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AIレポート
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いまさら聞けない!AIと機械学習、
ディープラーニングの違いとは?

2020.08.31
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2020.08.31

いまさら聞けない!AIと機械学習、ディープラーニングの違いとは?

多くの企業で「AIを有効活用する」という試みが広がっています。とはいえ、実際の導入においては、いったい何から手をつければいいのかと戸惑ってしまうのも事実です。

今回は、AIの活用を検討している企業の方や、これから担当者として基礎を学んでいくという方に向けて、まずは「AIと機械学習、ディープラーニングの違い」とAI導入の進め方について、その基礎を解説していきます。


AI、機械学習、ディープラーニングとは?

「AI」とは、多くの方がご存知のように「Artificial Intelligence(人工知能)」の略です。
具体的には、人間が当たり前のようにおこなう「学習・推論・認識・知覚・判断」といった機能を人工的に実現することです。少し難しく感じるかもしれませんが、要するに「コンピューターに、人間と同じように判断・行動させる」という試みのことを指しています。

また、幅広い意味合いでは「知的なプログラムをつくる」という研究分野や、概念そのものを表す場合もありますが、時代とともにその意味合いが変化していることも特徴です。

たとえば、21世紀の現代において、計算機で実現できる「足し算」や「かけ算」のことをAIと考える人はほとんどいませんが、数十年前は画期的な技術でした。人間の行動をコンピューターが代役となっておこなう、という点ではまさにAIであるともいえますが、近年はより高度な機能の実現が可能になっています。

「機械学習」「ディープラーニング」は、幅広い意味をもつAIの一部であり、AIを実現するための学習方法やシステムなどのことを指します。

機械学習とは?

機械学習(マシンラーニング)は「膨大なデータを基に分析をおこない、精度の高い予測・判断を実現する技術・研究分野」のことです。データを何度も学習することで、ある種の「パターン」を発見し、より正確な予測を立てることができるようになります。

AIの中の「計算システム(=プログラミング)」という中核技術そのものであり、近年におけるコンピューター技術の発展によって飛躍的な進歩を遂げています。
機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。

教師あり学習

入力値と正解がセットになった学習データをコンピューターに与えて、学習させる方法です。

教師なし学習

正解データが与えられない学習方法で、データの傾向を分析することが目的となります。

強化学習

教師あり学習と似ていますが、選択肢に対して報酬(目標となる数値など)を設定します。

コンピューターは試行錯誤しながら報酬=ゴールをめざして、そこに至るまでの行動を学習します。

ディープラーニングとは?

「深層学習」とも呼ばれており、人間が無意識のうちにおこなっている行動をコンピューターに学習させる技術のことで、機械学習の中の「教師あり学習」の一部です。基本的にニューラルネットワーク(人の神経細胞=ニューロンの仕組みを真似たシステム)が基盤になっています。

文字や数値、画像、動画、音声といった膨大な量のデータを自動的に学習することで、使い方によっては人間のもつ認識能力を超える成果を生み出します。

AIを活用する=機械学習の自動化がキーポイント

AI、機械学習、ディープラーニングの違いを簡単に説明しましたが、一般的に言われている「AIの活用」とは、つまり「機械学習を効率よく業務に利用する」ということにほかなりません。

ただ、ここでひとつ難しい問題に突き当たります。
機械学習を業務に利用するためには「データ加工」「特徴抽出」「AIモデル構築」「評価」「精度向上」といった一連の流れを、データサイエンティストが手動で何年もかけて検証と作業を繰り返し、実用化する必要があります。

中には、目的を達成できずに実用化を断念するというケースも少なくありません。

このプロセスをいかに短くするか、ということが重要なのですが、「AIモデラー」というツールを用いることによって、いままでは「数カ月から数年」かかっていた分析フローを自動化し、「数分~数日」に短縮することが可能になりました。

AIモデラーの導入で何ができる?

それでは、どうすれば具体的にAIをビジネスに活用できるのでしょうか。

まずは、貴社のビジネスにおいて「AIを活用し、何を実現したいのか」というゴールを設定することが重要です。その上で必要なデータを準備するだけで、AIモデラーが自動的に最適なAIを作成してくれます。

幅広い業種の業務において導入による高い効果が得られるAIモデラーですが、具体的には下記のような活用事例が考えられます。

一般企業

問い合わせメールの情報から、対応部署を判断します。「教師あり学習」で、入力データからカテゴリーを予測することで実現できます。あらゆる業種で利用が可能で、それまで人力でおこなっていた業務を自動化できるため、人材コストの削減につながります。

金融・保険業

市場の動向から、株価や為替の変動を予測します。「教師あり学習」により、入力データから数値を予測することが可能になります。経済分析や企業の財務諸表などの分析、個別銘柄分析といった業務に活用できます。

流通・飲食・サービス業

購買データから顧客の購買傾向をつかみます。「教師なし学習」で、購入時間や商品の種類、購入数、購入者の特性といったデータを、性質の似ているグループに分類します。ECサイトや実店舗での販売、サービスまで、さまざまな業種におけるマーケティングに利用できます。

医療・製造・建設業

タービンなど、機器の故障を事前に予測することができます。学習方法は「教師あり/半教師あり」です。「半教師あり学習」とは、少ない数の答え(ラベル)をもとに多数のデータから一定のパターンを見つけ出していく方法で、時系列データから事象が起こる前に予兆を診断します。工場の生産ラインにおける早期の異常検知から、医療機器の誤作動を未然に防ぐなど、活用できる用途は多岐にわたります。

その他の利用方法についてはAIモデラ―の「活用事例」ページからもご覧いただけます。



今回は「AIと機械学習、ディープラーニングの違い」について、基礎的な知識をおさらいしました。
あらゆる業種において、既存業務をいかに高度化、効率化していくかは大きな課題です。「AIの活用」が目的ではなく、あくまでも手段となるよう、貴社のビジネスに役立てていただければ幸いです。


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