<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=220807558931713&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

機械学習・AI(人工知能)・ディープラーニングの違いを解説!

 2022.03.17  株式会社電算システム

「機械学習」「AI(人工知能)」「ディープラーニング」の違いがわからないという方は多いのではないでしょうか。いずれも現代のデータ活用において重要なキーワードですが、どれも似たようなイメージのため混同しやすいです。しかし、ビジネスにAIを導入するためには、この3つのキーワードが示す範囲を正しく把握することが大切です。

今回は機械学習、AI、ディープラーニングの違いや関係性について詳しく解説します。

機械学習とは?

機械学習とは、コンピューターが膨大なデータを学習し、アルゴリズムに基づいて情報を分析する手法のことです。主にデータの識別と予測を目的として、取り込んだデータからルールやパターンを発見します。アルゴリズムによって分析、学習した結果が機械学習モデルとして構築されることによって、入力データに対して学習結果に基づいた出力を返す仕組みが完成します。分析精度は100%ではありませんが、繰り返し行うことで精度を向上させることは十分できます。

機械学習のアルゴリズムには、扱うデータの種類や機械学習の用途に応じて様々なものが存在しますが、大きくは「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3つに分けられます。

「教師あり」とは、学習データを与える際に、そのデータの結果(=正解)も一緒に学習させます。機械学習モデルは、「このようなデータが与えられたとき、結果はこのようになった」といった関係性を学習します。十分に学習が行われれば、正解の無いデータが与えられたとき、結果がどうなるか正確に予測することができるでしょう。そのため、売上などの予測や、オブジェクトの識別などに使われます。

「教師なし」では、正解データは与えずにデータ同士の類似点や相違点を学習させます。正解データが無いため、モデルは与えられたデータが何なのか、どのような結果になるのかを知ることはできません。そのため「このデータとこのデータは良く似ている。このデータは他のデータと異なる特徴を持っている」といったデータ同士の関連を学習します。教師無し学習は、異常の検出や、データを分類したいときに良く使われています。

「強化学習」では、教師あり・なし学習とは少し毛色が異なっており、目的に基づいて最も良い結果を得られる方法を学習させます。具体的には、機械学習モデルに対して「ある行動を取ったとき、どのような結果となったか」を繰り返し学習させます。学習時には、とった行動が良い結果に繋がればプラスの得点、悪い結果に繋がればマイナスの得点が与えられ、機械学習モデルは様々な行動を試行錯誤しながら得点が最大になる行動パターンを導き出します。強化学習は囲碁、将棋といったボードゲームのAI、自動運転、ロボットの制御などに使われています。

このように3つの学習方式ではそれぞれ扱うデータや目的が異なっていますので、「機械学習で何を実現したいのか」によって使い分ける必要があります。

株式会社コアミックス 導入事例
株式会社ダイナックホールディングス導入事例

AI(人工知能)とは?

AI(人工知能)とは、Artificial Intelligenceの略で、1950年代から研究が進められてきたコンピューターサイエンスの一つです。アルゴリズムやデータを組み合わせることによって、人間が行っているような認知、推論といった行動(=知能)を人工的に再現すること、と言い換えることができます。では、何をもってAIと定義するかというと、実は今も明確な定義はなく、さまざまな観点から議論が行われています。そのため、現代ではAIという言葉の示す範囲はとても広くなっており、機械学習やディープラーニングもAIを実現する手法の1つとして扱われています。つまり、前述した機械学習はAIという広い範囲の中に1分野として含まれるということです。

AIは、「特化型人工知能」と「汎用人工知能」の2つに分けられます。「特化型人工知能」とは、一つの作業に特化したAI(人工知能)のことで、代表的な例としては画像認識や音声認識、自動運転技術などが挙げられます。「汎用人工知能」とは複数の作業を行うAIのことで、与えられた情報を基に自ら考え、応用することができます。イメージとしては「ドラえもん」のような存在です。機械学習やディープラーニングの研究が進み、将棋のAIや自動運転のAIといった特化人工知能の分野ではかなり人間に近い、もしくは人間を超えるような性能を発揮するようになってきてはいますが、汎用人工知能と呼べるようなAIは現実世界ではまだ実現していません。

また、人間と同じような思考や意識を持つAIを「強いAI」、思考や意識を持たないAI「弱いAI」と分類することもできます。「汎用人工知能」は前者、「特化型人工知能」は後者に近い概念です。

ディープラーニングとは?

