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COLUMN コラム

ディープラーニング

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

AI活用の情報収集をしていく上で、必ずと言っていいほど目にする「ディープラーニング」というキーワード。このディープラーニングへ理解が、実はAI活用のツール導入をする上での重要なポイントとなってきます。今回の記事では、ディープラーニングの解説と、ビジネス活用、ツール導入のメリットなどをお伝えしていきます。

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ディープラーニングとは機械学習手法の1つ


そもそもディープラーニングとは何かを言語化し、関連ワードと絡めてご説明していきます。具体的には、ディープラーニングと機械学習、その違いについて述べていきます。

1.ディープラーニングとは

ディープラーニングは、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つのうち、より高精度に分析できる点が特徴です。高精度な分析を行うために、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ています。これを通称、「ニューラルネットワーク」と呼びます。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(結び目)により構成され、各層のノードはエッジ(端)で繋がっています。このニューラルネットワークをベースに、高度な分析や認識を行うことをディープラーニングと呼びます。

2.機械学習とは


「ディープラーニングは機械学習でできることの1つ」と前述しました。機械学習は、AIを活用する手法の1つ。写真や文章などの大量のデータに潜むパターンを学習させることで、未知のデータを判断するルール(モデル)を獲得します。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つです。この機械学習には、分析や認識、制御、生成の4つの種類があります。

1.ディープラーニングと機械学習の違い

ここまでで、機械学習とディープラーニングについて、それとなくご理解は頂けたかと思います。1番の違いとしては、機械学習は人間が特徴を定義し、ディープラーニングではAIが学習データから特徴を抽出している点です。何を学習するべきなのかも機械が判断しているため、コスト削減や作業効率化にも繋がります。その代わり、大量のデータが必要になることや、処理能力が高いコンピュータが必要な点で、違いがあると言えます。低コスト・短時間で成果を出すのであれば機械学習、コストをかけて長い時間をかけて成果を求めるのであればディープラーニングを選ぶと良いでしょう。

ディープラーニングでできること


それでは、ディープラーニングではどのようなことができるのか、活用例と一緒にご紹介していきます。具体的には、画像認識・音声認識・自然言語処理・レコメンデーションについみていきます。

1.画像認識

画像認識は、ディープラーニングで頻繁に活用事例として出てきます。より細かく物体認識や顔認識、文字認識をする技術が、自動運転や異常検知の分野で活用されています。

2.音声認識

人間の声の周波数には個人差があります。この差を測り人物の声を特定する声紋認証も、ディープラーニングでできることの1つです。昨今では本人確認やスマートスピーカー等の分野で導入されています。

3.自然言語処理

画像上からAIが判別して文字データを拾うことや、音声から文字データを拾う作業には、自然言語処理の技術が活用されています。この自然言語処理は、ディープラーニングが一般的に使用されるようになってきてから急速に技術発展をしています。

4.レコメンデーション

使用者や顧客の閲覧履歴や検索履歴から趣味趣向を分析して、対象者に対して適切な情報やコンテンツを配信するレコメンデーションの技術。これもすでに多くのWEBサービスやアプリで実装されています。

ディープラーニングを導入することで解決できる課題


ディープラーニングの活用例を知って頂いた上で、これらが企業にどのようなメリットをもたらすのか、どのような課題を解決するのかについて紹介していきます。

1.売上アップ

前述したディープラーニングによるレコメンデーションは顧客単価が上がるため、売上アップに繋がりやすい要因の1つと言えます。また、画像認識も店舗などで顧客の導線設計に役立つ事例も出てきています。

2.コスト削減

ディープラーニングを用いた自然言語処理による音声や画像からの文字データ出力は、人件費削減にも繋がります。また、画像認識は検品作業等を効率化することでコスト削減にも貢献するでしょう。

3.安全性確保

画像認識や音声認識で、人が判断しきれないレベルで部品や機器の異常検知をすることは、コスト削減はもちろん、安全性の確保にも有効です。

ディープラーニングの活用例


ディープラーニングの活用例は、各産業・業界・業種で見ることができます。例えばどのような事例があるのか、領域ごとにみていきます。

1.自動運転

自動運転の領域では、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、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物が何かを判別できるようにします。

2.ロボット

ロボットに画像認識や音声認識を搭載することで外部情報を収集し、それらをスピーカーなどを使って利用者に適切な情報を届けることもできます。このように、ロボットの擬人化にもディープラーニングは貢献しています。産業用ロボットの分野では、画像認識や音声認識をかけ合わせて異常検知や検品等にも活用されています。

3.農業

農業の分野では、画像認識で害虫を特定する他、自動運転技術を駆使したトラクターの自動化など、作業効率化・コスト削減・収益UPの面でディープラーニングの技術が生かされています。後継者不足、新規就農者不足が課題となっている農業界では、こういった技術の活用を進めていくことが急務とされています。

4.航空宇宙

航空宇宙産業にもディープラーニングの波は来ています。例えば、レーダー衛星画像から海面の油膜の部分を検出するような事例がある他、海洋状況を把握し漁業に活かすような活用法も見受けられます。

5.医療

画像認識による放射線科医の読影の補助や、自然言語処理によるカルテ解析、更には医療機器への実装などが例として挙げられます。一方で、生命に関わる分野であることから、医療AIが示した診断結果に対する法整備が遅れているなどの実情も見られます。

6.家電製品

スマートスピーカーや家庭用ミニロボットなど、音声認識の機能な搭載された対話型AIデバイスが増えつつあります。他にも、「スマート家電」として空調機や冷蔵庫、電子レンジ等に画像認識・音声認識の技術が導入されている事例もあります。

ディープラーニングをビジネスに取り入れる方法


ここまでで、ディープラーニングの具体的なビジネス導入事例、活用事例を紹介してきました。では、実際に自社に導入する際にはどのようなことに留意すればいいのか、順を追って解説します。

1.目標とゴールを設定する

基本的なことですが、まず、目的とゴールを設定することが大切です。「とりあえずAIを導入しよう」といきあたりばったりで導入するのではなく、まずは事業課題の抽出や現場でのヒアリングを行い、ディープラーニングについて一通り理解した上で導入を進めていくことが大切です。

2.必要なデータのみを入れる

今あるデータを全部並べてリストアップするだけでは、ディープラーニングを活用することはできません。データの出自を明確にして、モデル構築をした後の工程まで考えて、その事業を伸ばすために本当に必要なデータは何なのかを、プロジェクト開始前にディスカッションする必要があります。

3.ツールを導入する

自社開発も良いですが、最近ではディープラーニングを取り入れるためAIツールは多く存在しています。目的・用途ごとに最適なツールは異なるので、各社への資料請求やお問い合わせなどを通して知見を貯めてからツール選定することをおすすめします。

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まとめ

まとめると、ディープラーニングは機械学習のうちの1つとして、画像認識・音声認識・自然言語処理・レコメンデーションなどの機能で、自動運転や医療など様々な産業で活用されています。専門家レベルで十分に理解することは難しいですが、技術トレンドの注目キーワードの1つとしてこの記事を通して理解を深めてもらえたら嬉しいです。なお、TREYTINGではUMWELTを中心に社内でのAI導入やDX推進をサポートしています。ご興味のある方はぜひお問い合わせください。

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