ディープラーニングの「ディープ」とは？身近な実用例や仕組みを解説
近年、AIに関する技術が発展し、企業も積極的にAIの技術を取り入れて業務を効率化しています。とくに、ディープラーニングを活用したAI技術は、複雑な情報も処理できるので注目を集めているのです。
しかし、「ディープラーニングとは具体的にどういうものなのかわからない」と悩む方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、ディープラーニングの概要や仕組み、身近な実用例を中心にご紹介します。
- ディープラーニングとAIや機械学習の違いを知りたい
- ディープラーニングを身近な例を挙げて簡単に説明してほしい
- ディープラーニング技術を駆使した高精度の検索ツールを探している
という方はこの記事を参考にすると、ディープラーニングの仕組みだけでなく、ディープラーニングの仕組みを活用したツールを自社に導入する方法もわかります。
目次
ディープラーニングとAI・機械学習の違い
以下では、AI・機械学習・ディープラーニングのそれぞれの言葉の意味を解説しています。「似たような言葉が多くて違いがわからない」という方は参考にしましょう。
AIとは
AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略で、「人間の知的行動を再現するもの」という定義があります。
AIは、まるで知能があるように振る舞うことができ、ビジネスにおいてはデータ分析や意思決定の効率化が期待されています。また、一部の業務を自動化したり、人間の代わりに24時間稼働して監視したりして、業務の生産性向上にもつながります。
近年では、生成AIをはじめとしたAIが幅広い業務に取り入れられ、活躍しているのです。
機械学習とは
機械学習とは、AIを教育するための手段のひとつで、学習方法にはおもに以下の3つがあります。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
たとえば、猫の画像認識において、人間は「画像が猫である」ことはわかってもどう判断しているのかはわかりません。このように、教師あり学習は、｢答えがわかっているが、正しい答えの出し方がわからない｣場合に使います。
教師なし学習は、｢そもそも答えがわからない｣場合に使います。たとえば、大量のデータの中から関連性を見つけたり、異常を見つけたりするなど、人間が気づかない共通点や相違点を見つけるのに役立ちます。
強化学習は、答えを教えずに答えの方向性や目標を示します。教師あり学習でも教師なし学習でも使える汎用性の高い方法ですが、明確な答えを与えないので、他の方法より遠回りです。
以上のように、AIが正しい答えを導き出せるように学習させることを機械学習と言います。
ディープラーニング（深層学習）とは
ディープラーニング（深層学習）とは、ニューラルネットワークを活用した機械学習の仕組みのひとつです。
ニューラルネットワークとは、人間の神経細胞の仕組みを参考に開発された技術で、神経細胞のシナプスという器官の学習能力を人工的に再現しています。
シナプスは、情報伝達を繰り返すほど強化されますが、ニューラルネットワークも同様で、シナプスに見立てた人工ニューロン同士の情報伝達能力を「重み」という数値で表現し、タスク処理に適したネットワークを構築します。
このように、機械学習が答えを導くための勉強であるのに対し、ディープラーニングは学習基盤となる脳の仕組みであると言えます。
ディープラーニングの「ディープ」とは
ディープラーニング（深層学習）の「ディープ（深層）」とは、ネットワークの多層構造のことです。
ニューラルネットワークは、データを入力する入力層、答えを出す出力層、入力層と出力層の間の中間層（隠れ層）から成ります。一般に、ニューラルネットワークは、複雑であるほど処理できる情報の範囲が増えます。
そこで、中間層を多層化して複雑することで、処理できる問題の幅を広げようとする学習方法をディープラーニング（深層学習）というのです。
ディープラーニングの代表的な学習方法
以下では、ディープラーニングの代表的な学習方法をご紹介します。具体的にディープラーニングの仕組みや特徴を知りたい方は必見です。
CNN（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、画像認識に向いている学習方法です。
