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機械学習・AI(人工知能)・ディープラーニングの違いを解説!

 2020.09.30  ラクまるブログ編集部

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。いずれもコンピューターサイエンスを考える上で重要なものですが、似た要素もある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つの違い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。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、あらかじめ正解が定められたデータを用いて、そのデータに含まれるルールやパターンを学習します。学習結果を基に分析モデルを作成し、新たなデータに対して分析モデルを用いて認識・予測します。

「教師なし」では、正解のないデータに対して、データが持つ構造や特徴からパターンやルールを発見し、分類またはデータを簡略化します。

「強化学習」では、同じく正解のないデータを基に分析し、データに含まれる価値を見出した上で、その価値を最大化して出力します。このように3つのアルゴリズムでは出力結果が異なるため、目的に応じて使い分ける必要があります。

AI(人工知能)とは?

AI(人工知能)とは、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、これに機械学習が含まれます。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。

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。現在行われている人工知能関連の研究は、特化型人工知能に関する研究がほとんどです。

「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」のような存在ですが、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。

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ディープラーニングとは?

ディープラーニングとはAIの一つで、機械学習に含まれる手法です。人間がデータを抽出・分析する範囲を指定する機械学習に対し、ディープラーニングではAIが学習データの中から自動的に抽出・分析するため、学習コストや時間、人件費などを大幅に削減できます。ラベル付けされた大量のデータを取得することで、精度を高めていくこともできます。

ディープラーニングは、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。

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、その代表例として画像認識能力や音声認識能力、自然言語処理が挙げられます。

他の手法に比べ、ディープラーニングは高いパフォーマンスを発揮することが実証されており、時には人間の視覚や聴力で判別するよりも正確な判断を下すこともあると言われています。

ディープラーニングは、人の神経構造を模したネットワーク構造と言われる「ニューラルネットワーク」を組み合わせて構築されます。「ニューラルネットワーク」は「入力層」「出力層」「隠れ層」の3層構造になっています。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、受け取ったデータを深く分析します。そのためディープラーニングは、高精度の学習を実現することができます。

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の違いが曖昧に思えますが、AIの導入を検討する際は3つの関係性をきちんと理解しておかなければなりません。

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、機械学習はAIの技術の一つです。ディープラーニングは、この機械学習の一つです。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。

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。

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