ディープラーニング（深層学習）とは？AIとの違いや活用例を解説

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身近な活用例、業務で活用するときの課題を中心にご紹介します。

• AIとディープラーニングの違いがわからず理解が曖昧になっている意思決定者
• 自社にディープラーニングが必要か判断できないことに悩んでいる担当者
• ディープラーニングの活用方法を理解していない経営層・管理者

上記に当てはまる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、自社におけるディープラーニングの必要性や活用するときの注意点を把握できます。

ディープラーニング（深層学習）とは

以下では、ディープラーニング（深層学習）の概要や類義語との違いを解説します。ディープラーニングの理解を深めたい方は必見です。

ディープラーニングの概要

ディープラーニング（深層学習）とは、人間が経験を重ねながら学ぶように、AIが大量のデータから特徴やパターンを学習する技術です。

この仕組みには、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる、人間の脳の働きを参考にした技術が使われています。

ニューラルネットワークでは、人間の神経細胞のように情報を受け渡しながら、「どの情報が重要か」を学習していきます。そして、学習を繰り返すほど判断の精度が高まっていくのです。

つまり、ディープラーニングは、人間の脳の働きを模した仕組みによってデータから学習を重ね、より高度な判断や予測を可能にする技術と言えます。

ディープラーニングとAIの違い

ディープラーニングはAIを実現するための技術のひとつであり、AIに含まれる要素です。

AIは「人間の知的行動を再現するもの」という広い概念であり、その実現方法として機械学習やディープラーニングなど複数の技術が存在しているためです。

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。

このように、AIは幅広い概念であり、その中核技術のひとつとしてディープラーニングが位置づけられています。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングは機械学習の一種であり、より高度な学習を自動で実行できる技術です。一方、機械学習とは、AIを学習させるための手法のひとつであり、おもに以下の3つの学習方法があります。

• 教師あり学習 たとえば、猫の画像認識では、人間は「画像が猫である」と判断できますが、その判断基準を言語化するのは困難です。このように、教師あり学習は「答えはわかっているが、その導き方が明確でない」場合に用いられます。
• 教師なし学習
  教師なし学習は、「そもそも答えがわからない」場合に用いられます。たとえば、大量のデータの中から関連性を見つけたり、異常を検知したりするなど、人間が気づきにくい共通点や相違点の発見に役立ちます。
• 強化学習
  強化学習は、明確な答えを与えずに、目標や方向性のみを示して学習を進める手法です。教師あり学習・教師なし学習のいずれにも応用できる汎用性の高い方法ですが、最適な解にたどり着くまでに時間がかかる場合があります。

従来の機械学習では、人間が「どこを特徴として見るか」をある程度設定する必要がありました。一方、ディープラーニングでは、AI自身がデータの特徴を見つけながら学習できます。

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、ニューラルネットワークが多層構造になっていることを指します。

ニューラルネットワークは、データを入力する「入力層」、結果を出力する「出力層」、そしてその間でデータを処理する「中間層（隠れ層）」から構成されています。ディープラーニングでは、この中間層を何層にも重ねることで、単純な特徴から複雑な特徴まで段階的に学習できます。

たとえば、顔画像を認識する場合、最初の層では「線」や「色」などの単純な特徴を認識します。次の層では、それらを組み合わせて「目」や「鼻」などのパーツを認識し、さらに深い層では「人の顔」として全体を判断できるようになります。

このように、層を深くすることで、ディープラーニングは複雑な情報の特徴を段階的に学習し、より高度な判断や予測を可能にしているのです。

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、画像認識に適したニューラルネットワークです。

人間が写真を見るときも、最初に「線」や「形」などの特徴を見つけながら、「人の顔」「車」「文字」などを判断しています。CNNも同じように、画像の特徴を少しずつ認識しながら学習する仕組みです。

CNNでは、「畳み込み」という処理で画像の特徴を抽出し、「プーリング」という処理で重要な情報を残しながらデータ量を整理します。これによって、画像を効率よく学習できるようになります。

そのため、スマホの顔認証や医療の画像診断、不良品検知など、画像を扱うさまざまな分野で活用されています。

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、文章や会話の流れを考慮しながら処理できるAI技術です。

人間も会話をするとき、前の話の内容を覚えながら次の言葉を理解しています。RNNも同じように、過去の情報を記憶しながら処理を進められる点が特徴です。

たとえば文章の処理では、前の単語や文脈を踏まえて次の単語を理解できるため、翻訳や音声認識、チャットAIなどに活用されています。

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）を改良した技術です。

「前の情報を忘れにくい」という特徴があり、長い文章や長時間のデータでも、前後の流れを踏まえて判断できます。通常のRNNは、文章が長くなると前半の情報をうまく保持できず、文脈を正確に理解しにくいという課題がありました。

LSTMでは、重要な情報を保持しながら不要な情報を整理できるため、長い文章でも自然な意味を理解しやすくなっています。そのため、翻訳や音声認識、チャットAIなど、文脈を踏まえた処理が必要な場面で広く活用されています。