似顔絵で特徴を強調して描くように、画像の特徴を切り分けて合成する「畳み込み」と、取り込んだ情報を単純にする「プーリング」というプロセスによって、画像の特徴を抽出し、学習します。
また、画像認識だけでなく、音声認識や言語処理にも活用できる可能性があり、幅広い活躍が期待されています。
RNN（再帰的ニューラルネットワーク）
RNN（再帰的ニューラルネットワーク）は、言語処理や時系列処理に強い点が特徴です。
再帰的とは、物事の結果が次の事象を生む原因となり、連鎖的に同じ現象が起こることです。たとえば、「鶏が卵を産み、卵を産んだことで次の鶏が誕生してさらに卵を産む」という一連の現象が該当します。
ただし、全く同じ鶏が生まれないのと同じように、RNNにおいても前の情報を踏まえて次の情報が少し変化する要素が含まれているため、自然言語（人間の話し言葉）の処理に役立ちます。
自然言語は、あいまいな部分が多く、同じ言葉でも使われている文脈で意味が異なるので、言葉の意味を文法通りに解釈していては自然な翻訳になりません。そこで、RNNによって話の経緯や文脈を踏まえた解釈をできるようにするのです。
LSTM（Long Short Term Memory）
LSTMとは、Long Short Term Memoryの略で、RNN（再帰的ニューラルネットワーク）を応用したアルゴリズムです。
RNNよりも記憶保持能力が高い点が特徴で、重要な情報だけを記憶して不要な情報は消去することで、重要情報に焦点を当てた分析が実施できます。
Google翻訳にも活用されており、有用性が高く評価されています。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、「データを作るAI」と「真贋を判定するAI」の2つからなります。
ディープラーニングには、大量の学習用データが必要ですが、学習用データを用意するのは容易ではありません。そのため、1つのデータを元にダミーデータを作成しますが、機械学習に役立つダミーデータを作成するのも労力がかかります。
そこで、活用されるのが、GAN（敵対的生成ネットワーク）です。「データを作るAI」は、より偽物だとバレにくいデータを作成し、「真贋を判定するAI」は、偽物の見抜き方を極めていきます。
このように、それぞれが敵対しながらお互いを学習して精度を高めるのです。具体的には、顔認証システムや医療の画像診断などに利用されます。
ディープラーニング技術を活用した身近な例
以下では、ディープラーニング技術を活用した身近な例をご紹介します。より具体的にディープラーニングの活用イメージを持ちたい方は必見です。
（1）画像認識
1つ目の活用例は、画像認識です。
スマホの顔認証機能や医療の画像診断のほか、ビジネスにおいては、商品を置くだけで会計してくれる無人レジや不良品を自動で判別してくれる画像解析システムなどが活用されています。
このように、業務の効率化だけでなく人件費の削減にもなるため、導入を検討する企業も増えています。
（2）自然言語処理
2つ目の活用例は、自然言語処理です。
文章の校閲や多言語の同時自動翻訳、手書き文字のテキストデータ化など、幅広い業務で活用されています。また、社内の情報管理ツールにAIを組み込むことで、「有給申請の方法は？」と訊ねると生成AIが自然言語（話し言葉）で回答してくれるのです。
このように、ディープラーニング技術は、事務作業を自動化するだけでなく、検索機能の向上にも役立つのです。
（3）異常検知
3つ目の活用例は、異常検知です。
ディープラーニングでは、複雑かつ大量のデータを処理・分析できます。そのため、センサーや監視カメラが収集したデータから異常を検知するのに効果的です。
具体的には、クレジットカードの不正利用や故障の検知などに活用されています。
（4）予測
4つ目の活用例は、予測です。
膨大な過去データから未来の結果を予測するのは、人間よりもAIの方が得意な分野になっています。たとえば、ビジネスでは、売上予測や需要予測などの市場分析に役立つのです。
このように、効率よく業績を伸ばすために、ディープラーニング技術の活用は必須となっています。
ディープラーニング技術で業務効率を向上させる方法
以下では、ディープラーニング技術で業務効率を向上させる方法をご紹介します。
ディープラーニング技術を使って学習したAIは、画像認識や自然言語処理で高い能力を発揮します。そのため、社内の情報検索にAIが搭載されたツールを使うと、必要な情報を瞬時に示してくれるので、情報を探すストレスから解放されるのです。
