【2024】機械学習と深層学習は何が違う？関係性や活用事例を紹介！

AIや機械学習、深層学習（ディープラーニング）といった分野は急激に需要拡大が進み、いろいろな分野で活用が広がっているのが現状です。ただ、機械学習と深層学習という用語はしばしば混同される言葉であり、それぞれの違いや関係性を正しく理解している人は多くはありません。

本記事では機械学習と深層学習の違いについて詳しく説明し、技術がどのように活用されているのか具体的な事例を交えながら紹介します。

機械学習や深層学習の分野の知見をより深めるため、ぜひご一読のうえ参考にしてください。

機械学習の概要

機械学習は「コンピュータがデータから学び、経験を通じてパフォーマンスを向上させる技術の総称」です。従来のプログラミングとは違って明確なルールや手順を事前に設定するのではなく、アルゴリズムを用いてデータからパターンや関係性を発見し、予測や分類を行います。

主な手法には、以下の3つがあります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習

教師あり学習では正解となるデータを用いてモデルを訓練し、未知のデータに対して正確な予測を行います。

教師なし学習は逆に正解データのない状態で構造やパターンを見つけ出し、強化学習ではエージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習するものです。

機械学習の技術は幅広く画像認識、音声認識、自然言語処理など次章でもくわしく解説しています。これらの技術は医療診断、自動運転、金融予測などさまざまな分野で活用されており、日常生活や産業といった多岐にわたる部分で重要な役割を果たしています。

深層学習の概要

深層学習（ディープラーニング）は機械学習の一分野であり、ニューラルネットワークを用いた手法です。

たくさんのニューラルネットワークを利用してデータの特徴を自動的に学習し、複雑なパターン認識や予測を行います。そして各層は前の層からの入力を受け取り、それを次の層に渡すことでデータの抽象度を徐々に高める手法です。

この技術は大量のデータと高い計算能力の組み合わせによって、近年で急速に知名度と需要を拡大させました。

代表的なモデルには畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などがあり、CNNは画像認識、RNNは時系列データや自然言語処理で活用されています。

深層学習は画像認識、音声認識、自然言語処理はもちろん、ゲームAIやメタバースなど多くの分野で革命的な成果を上げています。深層学習の能力は、とくに大量のデータを利用することで存分に発揮され、今後も多くの分野での応用が期待されています。

なお以下の記事では、深層学習（ディープラーニング）をどこよりもわかりやすく解説していますので、気になる方はご一読ください。

ディープラーニングとは簡単にいうと何？主な手法や活用例、メリットをご紹介！

機械学習と深層学習は何が違う？

上記で紹介したように、機械学習と深層学習はそもそものくくり・位置づけが異なります。それぞれの関係性を図にすると、以下のようになります。

このように、AI（人工知能）の技術のひとつとして機械学習が存在し、そして機械学習の技術のひとつとして深層学習（ディープラーニング）が存在します。

機械学習と深層学習の違いを一覧にまとめると、以下のようになります。

深層学習と強化学習では何が違う？

両者は位置づけが異なります。深層学習（ディープラーニング）は機械学習の技術のひとつなのに対し、強化学習は機械学習の手法のひとつです。

それぞれの違いを一覧にすると、以下のようになります。

また強化学習は機械学習の「手法」のひとつですが、手法には他にも

• 教師あり学習
• 教師なし学習

が存在します。以下の記事が参考になるので、興味のある方はぜひご一読ください。

教師あり学習と教師なし学習の違いとは？それぞれの特徴やメリットを比較

深層学習の活用事例

深層学習の代表的な活用事例には、以下のようなものがあります。

1. 画像認識技術
2. 音声認識技術
3. 自然言語処理
4. 未来のデータ予測

それぞれ見ていきましょう。

事例①画像認識技術

画像認識技術はまさしく、深層学習の代表的な活用事例です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によって画像の特徴を自動的に抽出することで、高精度な認識を実現しています。

具体的に役立てられている分野は顔認証や物体・以上検出、自動運転などです。たとえば多くの企業ではセキュリティシステムとして顔認識技術が使用されていることで、犯罪防止やアクセス管理に役立っているうえスムーズな入退室を実現しています。

また自動運転技術でも障害物や人間・動物、対向車や白線などを画像データとして学習させることで、瞬時に認識してサポートや制御を行います。

事例②音声認識技術

音声認識技術は、深層学習の進展により急速に発展した分野です。使われている技術は、主にリカレントニューラルネットワーク（RNN）やその改良型である長短期記憶（LSTM）モデルなどです。

具体的にはスマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカー、会話ロボット「Pepper」などが代表例となり、自然な会話を通じてあらゆる回答を自動で行ってくれるため、ハンズフリーで情報を収集したり、音楽や動画を楽しむことが可能です。

それだけでなく音声認識技術はビジネスにおいても、音声入力による重要項目の記録、議事録の自動作成など効率化に大きく寄与しています。

なお音声認識についてもっと詳しく知りたい方は、以下の記事も参考になります。

音声認識とは？仕組みや活用事例・おすすめ音声認識サービス6選

事例③自然言語処理

自然言語処理（NLP）も、深層学習の代表的な活用例の一つです。リカレントニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーモデルを利用することで、高精度なテキスト生成、翻訳、感情分析、要約などを行えるようになりました。

具体的な例でいうとOpenAIのChatGPTやGoogleのGemini、またさまざまな企業のHPやLINEにおけるチャットボット機能などが挙げられます。

他にもGoogle翻訳やBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）も複雑な文脈を理解し、自然な翻訳や質問応答を提供してくれるのが特徴です。

チャットボットやバーチャルアシスタントではユーザーの意図を理解しながら適切な返答を行うことで、顧客サービスの向上や自動化に寄与しています。

事例④未来のデータ予測

深層学習は「未来のデータ予測」にも大きく役立てられています。各モデルは時系列データのパターンを学習することで、将来の値を正確に予測します。

具体例としては株価の動向予測、気象予報、小売業における需要予測など多岐にわたる分野で活用されています。たとえば金融業界では株価の動向や市場のトレンドを予測するために深層学習モデルが使用され、リスク管理や投資戦略を最適化することが可能です。

また小売業では商品の需要予測により在庫管理を効率化することで、販売機会の最大化を図っています。

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機械学習と深層学習まとめ

機械学習はデータから学習し予測や分類を行う技術の総称で、一方の深層学習は機械学習の一部であり、多層ニューラルネットワークを使用してより複雑なデータパターンを学習する手法です。

とくにディープラーニングは近年において技術の進化が止まらない分野であり、画像認識や自然言語処理、音声認識などにおいて大きな成果を挙げています。

機械学習と深層学習の違いを理解することで新しい技術やアルゴリズムに柔軟に対応できるようになるだけでなく、よりAI分野に対する興味を促進することに繋がるなどのメリットがあります。ぜひ両者の違いはもちろん、それぞれに使われている技術を学び活用してみてください。

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