機械学習とディープラーニングの違いとは？メリット・デメリットについて分かりやすく解説

近年、AI（人工知能）技術の進展に伴い、ビジネスや研究の場における「機械学習」と「ディープラーニング」の用語を頻繁に耳にするようになりました。これらの言葉の正確な意味や違いが分からないという方もいるのではないでしょうか。

これらの技術が私たちの生活や社会にどのような影響を与えているか、そしてこれからどのように発展していく可能性があるかを理解するためには、基本的な違いや特性を把握しておくことは大切です。

本稿では、機械学習とディープラーニングの違いやメリット・デメリットなどをご紹介します。これらの技術の違いと可能性を正しく理解し、日々の生活や仕事、社会全体にどう影響しているかを考える上での参考にしていただければと思います。

機械学習 ディープラーニング 違いとは

「機械学習」と「ディープラーニング」、これら二つの言葉は頻繁に耳にするものの、その違いを明確に理解している人はそれほど多くないかもしれません。

簡単に説明すると、ディープラーニングは機械学習の一部分、あるいは一種の手法と言えます。

本質は、高度に複雑な「ニューラルネットワーク」を用いることで自身の判断を進化させ、より深い洞察を得ることです。

基本的な機械学習では、コンピュータが与えられた情報を解析し、それを学び、さらには予測を立てる能力を持ちます。精度は徐々に向上していきますが、それでも一部では人間の指示が必要となります。

例えば不正確な予測が出たとき、それを訂正するためにエンジニアが介入して調整を行う必要があるのです。

一方で、ディープラーニングは自分で考え、自己学習を行うかのように見えます。その最大の特徴は多層のニューラルネットワークを使用して、自己の精度を高めつつ、自身で情報の解析と予測を行う能力です。

機械学習（マシンラーニング）とは

マシンラーニングとは、大量のデータから自動的に学習し、新しいデータの予測や問題解決に至る規則生成を可能にする技術の一種で、人工知能（AI）の一部門とされています。

人間が直接プログラムせずとも、大量のデータから特性やパターンを見つけ出す、これがマシンラーニングの特性です。

学習方法は主に3つあり、それぞれ教師あり学習、教師なし学習、強化学習と呼ばれています。

教師あり学習は、何が正しいのかが予めわかっている入出力データを利用します。

教師なし学習では、正解が与えられていないデータを通して学習を進めます。

強化学習は、試行錯誤を繰り返しながら最善の行動を学習していきます。

自動運転車や音声・画像認識、自然言語処理などの様々な技術に支えられている現代社会において、マシンラーニングは不可欠です。

さらに、医療や金融、マーケティング、製造業など、幅広い業界で実用化され、高い効果を示しています。

ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングとは、人間の脳を参考にした先進的な人工知能の一環であり、大量のデータからパターンを見つけて理解し、それを学習する過程を体現しています。

多種多様なデータを自動的に分析し、どんな状況でも的確な判断を下すことを可能にする機械学習の一端です。

ディープラーニングは、既に自動車の自動運転から音声・画像認識、さらには機械翻訳といった我々の生活やビジネスに広く普及しています。

最新の応用としては、自然言語処理や医療診断のサポートシステムの開発が進んでいます。

ディープラーニングはまだまだ発展途上であり、その可能性は計り知れず、私たちの未来に大きな影響を与えることでしょう。

機械学習とディープラーニングのメリットとは

機械学習とディープラーニングのメリットについて詳しくご紹介します。

機械学習のメリットとは

まずは機械学習のメリットをご紹介します。

低コスト・少ない工数

機械学習の主なメリットは、少ない工数でコストを抑えながら導入できることです。

ディープラーニングではニューラルネットワークのトレーニングに多くのデータが必要であり、それにより学習には時間がかかります。しかし、機械学習は高速で低コストな方法で結果を得ることが可能です。

したがって、機械学習で解決できる問題がある場合は、その導入が効率的で低コストで結果を得る手段となります。

短時間で実行可能

機械学習の素晴らしい特徴の一つは、自動的にデータ内の特徴を見つけ、學習し、新規データに対応できる力があります。

この学習と適応の過程は、人間が同じ作業をするよりもかなりの手間と時間を節約します。

大量のデータ点を人間が個々に確認し解析することは膨大な時間を要する作業ですが、機械学習を利用すると、そのプロセスを劇的に加速できます。

ディープラーニングのメリット

ディープラーニングのメリットを解説します。

コスト削減と効率化

ディープラーニングは、学習のステップに時間がかかるという問題が存在するものの、その全体的な効果を鑑みると、機械学習を上回る「効率化」をもたらします。

巨大なデータセットを用いることによって、極めて高いパフォーマンスを達成することが可能だからです。

例えば、顧客サービスの対応を自動化するチャットボットや、電話対応ロボットといったアプリケーションは、人間の労働を自動化し、経費を削減する効果が期待できます。人間が直接行うべき業務へのリソース割り当ても、より効率的になります。

