ディープラーニング（深層学習）と機械学習の違いは？活用分野も解説
AI（人工知能）に関する技術革新や研究が進められる中で、ディープラーニング（深層学習）や機械学習といった言葉をよく目にするようになりました。画像処理技術やその他の製造・医療現場などでも聞かれるディープラーニングですが、機械学習との違いは何かあるのでしょうか？
当記事ではディープラーニングと機械学習の違いについて、概要やメリット・デメリットなどの面から解説します。
また、ディープラーニングによる画像処理技術を導入して、
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目次
1．ディープラーニング（深層学習）とは？機械学習との違い
(1) 機械学習とディープラーニングの違いその１
図1、図2で、機械学習とディープラーニングの違いについて紹介します。
機械学習は、犬の特徴をひとつひとつ学習しますが、ディープラーニングでは犬の画像からその特徴を自動的に獲得します。
図1で犬について学ばせた後で、さらに犬の情報と他の情報も加え、さらに学習させます。
図1と図2は、犬の画像を認識させる例ですが、ディープラーニングは例えば証券取引などについても同様に、情報を与えれば機械が学習し、特徴やルールを作り出します。
ニューラルネットワークの仕組み | Chapter 1, 深層学習（ディープラーニング）
引用：https://www.youtube.com/watch?v=tc8RTtwvd5U
6分でわかる】AIと機械学習とディープラーニングの違いとは！？
引用：https://www.youtube.com/watch?v=OFMaQBV3fp4
Deep Learning Cars
引用：https://www.youtube.com/watch?v=Aut32pR5PQA
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(2) 機械学習とディープラーニングの違いその２
ディープラーニングは、機械学習というカテゴリーの中にある1つの手法です。
両者の学習方法の違いとしてよく挙げられるのが、「特微量（とくちょうりょう）を指定するかしないか」です。特徴量とは、分析対象のデータ・対象物の特徴を定量的（数値など）に表したものです。
機械学習の場合、原則として人間が特徴量を指定して学習の方向性や参考データなどを決定します。
例えば、「製品Aと製品Bの分類」を機械（コンピューター）に学習させたいと思ったときは、人間側で製品Aと製品Bの形状や色などを特徴量として指定します。
その後、指定した特徴量を基にして機械は膨大な量のデータを学習し、適切な予測・判断ができるようになります。
一方で、この特徴量の指定も機械自身に判断させるのがディープラーニングです。あらかじめ設定した条件に対して機械が自ら特徴量、つまりは学習内容を判断し、自動的に学習を進めていきます。
なお、機械学習よりさらに大きなカテゴリーとして、AI（人工知能）が挙げられます。粒度の大小関係だと、AI＞機械学習＞ディープラーニングというイメージです。
AIは「人の知覚・知性を、機械を用いて人工的に再現したもの」とされていますが、明確な定義はありません。このAIにさまざまな学習を施すための技術が、機械学習やディープラーニングです。
2．機械学習とは？概要と種類について
機械学習とは、機械自らが特定の分野や事柄について自動かつ反復的に学習していき、分析データの背景にあるルールやパターンを発見・予測・判断していく方法です。
人間は自身のさまざまな知識・経験を駆使して物事の判断を下しますが、機械学習によって機械自身も、人間と同じように判断を下せるようになります。
機械学習は、さまざまな研究やビジネスなどの分野で活用されています。
例えば製造業では以下のような機械学習の活用箇所が挙げられます。
・製品の品質検査の精度向上
・入出荷データの分析による在庫の最適化
・製造量予測
・単純作業の置き換え
機械学習は、主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されます。
（1）教師あり学習
教師あり学習とは、あらかじめ揃っている入力データと出力データなどの正解（トレーニングデータ・教師データなど）を機械へ与えておき、その入力データから出力データを推計するために行われる学習方法です。
教師あり学習は、主に「すでに正解・不正解がはっきりしている問題の解決」に使用されます。電子メールのスパム判定、売上や生産量予測などが、例として挙げられるでしょう。
製造業を例に見ると、「2mm以上の誤差があると品質異常」「70℃を超えたら機械がおかしい」などの正解を与えておき、そのデータを基にして機械に反復学習させて、徐々に判断精度を上げていきます。
（2）教師なし学習
教師なし学習とは、教師あり学習とは正反対に「正解を与えない状態で機械学習を行わせる手法」です。一連の入力データから、まだ発見されていない未知の構造や隠れたパターンを見つけるために用いられます。
学習なし学習が活用されるのは、新製品のターゲット予測、ECサイトにおけるレコメンデーション（過去の顧客の購買履歴を基に、好みや傾向を予測して掲示すること）などです。正解・不正解を明確にするのではなく、あくまで「予測を立てる」というイメージです。
（3）強化学習
強化学習とは、分析の基となるデータを使わず、機械自身が「どのような出力が最適解なのか？」について試行錯誤し、精度を高めていく機械学習です。
例えば「掃除ロボット」を例にして考えると、教師なし学習は「これまでのデータから収集できるゴミ量を予測する」ですが、強化学習の場合は「今後回収できるゴミ量を増やして効率化するには、どうすればよいか」まで機械が判断し、自ら出力を繰り返して学習を進めていきます。
有名な強化学習の例として、囲碁AIの「AlphaGo」やコンテンツのレコメンド強化などが挙げられます。
