【保存版】機械学習とディープラーニングの違いとは？向いているプロジェクトについて解説

AIを活用するために必要となる「機械学習」と「ディープラーニング」。一度は耳にしたことがあるものの、いまいちどういったものなのか分かりにくいAIの活用手法です。そこで今回は、この機械学習とディープラーニングの違いについて、その違いだけではなくメリットや、どのように実用化するのかなどのポイントについて解説します。

▼更に機械学習について詳しく知るには？
【完全版】機械学習とは？解決できる課題から実例まで徹底解説

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

機械学習とディープラーニングの違いとは

AIを学習させる手法である2つの手法「機械学習」と「ディープラーニング」。ここではこの機械学習とディープラーニングの違いについて見ていきます。

1.機械学習の概要

機械学習とは、AIを活用する手法の1つです。写真や文章などの大量のデータに対し、そこに潜むパターンを「学習」させ、未知のデータを判断するルール「モデル」を獲得させることを目的としたものとなっています。ニューラルネットワークやディープラーニングなどを含む、AIの大きなカテゴリの1つでもあります。この機械学習は分析や認識、制御、生成の4つがあります。これらの実用化の例としては、クリックデータの分析や顔認識、自動運転やロボット制御、翻訳などが考えられます。

▼更に機械学習について詳しく知るには？
【完全版】機械学習とは？解決できる課題から実例まで徹底解説

2.ディープラーニングの概要

ディープラーニングもまた、AIを活用する手法の1つです。機械学習でできることの1つですが、より高精度に分析できる特徴があります。高精度な分析を行うため、ディープラーニングは人間の脳細胞「ニューロン」をモデルとして構成されます。これを「ニューラルネットワーク」と言います。
ニューラルネットワークの構造は、入力層、隠れ層、出力層がノードにより構成され、各層のノードはエッジで繋がっています。このニューラルネットワークを基盤に、高度な分析や認識を行うのがディープラーニングです。複雑な分析でも多重層にすることで、より高い精度で表現することを可能としたAI学習手法です。

▼更にディープラーニングについて詳しく知るには？
ディープラーニングとは？機械学習との違いやビジネスに取り入れる方法を解説

機械学習やディープラーニングを活用するメリット

ここからは、機械学習やディープラーニングを活用するメリットについて見ていきます。AIを学習させ、実用化することで得られる利点について4つ紹介します。

1.顧客満足度が向上する

1つ目は顧客満足度の向上です。中でも、カスタマーサポートの面で大きく貢献します。例えば顧客からの問い合わせがあった場合、その問い合わせをAIが読み取り、学習したマニュアルに準じた最適な回答をオペレーターに表示することができます。これによりオペレーターは顧客に対し、対応マニュアルを広げて対策を探す必要なく、即座に顧客へのレスポンスが可能となります。
実際、東日本旅客鉄道が導入した米IBMのAIシステム「Watson」によるサポートは、コールセンターの対応時間を3割減らしたというデータも出ています。レスポンスの速さは顧客満足度に直結するので非常に重要な要素といえるでしょう。

2.作業の効率化を図れる

2つ目は作業の効率化です。AIはパターン化された処理が得意です。この利点を生かし、AIは人より速く、正確に単純作業を完了させることができます。例えば運送業の配送ルートの自動生成はAIによる業務効率化の代表的な事例です。配送ルートは毎日、荷物により変化します。そんな膨大な情報をまとめ、ドライバーの負担なく配送ルートを組み上げることは単純ではあるものの、時間がかかる面倒な作業です。ここでのAIの活用は、比較的単純で、膨大な量を操る必要がある作業に効果的です。
このように単純作業でAIを活用することで、人にしかできない創造的な仕事をする時間が確保できます。人手不足が叫ばれる昨今、単純作業のAI化は必然です。

3.新しいサービスを展開できる

3つ目は新サービスの展開です。AIを上手く活用することで、新サービスの創出が可能となります。例えば膨大な情報が詰まっている論文の分析、情報の抽出、そしてカテゴリ化です。人がこの作業を行う場合、膨大な時間と労力が必要ですが、AIは短時間で可能です。膨大な情報を一気に集約し、まとめあげることで、新サービスの生成につながります。
この具体例が、新サービスとなる無人店舗のAmazon GOでしょう。AIによる顧客行動データの取得や分析、オムニチャネルでの決済やIDの統合で無人店舗の運営を可能としました。

4.データ分析・予測ができる

4つ目はデータ分析と予測です。AIは膨大な量のデータを集約し、分析し、予測することが得意です。この分析と予測の能力は、企業経営やマーケティングに役立ちます。例えば需要予測です。トレンドは日々、様々な外部環境により変化します。それには天候や店舗周囲でのイベント、テレビCMやインフルエンサーなどが想定されますが、例えばアパレルショップの場合、これら全ての情報を集約、分析し「今はこの服が売れる」と予測する必要があります。AIはこの予測を膨大な情報から手助けすることができます。

機械学習とディープラーニングに向いているプロジェクト

では、機械学習とディープラーニングに向いているプロジェクトとは何になるのでしょうか。ここでは機械学習とディープラーニングに適したそれぞれの仕事について見ていきます。

