画像生成や文章作成など、今や私たちの生活に欠かせない存在になっている生成AI。
そんなAIの進化を支えている根幹技術のひとつが「ディープラーニング」です。
しかし、ディープラーニングという言葉はよく耳にするものの、「正直どういうものかはわからない…」という方も多いのではないでしょうか。
この記事では、「ディープラーニングとは？」という疑問に対して簡単にわかりやすくお答えします。難しい専門用語は避け、身近な例を挙げながら解説しますので、ぜひこの機会にディープラーニングについて理解を深めていきましょう。
ディープラーニングとは？
ディープラーニングは、コンピューターが自律的に考えて学ぶ技術のことです。日本語では「深層学習」と呼ばれ、名前の通り「学習の層」を何段も重ねて深くしたのが特徴です。
この仕組みによって、AIは人が一つ一つルールを教えなくても、大量のデータを読み込ませるだけで、その中から隠れたパターンや特徴を自動で見つけ出せるようになりました。
ディープラーニングが登場し本格的に実用化されたのは2006年以降で、結果「AI冬の時代」と呼ばれるAI進化の停滞脱却に成功し、第三次AIブームの幕が開いたのです。
- 猫の例で見るディープラーニング
- ニューラルネットワークとの関係
猫の例で見るディープラーニング
ディープラーニングを身近に感じるために、猫の写真を見分ける流れを考えてみましょう。AIは写真をいきなり「猫」と判断するのではなく、段階を踏んで少しずつ理解していきます。
- まずは画像の中から「点や線、色の境目」を見つける
- それを組み合わせて「とがった耳」「ヒゲ」といった猫の特徴を取り出す
- 特徴と全体の形を合わせて判断し、「猫」と結論づける
このように、単純な特徴から複雑な特徴へと段階的に学んでいく「深さ」が、ディープラーニングの最大の特徴です。このディープラーニングの発見により、AIの性能は飛躍的に向上しました。
ニューラルネットワークとの関係
ディープラーニングにおける「学習を積み重ねる深さ」は、ニューラルネットワークによって実現されています。
ディープラーニングは、このニューラルネットワークの中でも、特に情報の処理を行う「隠れ層（Hidden）」が何層にも深く積み重なっている（一般的に4層以上）学習手法です。
上記図はニューラルネットワークの構造を示しており、各層は以下のような役割を持ちます。
| 層の名称 | ディープラーニングでの役割 | 猫の例での役割 |
| 入力層（Input） | 処理の対象データを受け取る最初の層 | ネコの画像データが入る窓口 |
| 隠れ層（Hidden） | 複数の層で学習と情報処理を行う部分 | 複雑な特徴（耳やひげ）を理解 |
| 出力層（Output） | 隠れ層で処理された結果を出力 | 処理結果を「猫」として出力 |
従来のAIは、上記の隠れ層が少なかったため、性能に限界がありました。
例えば、キーワードに基づく簡単な情報検索はできても、文章の意味や文脈の理解は困難でした。しかし、隠れ層を深くすることで、これらの複雑なタスクを高い精度で処理できるように進化しています。
ディープラーニングを実務応用！ビジネス向けAI完全攻略セミナー
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ニューラルネットワークについては以下の記事で詳しく解説しているので、ぜひこちらもご一読ください。
ディープラーニングが重要である理由とは
ディープラーニングが重要である理由は、「自ら学べる力」を持っていることです。
- 従来のAIとの決定的な違い
- 社会と生活を支える存在
従来のAIとの決定的な違い
従来のAIは、人間がルールや条件を細かく設定して初めて機能しました。
しかしディープラーニングでは、膨大なデータから特徴を自動的に見つけ出し、段階的に精度を高めていきます。このAI自らが学ぶ仕組みこそ、AIの飛躍を可能にした要因です。
社会と生活を支える存在
ニューラルネットワークの多層的な学習は、車の自動運転や医療分野の画像診断、教育での自動採点などに応用され、社会の幅広い分野で役立っています。
その他、動画配信サービスのおすすめ機能やカメラの自動補正、スマホの音声アシスタントといった、現在私たちの生活を支える便利なサービスも、ディープラーニング技術によって実現されています。
ディープラーニングは、人の手間を大きく減らし、AIの可能性を一気に広げた技術です。今も、私たちの生活の裏側で静かに働きながら、サービスの安全性や利便性を高め続けています。
ディープラーニングの種類とは
続いて、ディープラーニングの種類をお伝えします。
- ディープラーニングの代表的な3つのモデル
- ディープラーニングのモデルの作り方
ディープラーニングの代表的な3つのモデル
ディープラーニングには代表的な3つのモデルがあり、それぞれ得意分野が異なります。
| モデル名 | 特徴 | 主な活用分野 |
| CNN （畳み込みニューラルネットワーク） |
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| RNN （リカレントニューラルネットワーク） |
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| Transformer （トランスフォーマー） |
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つまり、CNNは「画像」、RNNは「時間や順序」、Transformerは「言葉の理解」を得意としたモデルです。
ディープラーニングのモデルの作り方
ディープラーニングモデルを作る方法は、大きく分けて「ゼロから学習する方法」と「転移学習を使う方法」の2種類があります。
ゼロから学習する方法
この方法は、大規模なデータセットを収集し、そこから特徴量やモデルを学習するネットワークを一から設計し、学習させる手法です。
| 項目 | 内容 |