3．機械学習に用いられるアルゴリズム
機械学習に用いられる主なアルゴリズム（問題解決のための手順や計算方法）は次のとおりです。
| 機械学習に用いられるアルゴリズム | 概要 |
| サポートベクターマシン（SVM） | ・教師あり学習の「回帰」や「分類」に使用されるアルゴリズム ・データ中に存在する2つの分類に関して明確な境界線を決定する |
| ニアレストネイバー法 | ・既存のデータを基にして分析対象を自動分類するアルゴリズム ・画像の拡大や縮小、変形などの画像処理で用いられる |
| 決定木 | ・学習あり学習の「回帰」や「分類」に使用される、ツリー構造を利用したアルゴリズム ・分岐を続けて木の枝が広がるようなイメージで学習を進めていくことで、視覚的に理解しやすい |
| ランダムフォレスト | ・教師あり学習の「回帰」や「分類」に使用される、決定木のアルゴリズムにランダム性を持たせたもの ・決定木を複数作ってデータを収集し、多数決で最終的な結果を出力する |
| ニューラルネットワーク | ・人間の脳の神経回路（ニューロン）の仕組みを数理的に再現した、ディープラーニングで用いられるアルゴリズム ・ニューラルネットワークを用いたディープラーニングの処理制度は飛躍的に向上できる可能性があるとされている |
4．ディープラーニング（深層学習）とは？メリットやデメリットを解説
機械学習の一種であるディープラーニング（深層学習）とは、ある設定されたタスクについて膨大な量のデータを基に機械が自ら学習を進め、人間の力を借りずに適切な判断・特徴の抽出などを行えるようにする手法です。
主にニューラルネットワークというアルゴリズムが用いられています。
人間と同じように、機械がさまざまな体験・実験を繰り返してパターンを記録し、徐々に正解パターンや最適解を導けるようになります。
ディープラーニングの注目度は日々増しており、自動運転や画像処理技術などのさまざまな分野で活用されるようになりました。
（1）ディープラーニングのメリット
ディープラーニングを取り入れるメリットは次のとおりです。
・機械学習より人間側で必要な作業が少なく、コスト削減が期待できる
・機械学習では難しい複雑な処理にも対応できる
・認識精度が非常に高く、人間の認識精度を超えるケースがある
・ディープラーニングを取り入れた機械・技術の導入により、工数や人員の削減が期待できる
（2）ディープラーニングのデメリット
ディープラーニングを取り入れるデメリットは次のとおりです。
・長期間の学習時間が必要になる
・精度を上げるために大量のデータやコンピュータ関係のリソースが必要になる
・開発コストがかかる
・ブラックボックス化する危険性がある
5．ディープラーニング（深層学習）の活用事例
ここからは、さまざまな分野でのディープラーニングの活用事例をご紹介します。
（1）時系列データ予測
ビッグデータのような膨大なデータを分析・処理できるディープラーニングの進化によって、データを基にしたさまざまな未来予測が可能となっています。小売店や飲食店での売上予測などが代表例です。
（2）音声認識・顔認証
ディープラーニングは、人間の声や機械音を認識・分析などを行う音声分野でも活用されています。例えば製造現場での異常音の検出、スマホなどの音声入力、コールセンターの自動音声などへの活用が可能となりました。
近年では人や機械が発話した音声を、内容を変えることなく別の声に変換する「音声変換技術」も登場しています。
また、人間の声だけでなく、顔認証関係の技術にもディープラーニングが使用されています。
（3）自然言語処理
自然言語処理とは、話し言葉や書き言葉などの自然言語について、機械が分析・理解・生成などをできるようにする技術です。
自然言語処理分野にてディープラーニングが活用されてたことで、バックオフィス業務には欠かせない文書分類、機械読解、文書生成、自動要約などが実施できるITソリューションが誕生しています。
（4）自動運転
自動車の自動運転機能にも、ディープラーニングが活用されています。機械が標識、信号、歩行者、周囲の車の動きなどを認識して学習し、どのような運転が適切であるかを判断します。
自動運転の自家用車レベルでの実用化・法改正はまだ先ではあるものの、2022年現在では自動運転バスやタクシーの実用化が達成されました。
（5）医療診断
医療分野でもディープラーニングの活用が進められており、例えばAIによる医療診断が実用化されてきました。
ディープラーニングによって過去の患者のデータやレントゲン写真を学習していき、異常箇所の発見や病状の把握などが実現しています。
また、医療現場におけるAIの活用事例として、大腸内視鏡・胃カメラなどの消化器内視鏡分野の製品や、MRI・X線などのソフトウェアへの組み込みなども挙げられます。今後も医療業界でのディープラーニング活用は進んでいくでしょう。
（6）画像処理技術
ディープラーニングの活用事例の代表として挙げられるのは、画像処理技術です。ディープラーニングが得意とする分野の1つと言えるでしょう。
例えば前述した顔認識・自動運転・医療診断・自然言語処理・製品検査などでは、すべてディープラーニングを用いた画像処理技術が関係しています。他にも農作物の判別や防犯カメラの人物特定などでも、画像処理技術が活用されています。
画像処理技術におけるディープラーニングは、製造業や医療、バックオフィス、セキュリティなど、あらゆるところに関係しているのです。
6．画像分野でのディープラーニング活用なら画処ラボにおまかせ！
ディープラーニングは製造業だけでなく、あらゆる分野での活用が進められている技術です。もし製造現場にてディープラーニングを用いた画像処理技術を導入できれば、製品品質の向上や人員削減・配置転換など、生産の効率化につながる成果が期待できるでしょう。
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