1.機械学習に向いているプロジェクト

大量のデータを学習し、モデルを獲得できる機械学習には、より早く結果を出す必要のあるプロジェクトが向いています。例えば、タクシー配車予測や店舗に来店した顧客の分析、生産予測などが挙げられます。毎日作る必要のあるタクシー配車予測の場合、ドライバーの持っている情報や、ベテラン配車マンが持つ勘などの情報を全てAIに学習させることで、新人配車マンでもベテラン同様の配車ルート構築が可能です。

2.ディープラーニングに向いているプロジェクト

より高度な分析が可能なディープラーニングは、アルゴリズムの学習にある程度の時間を要します。より細かな学習や分析が可能であるものの、時間がかかる分、複雑なプロジェクトに向いているといえるでしょう。例えば品質管理です。品質管理の自動化は、製造業にとって長年の課題です。最近ではある程度の自動化が進んでおり、ここにディープラーニングが使われています。

機械学習と比べたディープラーニングの優位性

機械学習とディープラーニングを比べた時、ディープラーニングの強みは何になるのでしょうか。ここでは、ディープラーニングの強みについて3つ紹介していきます。

1.処理能力が高い

1つ目は処理能力の高さです。膨大な情報を、比較しながら学習していくことが可能です。最近では高精度なGPUも出てきているため、以前よりも精度が高まっています。これにより、ディープラーニングの効率や精度は高まっています。またこのGPUをクラウドやクラスターなどと掛け合わせることで、短時間での処理も可能となっています。

2.データを用意しやすい

2つ目はデータが用意しやすくなった点です。インターネットの普及により、学習に利用できるデータが入手しやすくなりました。これらのデータはディープラーニングにとって必要不可欠なものです。例えば自動運転を実現するためには、車の運転に関連する数百万種類もの静止画像や信号機、標識などのデータとともに、運転中の動画も膨大に必要になります。

3.特徴量を自動で抽出できる

3つ目は特徴量を自動で抽出できる点です。膨大な情報量から、人の目でも気づかないような特徴を見つけ出すことが可能です。膨大な情報をカテゴリ化し、どのように分類しているのかなどを自動で把握することで、対象の情報群から特徴を見つけ出します。

ディープラーニングの活用事例

ここからは、実際のディープラーニングの活用事例について見ていきます。医療診断や画像認識、農業や家電製品、航空宇宙・防衛の5つについて具体的にご紹介していきます。

1.医療診断

医療診断では、画像診断と疾患診断で活用できると期待されています。画像診断の場合、胸部レントゲン読影や心電図解析などで活用できます。例えば、この画像の場合はこの疾患が考えられるなどと、医師に提案することができます。疾患診断の場合は、膨大な患者のカルテをAIが分析。医師のサポートとして、どういった疾患が考えられるのかを提示することが可能となります。

2.画像認識

ディープラーニングでよく語られる画像認識。自動運転の実現のため、AIがよく利用される領域とも言えます。画像認識では、画像データから人や車、自転車などをカテゴリ化して認識します。そしてAIに学習させることで、他の画像を認識させた時にそこに映るモノが「何か」判別できるようにします。このようにAIは物体認識や顔認識、文字認識ができます。

3.農業

AIのディープラーニングは農業の自動化にも貢献すると言われています。例えば農薬の散布を行うロボットや、雑草と作物を識別するロボットはすでに実用化されており、農家に導入されています。今後、さらに精度の高いAIが出てくることで、肥料の選択や収穫なども自動化できる可能性があります。

4.家電製品

Amazonの「Alexa」に代表される、人の声に反応し動作や提案をするホームアシスタントデバイス。これはAIのディープラーニングにより実現できた家電です。他にも、会話を自動翻訳する翻訳機などが日々、開発されており、今後も人間の生活を手助けする家電が生まれてくることでしょう。

5.航空宇宙・防衛

人工衛星から取得した画像にディープラーニングを活用し、解析することで、地上の物体認識や検出をすることができるようになりました。ここから得た情報を活用し、軍事や防衛行動を行う際に、地上を移動する部隊が安全か否か、何か問題が発生していないかなどを調査することに役立ちます。

機械学習を導入したいのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

様々な事業分野で活用が期待される機械学習。単純作業の効率化のため、ぜひ一度活用したいとの思いを持つ経営者も多いと思います。とはいえ、AIの機械学習はどうすれば導入できるのでしょうか。そこで今回は、TRYETINGが提供する「UMWELT」をご紹介したいと思います。
UMWELTは、様々な機能を組み合わせて、貴社に最適な業務効率化ツールを構築することができます。この機能の一つに「自動機械学習」があります。この機械学習を取り込むことで、貴社の一部業務を効率化することができると共に、その他「自動組み合わせ最適化」や「データハンドリング」などの機能もあり、機械学習以外の機能も導入できます。もし今、AIの機械学習を社内で取り入れたいのならば、ぜひ一度、UMWELTを検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

今回はAIの機械学習とディープラーニングの違いや、ディープラーニングのメリット、実際どのような現場で導入されているのか見てきました。今後、貴社の業務の自動化を検討しているのならば、業務のAI化は検討すべき項目です。とはいえ、AIの導入は簡単ではありません。貴社の事業に合致するよう、カスタマイズする必要が出てきます。UMWELTはカスタマイズ性が高く、機械学習機能も付与できるためおすすめです。AIの導入を考えているのならば、一度UMWELTのホームページをチェックしてみてください。