ディープラーニングは短時間で大量のデータを分析する能力を持っています。この特性は、マーケティングや製品開発といったあらゆる業務領域に役立てることが可能で、ビジネスプロセスの効率化に直結します。

機械学習では難しい複雑な処理が可能

ディープラーニングの最大の利点は、一般的な機械学習では果たせない、高度な問題処理能力に存在します。

私たちの周囲には、区別したり予測したりするのが難しい問題が無数にあります。例として、自然言語処理や画像認識などが挙げられますが、これらは人間にとっても理解するのに複雑な背後のパターンを把握する必要があります。

機械学習アルゴリズムの中には、このような複雑なパターンを掴む能力を備えていません。

ディープラーニングは、複数層のニューラルネットワークを応用して、特徴を自動的に抽出し最良の判断を下すことができます。大量のデータを学習し、その中から解答に繋がる規則を自動で見つけ出す能力を有しています。

機械学習とディープラーニングのデメリットとは

機械学習とディープラーニングにはメリットがある一方、デメリットも存在します。

ブラックボックス化問題

機械学習が導き出すAIの制作において、ブラックボックス化という問題が浮上しています。どんなロジックを基に動いているのかが分からず、それによってシステムを適切に運用することが難しくなることは、機械学習のデメリットの一つと言えます。

もし、間違った予測を導き出してしまうと、その原因を探ることは困難です。特に、確認可能性や透明性が重視される医療や金融分野では、このブラックボックス化の問題は大きな課題となっています。

しかし、現在ではこの問題を解決するための研究も進展しつつあります。「説明可能なAI」の開発がその一例で、出力結果の説明可能性を向上させることが狙いです。これにより、機械学習のブラックボックス化問題が解消され、その活用範囲が更に広がることが期待されています。

ディープラーニングのデメリットとは

学習に時間を費やす

ディープラーニングは大量のデータを必要とするため、トレーニング（学習）に時間がかかるデメリットがあります。しかし、効率性をトータルで考えた場合には優れているため、運用後の効率化を含めれば大幅な時間ロスは生じません。

トレーニングに時間がかかるという実情を踏まえ、構築を進める際にはこれを理解した上で取り組む必要があります。

大量のデータが必要

ディープラーニングの問題の1つが、大量のデータが必要となるという点です。

人間の神経経路ネットワークを模倣したこの学習方法は、私たちが経験や学びから知識を得るのと同じように、AIに大量のデータを与えて精緻な予測や判断をさせるのです。しかし、この学習方法は膨大な量のデータが不可欠であり、それがデータの収集と整理に多くの労力を必要とする一方、個人情報保護という観点からデータを取得するのが困難になるという課題も引き起こしています。

開発コストが高い

ディープラーニングを実現するためには巨大な量のデータが必要で、その管理と処理には高性能な機器や広範な知識を持った人材が欠かせません。これらの要素は、資金面で圧迫感をもたらすかもしれません。開始初期の投資は特に大きく、中小企業や新興企業にとっては障壁となりかねません。

また、自身でディープラーニングモデルを構築する際には、アルゴリズムの選定やパラメーターの調整、そしてモデルの学習といった作業が不可欠で、これも時間やコストがかかります。したがって、道のりは困難でコストも高くなる傾向にあるディープラーニングですが、その潜在能力や多機能性によって、それ以上の価値を生み出す可能性もあると言えるでしょう。

ディープラーニングの実用例とは

ディープラーニングは具体的にどのような領域で実用化されているのか、活用分野について具体的に見ていきましょう。

自動運転

自動車の研究者はディープラーニングを活用して、一時停止標識や信号機などを自動的に認識する技術を開発しています。これにより、歩行者検知にも応用され、事故の減少に寄与しています。

人間の誤りを少なくし、安全性を高めていくことが期待されます。

航空宇宙・防衛

ディープラーニングは、衛星を活用して物体認識や物体検出を行い、地上の部隊が安全なエリアに位置しているかどうかを判定するために応用されています。

医療研究

医療現場では日々、患者の病歴、遺伝情報、医療画像データなど、膨大なデータが蓄積されています。ディープラーニングを用いてこれらのデータを解析することで、病状の早期発見や診断の正確性向上、より適切な治療法の提案など、新たな可能性が広がっています。

特に、医療画像解析においては優れた成果を挙げています。CTやMRIなどのデータから病状の特徴を見つける作業を効率化し、医師の負担を軽減し、診断のスピードを上げることが可能になっています。

