【2022】機械学習とディープラーニングの違いは?使い分けのポイントとは

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。第3次AIブームにおいて、近年急速に注目を集めています。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について正しく認識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違い

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、機械が膨大な量のデータを学習し、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。

機械学習の学習方法は、次の3種類に大別されます。

  • 教師あり学習:膨大な量のデータから学習し特徴を把握する
  • 教師なし学習:さまざまな次元でデータ分類を行う
  • 強化学習:自ら試行錯誤して正解を求める

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、膨大な量のデータを学習し、共通点を自動で抽出することで、状況に応じた柔軟な判断が可能となる技術です。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。より高精度な分析が可能である点が、従来の機械学習とは異なる点です。

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。

低コストで少ない工数

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。

複雑な作業を短時間で実行

機械学習には、複雑な作業を短時間で実行できるというメリットがあります。

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。

ブラックボックス化問題

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、ブラックボックス化によって、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になってしまうケースがあります。ブラックボックス化した状態でシステムを運用しなければならないケースがあることは、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2つ紹介していきます。

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、膨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。

機械学習では難しい複雑な処理が可能

ディープラーニングには、機械学習では難しい複雑な処理が可能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。

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。

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膨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。

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。

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には、機械学習では難しい複雑な処理が行えるメリットがあります。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十分にあります。

機械学習の種類

機械学習には、計算の手順についてさまざまなアルゴリズムが存在します。ここでは、代表的なものについて4つ紹介します。

サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシンは、主に教師あり学習の「分類」「回帰」に使用されるアルゴリズムです。

「分類」とは、対象データがどのカテゴリに属するのかを振り分ける作業などを指します。サポートベクターマシンでは、データを分類する際に境界線となる情報を与えます。複数の境界線となる情報を与えることで、未知のデータをより正確に分類できるようになります。

決定木

決定木は、主に教師あり学習の「回帰」「分類」に使用されるアルゴリズムです。

「回帰」とは、降雨量や気温、作物の収穫量などの複数の情報を学習することで、翌年の収穫量を予想するようなモデルを指します。

決定木は、樹形図と呼ばれる図をイメージすると理解しやすいです。木の枝が広がるように分岐を続けることで学習を重ねていき、未知のデータに対しても正解を導き出す精度が高まっていきます。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、主に教師有り学習の「分類」「回帰」で使用されるアルゴリズムです。複数の条件によって行った決定木の計算結果を収集し、多数決によって最終的な結果を出力する手法です。

複数の決定木の計算結果から最終的な結果を導きだす特徴から、フォレストという言葉が使われています。ランダムフォレストは、決定木よりも高い精度を持つため、過学習による精度の低下を回避できるという特徴があります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、ディープラーニングにも用いられているアルゴリズムです。人間の脳を構成するニューロンの仕組みを数理的に再現しており、従来の機械学習よりも飛躍的な処理精度を得られる可能性があるとされています。

ディープラーニングの活用分野

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について4つ紹介します。

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。

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。

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。

時系列データの予測

ディープラーニングで膨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。

ディープラーニングを使用した開発が適しているケース

ここでは、ディープラーニングを使用した開発が適しているケースについて紹介します。実際にAIを活用する際には、プロジェクトの特徴に着目することで、ディープラーニングが適しているか否かの判断ができます。

大量のデータを用意できる

ディープラーニングには、人間が判断できないような複雑な分析や判断を自動で行うことができます。しかし、その分析や判断には膨大な学習データが必要不可欠です。

大量のデータを用意できる場合、ディープラーニングによるAI構築を視野に入れることができるでしょう。

ハードウェアが必要なスペックを満たしている

ディープラーニングは、大量のデータを用いて複雑な処理を行うため、計算処理に耐えられるだけのスペックを兼ね備えたハードウェアを用意する必要があります。

ディープラーニング用に最適化されたハードウェアでは数秒で終わる処理も、スペックが不足している場合には数週間かかるケースもあり得ます。

説明責任

自社の事業の説明責任の度合いも判断基準の一つです。

ディープラーニングでは、コンピュータが人間に代わって分析や判断を自動で行うことができるメリットがあります。その反面、アルゴリズムが出した出力結果について説明できない「ブラックボックス化」が伴います。

医療分野のような人命に関わる業務の場合、「なぜAIがそのような分析・判断をしたのか」という問いに対する説明責任は非常に重いものとなります。したがって、ディープラーニングの導入には、自社の事業の説明責任の度合いを十分に検討したうえで判断していく必要があります。

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、高いスペックが求められるため、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。

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ような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。

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