また、検索するキーワードが一言一句合っていないと正しい結果を表示できないキーワード検索と違い、AI検索では話し言葉で「〜〜を教えてください」のように検索すると、正しい答えを探して自然な文章で回答してくれます。
ただし、AIの回答精度はツールによってばらつきがあるので、必ず事前に確認しましょう。したがって、自社に導入するなら、無料トライアルでAIの検索精度を試せる情報管理ツール「ナレカン」一択です。
ナレカンAIは、ナレカンに保管されたすべての情報を横断検索して、最も適切な情報を提示するので、情報を探す時間が削減できます。また、社内の専門用語や独自用語を登録可能なので、自社に最適な検索システムを作れるのです。
高精度のAI検索を搭載したナレッジ管理ツール「ナレカン」
「ナレカン」｜社内のナレッジに即アクセスできるツール
「ナレカン」は、社内のナレッジに、即アクセスできるツールです。
「社内のあらゆる場所からナレッジが一元化」され、しかも、そのナレッジを「超高精度検索」できます。
自身の頭の中にあるナレッジを残すときは「記事」を作成でき、誰かにナレッジを尋ねたいときは、知恵袋のような感覚で「質問」することが可能です。また、ファイルを添付するだけで、AIが貴社のファイルの中身を全自動で、続々とナレッジ化していきます。
また、ナレカンを使えば、欲しい情報が即見つかります。
生成AIを活用した「自然言語検索」によって、上司に質問するように検索可能です。そのため、メンバーの検索スキルに依存することなく、誰でも簡単に情報を探し出せます。
更に、「初期導入支援サポート」と「ご利用中サポート」もあり、支援も充実しています。「すぐに使える状態にセットアップ」「月に1度のオンラインミーティング」など、実際に、社内のナレッジが動き出す仕組みを整えます。
＜ナレカンをおすすめするポイント＞
- 【超高精度な検索機能】 誰もが簡単に欲しい情報を見つけられる検索性。
「AI検索」「複数キーワード検索」「添付ファイル内検索」「画像内テキスト検索」など、思い通りの検索が可能です。
- 【ナレッジの一元化】 ナレカン内のナレッジは最新でフレッシュな状態で管理。
ナレカン内に一元化したナレッジは、「断捨離機能」によって、常に最新でフレッシュなものになります。そのため、ナレッジが陳腐化することがありません。
- 【サポート】 圧倒的なクオリティの「初期導入支援」と「ご利用中」サポート。
初期導入支援だけでなく、ナレカンが定着するように、ご利用中も最大限サポートするので、貴社担当者様のお手を煩わせません。
＜ナレカンの料金＞
- ビジネスプラン：標準的な機能でナレカンを導入したい企業様
- エンタープライズプラン：管理・セキュリティを強化して導入したい企業様
- プレミアムプラン：「AI自然言語検索」も含めて導入したい企業様
各プランの詳細や金額は、下記「ナレカン資料の無料ダウンロード」ボタンより、資料をダウンロードしてご確認ください。
ディープラーニングの苦手なこと
ディープラーニングが苦手なことは、以下の2つです。
- 大量のデータが必要
- 思考の過程がブラックボックス化しやすい
ディープラーニングでAIに学習させるには、大量の学習用データが必要になります。データ量の多さは、AIの精度に直結するので重要なポイントです。
ディープラーニングに使われるニューラルネットワークでの情報処理は非常に複雑です。そのため、どのような根拠で結果を返しているのかがブラックボックス化しやすく、不具合が起きた場合に原因究明が難しい点が課題です。
このように、AIのディープラーニングにはまだ克服すべき課題があります。そのため、AIを過信せず、正しく取り扱うことが重要なのです。
ディープラーニングの概要や仕組みまとめ
これまで、ディープラーニングの概要や仕組み、身近な活用例を中心にご紹介しました。
ディープラーニングは、画像認識や自然言語などの複雑な情報を処理できる有益な技術です。とくに、社内の情報検索にディープラーニング技術を駆使したAIツールを利用すると、人間が情報を探す時間を大幅に短縮できます。
ただし、AI検索の精度はツールによって大きく異なるので、自社に導入したときを想定して精度を確かめておく必要があります。
したがって、自社にAI検索できる情報管理ツールを導入するなら、事前に自社のナレッジやノウハウを入れて、検索精度を体験できる「ナレカン」一択です。
無料の導入支援も受けられるので、ぜひ「ナレカン」を使って、AIを活用した業務効率化を実現しましょう。