| 流れ | ①大量のデータを集める → ②モデルを設計 → ③学習（訓練） |
| メリット | 新しい課題や独自の用途に対応できる |
| デメリット | データも計算資源も大量に必要 |
| 活用例 | 既存モデルがない特殊な画像分類や解析 |
転移学習を使う方法
こちらは、現在主流となっている方法です。すでに学習済みの高性能なモデル（GoogLeNet、BERTなど）を土台として利用し、一部の層を新しいタスクに合わせて微調整して使います。
| 項目 | 内容 |
| 流れ | ①既存モデルを使う → ②微調整して自分のデータに対応 |
| メリット | 少ないデータで効率よく学習できる |
| デメリット | ゼロから学習する方法より自由度が低い |
| 活用例 | 犬・猫の分類、特定分野の文章解析など |
モデルの作り方を選ぶ際は、完全オリジナルが良いか、効率を重視するかを考え、手元のデータ量や計算資源に応じて最適な方法を選びましょう。
AIと機械学習・ディープラーニングの違いとは
次は、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングの違いをお伝えしましょう。
- 範囲の違い
- 技術の違い
- 3つの技術の独立と連携
①範囲の違い
AIと機械学習、およびディープラーニングは、すべて関連技術ですが指す範囲が異なります。
この関係性は、入れ子構造をイメージするとわかりやすいです。
└ 機械学習（AIを実現する方法のひとつ。データから学習）
└ ディープラーニング（機械学習の中でも特に高度。複雑なデータも扱える）
例えるなら、AIが最も大きな概念であり、その中に機械学習、さらにディープラーニングが含まれるという「包含関係」と捉えると良いでしょう。
②技術の違い
続いて、AIと機械学習、ディープラーニングの技術の違いを一覧表で見てみましょう。
| 技術名 | 内容 | 具体例 |
| AI |
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| 機械学習 |
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| ディープラーニング |
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つまり、AIが最終的に達成したい目標であり、機械学習は、その目標を達成するための手法、その目標達成をさらに高度に進化させたのがディープラーニングの技術です。
この機械学習の中には、AIが報酬をもとに自分で試行錯誤して学ぶ「強化学習」という手法があります。ディープラーニングは、この強化学習と結びつくことで大きく進化しました。
その代表的な技術が「DQN（Deep Q-Network）」です。DQNについては、以下の記事で詳しく解説しています。
③3つの技術の独立と連携
AI・機械学習・ディープラーニングは互いに関係していますが、それぞれ独立して活用することも可能です。
例えば、先ほど表で触れたように、機械学習だけでも迷惑メールの判定ができ、ディープラーニング単体で画像からガン細胞を特定できます。
一方で、これらの技術が組み合わさることで、さらに高度な応用が実現します。その代表例が自動運転です。
自動運転では、ディープラーニングがカメラ映像から道路や歩行者を認識する「目」として機能し、機械学習がその情報をもとに進むべきか止まるべきかを判断する「頭脳」として働きます。
しかし、これらの知識を実際にビジネスで活かすには、具体的なアルゴリズムや、実務での作り方を学ぶステップが必要です。
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ディープラーニングの課題点とは
ディープラーニングの現場では、研究者たちが現在も解決に挑んでいる課題が存在します。代表的なのが以下の3つです。
- 勾配消失問題
- 過学習
- 局所最適解
①勾配消失問題
ディープラーニングは「勾配消失問題」という課題を抱えています。これは、層を深く重ねすぎると、誤差を伝える情報が途中で極端に小さくなり、最後の層に届かなくなる現象です。
その結果、学習がほとんど進まなくなります。例えるなら、「大人数の伝言ゲームでは、最後の人にメッセージが上手く伝わりにくくなる」といった状態です。
この解決策として、ReLUなどの新しい活性化関数や、重みを適切に初期化する方法、さらにResNetのような残差ネットワークの導入が進められています。
②過学習
次に「過学習」という課題があります。これは、AIが学習データを細部まで暗記してしまい、未知のデータでは急に正解できなくなる現象です。
例えば、教科書の問題だけを丸暗記した学生が、少し形式が変わると解けなくなるのと同じです。加えて、ノイズや例外まで覚えてしまうことで汎用性までも失われます。
これを防ぐために、ドロップアウト（ニューロンをランダムに無効化する手法）、データ拡張（画像の回転や反転でデータを増やす方法）などが実用化されています。
③局所最適解
さらに「局所最適解」に陥る課題もあります。AIは最も良い答えを探そうとしますが、途中で「悪くはない答え」に引っかかり、そこから抜け出せなくなることがあります。
例えば、たまたま入った「まあまあ美味しいお店」で満足してしまい、その先に「最高のレストラン」があることに気づかず、探すのをやめてしまうようなイメージです。
この課題には、モメンタム（慣性を持たせて最適化を進める手法）、Adamなどの改良型最適化アルゴリズムが用いられています。また、学習率を段階的に調整する工夫も研究されています。
ディープラーニングについてまとめ
ディープラーニングは複雑な課題を超高精度で解決できる画期的な技術ですが、この技術を実務応用するためには実践的な知識が必要です。
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