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、「本物そっくりのデータを作るAI」と「それが本物か見分けるAI」が競い合いながら成長する仕組みです。

たとえば、偽物を作ろうとする人と、それを見抜こうとする人が互いに技術を高め合うイメージです。このやり取りを繰り返すことで、AIは徐々に本物に近い画像やデータを作れるようになります。

この仕組みは、画像生成や画質補正、生成AIなどに活用されています。

ディープラーニングが注目される理由

ディープラーニングが注目されている理由は、従来は人手に頼っていた判断や確認作業を自動化できるためです。

たとえば、不良品検知・需要予測・問い合わせ対応・画像解析など、これまで人間の経験や勘に依存していた業務にも活用されています。

しかし、コンピューターの処理性能の向上やデータ量の増加により、ディープラーニングの実用化が進みました。とくに、GPUの普及やインターネット・IoTの発展によって、大量データを活用できる環境が整っています。

近年は、コンピューターの処理性能向上やデータ量の増加によって、画像・音声・文章などの複雑なデータも扱いやすくなりました。その結果、多くの企業でディープラーニングの活用が進んでいます。

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に活用されています。

このように、画像認識は目視による確認作業を自動化し、業務効率の向上と品質の安定化を実現します。

（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ちます。

（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ちます。

このように、予測は経験や勘に頼っていた判断をデータに基づいて実行できるようになるため、意思決定の精度向上やリスクの低減に貢献します。

ディープラーニングが向いている企業の特徴

ディープラーニングが向いている企業の特徴は以下の通りです。

• 製造業｜不良品検知や設備異常の検知をしたい企業
  製造業では、工場のカメラ画像やセンサーデータをもとに、不良品の検知や設備故障の予測にディープラーニングが活用されています。人の目だけでは気づきにくい異常も検知できるため、品質向上や点検負担の削減につながります。
• 小売業｜需要予測や売上分析をしたい企業
  小売業では、過去の販売データや天候・季節などの情報を分析し、商品の需要予測に活用されています。これによって、在庫不足や過剰在庫を防ぎやすくなります。
• コールセンター｜問い合わせ対応を効率化したい企業
  コールセンターでは、音声データや問い合わせ履歴を分析し、問い合わせ内容の分類や自動応答に活用されています。オペレーターの負担軽減や対応品質の均一化につながります。
• 建設業｜画像解析による安全管理をしたい企業
  建設業では、現場の画像や動画を解析し、ヘルメット未着用や危険行動の検知などに活用されています。安全確認の効率化や事故防止に役立ちます。

このように、自社のデータ量や業務内容、目的に応じてディープラーニングの適性を見極めることが重要です。

ディープラーニングを業務で活用するときの課題

ディープラーニングを業務で活用するときは、「大量データの準備」「専門人材の不足」「運用コスト」など複数の課題があります。

とくに、学習に必要なデータが営業部・製造部・カスタマーサポートなど各部署で別々に管理されていると、必要なデータを集めるだけでも大きな負担になります。

たとえば、「過去の問い合わせ履歴はチャットツール」「点検記録はExcel」「現場写真はファイルサーバー」のように情報が散在しているケースも少なくありません。その結果、AI導入以前に「データ整理」に多くの時間がかかってしまうのです。

そのため、AI導入を進める企業では、必要な情報をすぐに検索・共有できる情報管理の仕組みづくりも重要視されています。

ディープラーニングに活用するデータを一元管理できるツール

以下では、ディープラーニングに活用するデータを一元管理できるツールをご紹介します。

AI活用を進める企業では、「必要なデータがどこにあるかわからない」「過去資料を探すだけで時間がかかる」といった課題が発生しやすいです。

とくに、画像・PDF・議事録・問い合わせ履歴などが複数ツールに散在していると、AI学習や分析に必要なデータを集めるだけでも大きな工数がかかります。

そのため、ディープラーニングを業務で活用するには、社内情報を一元管理し、必要なデータをすぐに検索できる環境づくりが欠かせません。

なかでも、「ナレカン」は、画像内やファイル内の文字まで検索できるうえ、チャットで質問する感覚で必要な情報を見つけられるため、ディープラーニングに活用するデータの整理・共有に最適です。また、ナレカンの記事にはテキストだけでなく、ファイル・画像・動画もまとめて保存できるため、AI活用に必要な情報を一か所に集約できます。

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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。

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するのに有効な技術です。しかし、大量のデータを必要とするため、社内にデータが散在しているとデータを集めるのに多くの手間がかかり、すぐにディープラーニングの活用に取り掛かれません。

そこで、膨大なデータを一元管理し、目的のデータをすぐに取り出せるようにしましょう。とくに、AI検索を備えていると、メンバーの検索スキルを問わず誰でも簡単に必要なデータを見つけられるようになります。

なかでも、AIを活用した検索機能で質問するようにしてデータを見つけられるツール「ナレカン」が最適です。

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、ディープラーニングに活用するためのデータを適切に管理しましょう。