ディープラーニングとは機械学習における学習方法の1つです。つまり、AIという広い範囲の1分野として機械学習が存在し、さらにその機械学習の範囲の中に、ディープラーニングという手法が存在するということです。ディープラーニングが他の機械学習手法と異なるのは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる手法を用いて学習を行うためです。

ニューラルネットワークとは、入力データを判定し、重みをつけて出力を返す「ニューロン」というものの層を重ねたものです。最もシンプルなものは「入力層」「出力層」「隠れ層」の3層で構成されますが、ディープラーニングの中で最も多く用いられる「ディープニューラルネットワーク」という手法では、100層以上もの「隠れ層」を積み重ねて構成します。

他の機械学習手法では、アルゴリズムで処理を行うにあたってデータの持つ特徴や、どの部分に着目すれば良いかといった情報を人間が整理して機械学習モデルに与える必要がありました。しかし、ディープラーニングでは、データが各層で処理されていく中で、データの持つ特徴をどのように扱えばよいかが判断されます。そのため、動画、画像、音声といった人間が整理しづらい問題に対して、他の手法と比べて高い精度を出すことが可能です。

そのため、画像認識や音声認識、自然言語処理のようにディープラーニングが用いられたことで画期的な進歩を遂げた分野も多く、自動運転や機械翻訳、AIアシスタントといった先進的なAIを設計・開発する上で欠かせない手法として注目されています。

Google Cloud 事例
Google Cloud

機械学習・AI・ディープラーニングの関係性

機械学習・AI・ディープラーニングそれぞれの違いと関係性について、AIの導入を検討する際はきちんと理解しておかなければなりません。それぞれ解説をする中で少し触れましたが、もう一度整理していきます。

機械学習・AI・ディープラーニングの属性は同じですが、それぞれが占める範囲が異なります。

最も範囲が広いのがAIで、機械によって人間の知能を再現する技術全般を指します。機械学習はAIの範囲に含まれ、AIを実現するための技術の1つです。さらにディープラーニングは、この機械学習の学習方法の1つです。したがって、「AI=機械学習」「AI=ディープラーニング」ではありません。

さらに、機械学習とディープラーニングには技術的な差があります。どちらも、取得したデータに含まれる要素のうち、どの要素が結果にどう影響しているのかを分析します。機械学習ではこれを人間が判断・調整しますが、ディープラーニングでは機械が自動的に行います。

しかし、だからといってディープラーニングの方が高機能というわけではなく、扱う問題によって向き・不向きやそれぞれメリット・デメリットが存在します。

このように、機械学習・AI・ディープラーニングの3つは同じ属性でありながら、それぞれが占める範囲が異なり、さらに機械学習とディープラーニングには技術的な差があるのです。

まとめ

AIを導入する際は、機械学習・AI・ディープラーニングの違いを正しく理解することが不可欠です。また各手法から得られるデータ分析が、自社にとって適切なものでなければなりません。

株式会社電算システムでは、データインテグレーターという観点から、データ分析の一連のプロセスや分析基盤の構築、システム化まで、一貫したサービスを提供いたします。自社に適したデータ分析を行うために、株式会社電算システムのサービスを活用してみてはいかがでしょうか。

データ・ドリブン時代の歩き方

RELATED POST関連記事


RECENT POST「Google Cloud(GCP)」の最新記事


Google Cloud(GCP)

データ統合の目的と注意すべきポイント

Google Cloud(GCP)

機械学習モデルとは!?基礎知識・重要性を詳しく解説!

Google Cloud(GCP)

機械学習とディープラーニングの違いを徹底解説!

Google Cloud(GCP)

機械学習と深層学習の違いとは?メリットや課題を挙げながら解説

機械学習・AI(人工知能)・ディープラーニングの違いを解説!