機械学習とディープラーニング、AI（人工知能）と類似性が高い言葉が、どのような意味nなのか違いがわからずにいませんか？
データ分析は私たちに生活や仕事の面で良い影響を及ぼすために、見えないところで支えになってくれています。
この記事では、データ分析に使われる、機械学習とディープラーニングの違いを明確にして、取り入れられた製品も紹介しています。
目次
機械学習とは何かを解説
機械学習とは、データを分析する方法の１つのことです。
データからコンピューターが自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見していく方法のことです。
たとえばGoogleで知りたいことを検索したら、調べたものに関連づいたものが「おすすめ」として紹介されますね。これは調べたものをコンピューターが学習して必要なものを判断し、提供しています。
近年では学習した成果に基づいて「予測・判断」することが重要視されるようになりました。これらの結果がAI（人工知能）となって人手不足を補ったり、自動化したりと私たちの社会の支えとなってくれています。
機械学習のパターン
機械学習の中でも種類があり、大きく3つに分かれています。
1つ目が「教師あり学習」2つ目は「教師なし学習」3つ目が「強化学習」です。
1．教師ありの学習とは
不確実なことがあっても、これまでの証拠に基づいて予測を行うことです。
すでにある一連のデータと、それに対する答えを用いてトレーニングしていきます。
予測しようとする事象について、既存の答えとなるデータがある場合は、教師あり学習を使用します。
2．教師なしの学習
次に教師なしの学習は、データに内在する隠れたパターンやルールなど、固有の構造を見いだすものです。答えもなく、決まった法則がない一連の入力データから推論を導き出すために使われます。
3．強化学習
教師あり・なし学習とは異なり、最初からデータがあるわけではなく、システム自身が試行錯誤しながら、精度を高めていくための学習方法です。
すでにあるデータからの判断では、新しい結果を生み出すことができないこともあるでしょう。その際には、強化学習が用いられ、試行錯誤したいくつものデータからアルゴリズムを作り、最適な提案を出していく形をとります。
これら3パターンの機械学習の方法は、場面によって使い分けることで、成果につながっていくでしょう。目的は成果につながるデータをどのように活用すれば良いのか？というルールを見分けていく指標を作ることです。
試行錯誤した結果を増やしていくことで、機械学習は活性化していきます。
次にディープラーニングについて、解説していきます。
ディープランニングとは何か？
「ディープラーニング」は、データの背景にあるルールやパターンを学習するために、機械学習よりも深く考える方法です。
一般的なデータ分析は、入力データ（インプット）と出力データ（アウトプット）の関係を直接分析しますが、ディープラーニングは、中間層と呼ばれる構造を設け、さらに多層化することで、データの背景にあるルールやパターンを考えることができます。
ディープラーニングの活用例としては「手書きの文字認識」があります。
その他、こんな場面で裏から私たちのサポートをしてくれています。
1．画像認識
画像を検索したら「何の画像か？」を識別します。これらの応用技術は、手書きの文字認識、顔認証、医療検査や自動運転に活用されています。
とくに顔認証は、これからの時代にマッチングしていく技術となるでしょう。2023年3月に大阪駅で初めて「顔認証」による改札が登場しました。セキュリティ面でも活躍が期待できるもので、テクノロジーの進化に欠かせない要素となっています。
2．音声認識
音声認識は、人の声を識別して問いかけられたものを処理し、適切な答えを出すために活用されています。iPhoneのSiriが代表例で、質問をすれば仮想のバーチャルアシスタントが丁寧に応えてくれます。
機械学習とディープラーニングの違いを認識し成果につなげる
機械学習とディープラーニングの解説をした上で、成果につなげるために改めて違いを理解していきましょう。端的に言えば、ディープラーニングは機械学習の一種ということです。
厳密に言えばディープラーニングは機械学習そのものを表現しています。
働きもよく似ているので、2つの区別が正確でない場合があります。
しかし、その性能には明確な違いがあります。
機械学習の場合、与えられた機能が何であるかによらず、精度は徐々に向上していきます。しかしながら、人間による一定の指示が必要です。
不正確な予測を返してきた場合、エンジニアが介入して調整を行う必要が出てきます。
一方ディープラーニングの場合、アルゴリズムは自分自身のネットワークを使用して、予測が正確かどうかを自分で判断します。
モノあまりな時代に正解を自ら決めていく必要がある現代では、ディープラーニングによる予測した正解を作っていく必要があるでしょう。
そんなディープラーニングを生かした製品は、いたるところで活躍を見せています。
ディープラーニングを使った製品・サービス
ディープラーニングが活用されている製品は、身近なものから陰で支えてくれるものなど様々です。
とくに音声を認識して言葉に書き換えてくれる機能は、人材不足が指摘されている中で、大きな活躍を見せてくれるでしょう。
DeepGram
アップロードされた動画の音声を認識し、検索や整理をしてくれるサービスです。
ディープラーニングの技術により、音声認識技術が高精度化され、自動的に検索や整理することが可能になりました。
ai議事録
ai議事録は弊社が開発した自動で議事録を作成できるAIツールです。
ボタンひとつでオンライン会議システムの「Zoom」と連携でき、発言した言葉を字幕表示することができるので、議事録作成の時間を大幅に削減できます。
音声認識の精度は99,8％と高い評価を得ており、リアルタイムに翻訳できる言語は30カ国に対応できます。
Amazon Echo
「アレクサ」の呼び声で知られているAmazon Echoは身近なAIとして生活になじんでいます。Amazonでの買い物や自社サービスのKindle電子書籍の読み上げ機能など、オリジナル要素も開発され、音声認識による発展はますます加速すると言って良いでしょう。
ディープラーニングが優れている2つのポイント
ディープラーニングが優れているポイントは大きく2つあります。
人も習慣化により身体能力やスキルが向上していくように、ディープラーニングによって機械も学習し、私たちに貢献できるよう精度を高めてくれることです。
学習回数に応じて精度が上がる
1つ目のポイントは、学習回数に応じて精度が上がっていくことです。初めから要望の全てに答えるのは難しく、回数を重ねるごとに習性を理解していきます。するとデータが蓄積されていくので、参照となるものが多くなります。
従来の機械学習では人の介入が必要でしたが、ディープラーニングにより、AIが自動で学習するのは大きな進化と言えるでしょう。
自動的に情報を抽出してくれる
2つ目のポイントは、自動的に情報を抽出してくれることです。
AIによっておすすめされたものは、自分が必要としているものや関連性が高いなど、興味が湧くように、考えてくれたものです。
他者に提案もしくは、興味があるものを引き出そうとする場合、間違ってしまえば関係性が遠のく心配もあります。
しかし、AIなどによっておすすめされたものは、信用度が高いと判断して疑われるハードルが下がります。なぜなら、ピンポイントで興味があることを膨大なデータから算出しているからです。
人の手による抽出より、自動で引き出してくれるのは時間短縮にもつながっています。
まとめ
機械学習からディープラーニングの活用により、多種多様な活躍をしてくれています。しかしながら、人が想像したものを形にしていくことに変わりはなく、AIはあくまでも補助的な役割を担う位置づけが、人間価値を高めてくれることでしょう。
機械学習の理解を深め、企業活動に役立つ最適なパターンを見つけていくと、オリジナルの成功法則が見えてきます。
AI GIJIROKU ブログ編集部です。議事録や、会議、音声を中心に生産性を向上するためのブログを執筆しています。
