ディープラーニングの活用事例5選!株価や医療など活用されている業種を徹底解説

皆さんは、ディープラーニングについてどのくらい知っていますか?名称は聞いたことがあるけど、どこで使われているかわからないという方も、全く何もわからないという方もいるかもしれません。
そんな皆さんに向けて、この記事では、ディープラーニングの仕組みと特徴、そしてその活用事例についてお伝えします。これからディープラーニングについて知っていきたい方は、是非参考にして欲しいです。

ディープラーニングの基本的な仕組み

まずそもそも、ディープラーニングとは、機械学習の一部です。機械学習はAI、人工知能に使用されている技術の一部なので、ディープラーニングはAIの中の一部であるともいえます。ディープラーニングは脳と同じような仕組みで作られているので、複雑な情報の処理や伝達を自動的に行うことが出来るんです。

ディープラーニングは日本語で深層学習とも呼ばれ、膨大な量のデータを深く解析し、データ全体の特徴を把握するために用いられています。ここで注意しなければいけないのが、ディープラーニングを使用するには大量のデータを集めることが必要になるということです。なぜなら、データの数が少ないと、データ間に人間の力では見つけることのできない特徴を発見することが難しくなってしまうからです。聞き覚えのある方もいるかもしれませんが、この大量のデータというのはいわゆるビックデータのことです。ビックデータを扱うためには処理能力の高いPCも必要となるため、ディープラーニングを行うためには最低限ビッグデータと処理能力の高いPCを用意しなくてはいけないということです。

ディープラーニングのアルゴリズムと得意分野

ディープラーニングには、いくつかのアルゴリズムと呼ばれるものが存在します。アルゴリズムとは、簡単に言うと結論に達するための方法のことで、その種類、手法は無数に存在します。なので、使用されるアルゴリズムによって、ディープラーニングを行って出来ることは変わってくるわけです。

例えば、2次元画像に関するデータを解析したい場合は画像に関する情報を2次元のまま処理できるアルゴリズムを用いたり、データの大まかな傾向を掴みたいときは重要なデータのみを取り出してデータ量を減らし、処理速度を向上させることのできるアルゴリズムを用いたりするなどの方法が考えられます。

ディープラーニングを使用する際には、このようなアルゴリズムの中から、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。そのためには、ディープラーニングを使用するための目標を定めることが大切になってきます。ディープラーニングは上で述べたような画像認識や音声認識、言語処理の面で強みがあるとされています。ディープラーニングの導入にはそれなりにコストがかかるため、得意分野を生かし、効率的なディープラーニングの使用を目指しましょう。

ディープラーニングの活用事例5選

ディープラーニングが活用されているシチュエーションは多岐にわたりますが、ここではその中でも代表的な活用事例についていくつか紹介します。

ディープラーニングの活用事例①株価予想

ディープラーニングを使用して過去の株価のデータを分析し、傾向を読み取ることで、大体の株価の変動を予想することが出来ます。株価は日々変化し、情報が蓄積されていくので、今後さらに精度が上がっていくことが予想できます。

ディープラーニングの活用事例②農業

農業では色々な段階においてディープラーニングが活用されています。気候や生育状態から適切な量の肥料や水を与える技術、画像認識を用いて十分に育った収穫物を判別し、自動で収穫する技術、収穫物のサイズを認識して自動で仕分ける技術など、育ててから収穫、出荷するまで有効に活用されています。特に日本の農業は高齢化、人手不足が深刻化しているので、ディープラーニングの活用は農業を支える上でも大切になってきます。

ディープラーニングの活用事例③工場

同じものを大量に生産する工場でも、ディープラーニングは大きな効果を発揮します。画像認識を用いて不良品を見つけることで、人件費の節約、人的ミスの削減が見込まれます。また不良品のパターンを分析し、製造している機械の故障や劣化を見つけることも出来ます。

ディープラーニングの活用事例④ネット通販

ネット通販にディープラーニングによる画像認識を取り入れることで、価格が異なっていて特徴が似ているを比較したり、色やサイズが同じ商品を探すことが出来ます。特に洋服を扱うサービスに導入されています。

ディープラーニングの活用事例⑤医療

過去に同じ病気を患っていた人のMRIやCT画像のデータから、病気の早期発見を行うという目的で導入されています。人間の目ではわからないところまで認識することが出来るため、早期発見が重要なガンなどにはとても効果的です。

上記以外にもディープラーニングは様々な場面で使用されています。ディープラーニングの素晴らしいところは、データの蓄積によって日々精度が向上していくというところです。データが増えることによって新たなデータ間の特徴が見つかり、今ある活用事例が応用されていくことも考えられます。
AIの医療に関しては下記記事でも解説しています。

AIを利用した医療の現状や実例、メリットデメリットを徹底解説

今後ディープラーニングの活用が期待できる業種

次にディープラーニングの活用が期待できる分野についてお伝えします。ディープラーニングを使用するためにはビックデータが必要だと前に述べましたが、データは日々蓄積されていくものなので、データを集め始めてから時間が経てば経つほどビックデータとして使用できるものが増えていくということになります。なので、確実に今後ディープラーニングは今よりも多くの分野で活用されていくことが予想できます。ここでは、比較的近い未来にディープラーニングが活用されそうな事例について紹介します。

車の自動運転

自動運転技術は、2022年現在でもかなり進んでいます。しかし、運転手がハンドルを持たずに車を走行させることが出来るわけではありません。ただ、今後道路の特徴や時間帯、曜日における混み具合、前方を走る車や対向車のデータが蓄積されていけば、将来的に完全に自動で運転される車が実用化されても何らおかしくはありません。今現在、煽り運転車の検出や障害物の検出など、部分的に運転を補助する技術はディープラーニングによって確立されているため、それらの技術の応用も効くのではないでしょうか。

都市の混雑予想

観光地や人が集中している地域は、必然的に混雑してしまいます。しかし過去のデータからディープラーニングを用いて人流を予想することで、混雑を分散させる効果が期待できます。東京都の繁華街の混雑状況は東京都のHPからリアルタイムで確認することが出来ますが、未来の予測を確認することは2022年3月の段階ではできません。電車やテーマパークなど、訪れる人の人数が測定しやすいところでは時間帯や時期による混雑予想が行われているため、観光地や繁華街の混雑予想技術も今後発展していくと考えられます。

未来を創るディープラーニング

ディープラーニングについて、少しでもわかっていただけたでしょうか。ディープラーニングはまだまだ理解されていないことが多い、発展途上の技術です。その分日々進化し、私たちの日常を便利にしてくれる大きな可能性を秘めています。この記事を通して、ディープラーニングが活用されている場面を知っていただき、さらなる活用事例を創り出していって頂ければ幸いです。

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