紹介します。
- 画像分野
- 音声分野
- 自然言語処理
- 時系列データの予測
1つずつ見ていきましょう。
①画像分野
画像分野は、ディープラーニングが得意とする分野の一つです。
一例として、カメラの顔認識機能では、ディープラーニングを用いて顔の特徴を学習させることで、画像から人の顔を認識できるようにしています。
顔認識機能は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる技術がベースとなっています。
②音声分野
音声分野も、ディープラーニングが得意とする分野の一つです。
一例として、製造業などの工場における、音響データの分析による異常音検知の自動化があります。
従来の人間による保守は、担当者の経験の差などによって精度が異なる課題がありました。しかし、AI技術の導入により故障の検知や品質の確保など、保守の精度を高めることができます。
③自然言語処理
自然言語処理もディープラーニングが得意とする分野の一つです。自然言語処理とは、手書き文字や発話による音声など、さまざまな文字情報を処理する技術を指します。
一例として、文書分類の自動化があります。書面上に記載された文字情報を認識することで、処理が必要な情報と不要な情報とに振り分けが可能となっています。
これまでは、後処理の振り分け担当者が目視で確認を行っていた作業が、AIによって自動化することができます。
④時系列データの予測
ディープラーニングで絶大なビックデータを処理することで、パターンを学習することで時系列データ予測が可能となりつつあります。
一例としては、小売店や飲食店の売上予測が挙げられます。売上予測は、これまでも季節・時間帯・天候などを基に行われていました。しかし、AIを導入することによって、担当者の経験の差やヒューマンエラーをなくし、より高い精度での需要予測が可能となりました。
また、需要予測のみならず、データに基づき発注作業まで自動化しているケースも存在しています。
機械学習とディープラーニングの使い分け
機械学習とディープラーニングは、どのように使い分けると良いのでしょうか？
ここでは、両者の特徴に着目して使い分けのポイントについて解説していきます。
データの種類
機械学習とディープラーニングは、どのようなデータを扱うかという点に使い分けるポイントがあります。
機械学習は、人間がデータの特徴を判断する必要があります。
それに対して、ディープラーニングは、機械がデータの特徴を判断します。
そのため、学習用に用意できるデータの種類が少ない場合は、機械学習が適しています。
機械学習は、使用するアルゴリズムによっては少ないデータでも十分に学習可能であるためです。
一方、手書き文字の判別や音声認識など、学習用に用意できるデータの種類が大量にある場合には、ディープラーニングが適しています。
ハードウェアとクラウド
機械学習とディープラーニングは、どのような媒体で運用するかという点に使い分けるポイントがあります。
ハードウェアで運用する場合、高い処理能力が求められるため、コンピュータの能力が追い付かなくなることがあります。スペックが不足することでAIの活用が困難となるケースもあるため、事前にしっかりと確認しておく必要があります。
一方、クラウドで運用する場合、スペックを気にせず利用することができ、データの集約先として容易であるというメリットがあります。自社で大規模なサーバーを用意するのが難しいなどのケースでは、クラウドで活用することで効率的な運用ができるでしょう。
機械学習とディープラーニングについてのまとめ
機械学習とディープラーニングの違い、メリット・デメリットについて解説しました。
機械学習とディープラーニングは似た意味の言葉として語られることも多いですが、学習過程での選択を人間が行うかどうかという点に大きな違いがあります。
また、必要となるデータ量や得られる結果についても差があります。
近年では、さまざまな分野においてAIの導入が加速しており、今後もAIが活躍する場面は広がっていくことが予想されます。機械学習とディープラーニングの違いを正しく理解することで、AIに関する知識が深まり自社に最適な導入方法を選択できるようになるでしょう。