遺伝子解析では、これまで発見できなかった新しい遺伝的因子の発見や、個々の患者に合わせたパーソナライズド医療の推進が期待されています。

画像認識

ディープラーニングを利用して機械に顔の特徴を学習させることで、カメラは画像から人間の顔を正確に認識できるようになります。

単に顔を見つけるだけでなく、商品の検査やセキュリティカメラの解析など、さまざまな商業用途にも適用が可能です。このように、ディープラーニングによる画像認識は企業の生産性や安全性の向上に大きく貢献しています。

また、医療分野においてもディープラーニングは大いに活用されています。特に医療画像診断では、ディープラーニングによる解析が人間の目では見過ごしがちな細かな異常を見つけ出し、早期発見・早期治療を実現し、医療の質を高めています。

音声認識

音声認識技術が、ディープラーニングの進歩とともに革新的に発展し、細部のニュアンス、強固なアクセント、そして話者の特性までを正確に識別可能になったことです。

音声認識はもはや私たちの日常生活やビジネスの中で欠かせない要素であり、スマートフォンの音声アシスタント機能、カーナビゲーションシステム、音声で操作できる家電製品など、その応用例は広範です。

機械から発生する音響データを分析し、異常音を検出して問題の早期発見や品質保証につなげるという新たなソリューションも出現しています。

インターネットショッピング

ユーザーがどの商品に目をつけているのか、どのような購入パターンがあるのかを見極める役割を果たしています。これは、過去の購入データや閲覧履歴、利用時間帯など多岐にわたる情報を集め、それを基に個別の消費者に対して洗練された商品推薦やセールス戦略を提案します。

さらに、AIの自然言語処理能力を駆使して、顧客と直接対話するチャットボットも活躍しています。このチャットボットは、過去の会話履歴から学習しつつ、顧客が何を求めているのか理解し、即座に適切な対応を行います。

オンライン翻訳機能

Google翻訳は、これまで積み重ねられてきた膨大な翻訳データをディープラーニングにより学習し、それに基づく自然な翻訳を生成します。その進化の結果として、文字通りに教科書通りの翻訳ではなく、より自然な表現へと進化してきました。

ビジネスや学術の世界では、このディープラーニングによる翻訳の便利さが既に実感されています。言語の壁を乗り越えて直接的な情報の収集や、グローバルなコミュニケーションが一段と容易になったのです。

まとめ

機械学習はデータから規則を学習し、判断を下す技術ですが、ディープラーニングは人間の脳の神経回路網を模倣したニューラルネットワークを用いて学習します。各々にメリット・デメリットがあり、適材適所で利用することが効果的です。

よくある質問

マシンラーニングとディープラーニングの違いは何ですか？

マシンラーニングとディープラーニングの違いは、マシンラーニングは人の指示に基づいて判断を行う傾向があり、具体的な活用例として、顔検出、スパムメールの検出、不正利用の検出、手書き数字の認識、会話理解などがあります。一方、ディープラーニングは、人間が指示しないことや人間が理解できないことを学習し、判断するために使用される傾向があります。

機械学習とDNNの違いは何ですか？

機械学習とDNN（ディープニューラルネットワーク）の違いは、機械学習の場合、データの判別に必要なモデルを構築する際に、人が特徴量を設計する必要がある点です。一方、DNNでは特徴量の設計を人が行う必要がありません。アルゴリズムは入力データから、自動的に判別に必要な特徴を学習します。そのため、人が見落とすかもしれない特徴を自動的に抽出し、学習することが可能です。

アルゴリズムと人工知能の違いは何ですか？

アルゴリズムと人工知能（AI）の違いは、アルゴリズムが問題を解決するための法則や手順であるのに対し、人工知能はデータとアルゴリズムを活用して行動し、タスクを実行するシステムです。アルゴリズムは問題解決の手段である一方、人工知能はデータから学習し、自律的な行動をとる能力を持つ技術です。

ディープラーニングの弱点は何ですか？

ディープラーニングの弱点は以下の点です。

大量のデータが必要: ディープラーニングモデルは効果的に学習するには多くのデータが必要であり、データ不足の場合、性能が低下することがあります。

結果に対する根拠が不透明: ディープラーニングモデルはブラックボックスと呼ばれ、その内部の決定プロセスが理解しにくく、結果に対する説明が難しいことがあります。

コストがかかる: ディープラーニングモデルの設計、トレーニング、および運用には高いコストがかかることがあり、専門的なリソースが必要です。

破局的忘却: ディープラーニングモデルは新しいデータを学習する際、以前に学習した情報を忘れる可能性があり、過去の知識を保持しにくいという課題があります。

感情や創造性の理解不足: ディープラーニングは感情や創造性を理解したり生成したりする能力には制約があり、人間の感情や創造的なタスクには限界があります。

機械学習とディープラーニングの関係は？

機械学習とディープラーニングの関係は、深層学習が機械学習の一分野であるというものです。機械学習はAIを効果的に実現するための手法であり、その中で深層学習（ディープラーニング）はニューラルネットワークという学習手法の一種です。