AIを耳にしない日はないといっていいほど、AIという言葉を聞きます。しかしながらディープラーニングとなると、良くわからない方が多いのではないのでしょうか。

ディープラーニングは、機械学習の方法の1つで、深層学習と呼ばれます。AIが発達すればするほどディープラーニングの仕組みを知っている方と知らない方の差が大きくなることが考えられるのです。

ここでは、ディープラーニングとは何か・どんなことができるのか・活用について説明します。

この記事を読むことで、ディープラーニングの仕組みやどのように利用されているかがわかるようになるでしょう。

ディープラーニングの仕組みは？

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習の一種であり、人間の自然な行動をコンピューターに数学的なモデルとして学習させる手法です。

この手法では、ニューラルネットワークと呼ばれるメカニズムを用いて、人間の脳の神経回路（ニューロン）の働きをコンピューターで処理します。

ニューラルネットワークは複数の層から成り立ち、データに含まれる特徴を段階的により深く学習します。

主に動画、・画像・テキスト・音声データなどの多量の情報を入力として取り込み、コンピューターのモデルはそれらのデータの特徴を各層で自動的に学習します。

これにより、ディープラーニングは時には人間の認識精度を超えることもあります。

機械学習との違いは？

機械学習は、データを分析する1つの方法です。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する方法です。

ディープラーニングは機械学習と定義される中に含まれる要素となります。

AIとの違いは？

AI(人工知能)を分かり易くいうと、人が作った知能のことで大量の知識データに対して高度な推論を的確に行うことを目指したものと定義されており、非常に広義な範囲を持ちます。

例えていえば、ディープラーニングは機械学習の一つで、機械学習がAIを構成しているようなものです。

ディープラーニングの主な手法は？

ディープラーニングには、大きく分けて4つの代表的な手法があります。どれもよく使われるものなので、しっかりと理解しましょう。

CNN

CNN（（Convolutional Neural Network・畳み込みニューラルネットワーク）は、ディープラーニングの数ある手法の中でも、現在多くの事例において活躍しています。

• CNNの概要・仕組み

CNNは、畳み込み層（Convolution Layer）とプーリング層（Pooling Layer）という2つのレイヤーを含むアーキテクチャです。

このネットワークは、f複数の層を介して対象となるデータの特徴を個々に処理し、特徴量を決めるというプロセスで分析します。

主に画像認識に利用されることから、映像分析や顔認証など、多岐にわたる分野での応用が可能です。そのため、AIの応用においても注目を集めています。

RNN

RNN（再帰型ニューラルネットワーク・Recurrent Neural Network）は、時系列データを処理する時によく利用されるディープラーニング手法です。

CNNと同様に汎用性が高く、さまざまな場面で活躍しています。

• RNNの概要・仕組み

統計解析などで過去のデータから未来を予測する手法がありますが、まさにこの手法に特化したものです。

日々の売り上げ・Webサイトへの訪問者数・株価の動き・気温の変化などの時系列データを取得し、次の数値の変化を予測することがRNNの得意とするタスクです。

RNNの主な仕組みは、過去のデータをパターン化し数値の変動を理解することにあります。RNNは過去の時点での数値の変化を分析し、特定のタイミングや条件で数値がどのように変動するかを学習します。

そして、「このパターンならこのように変化するだろう」という予測を立てることで、高い確率で未来の動向をみいだすのです。

GAN

GAN（敵対的生成ネットワーク・Generative Adversarial Network）は、独特な仕組みを持ちながらも、ディープラーニングの一種としてさまざまな用途に適用される手法です。

• GANの概要・仕組み

GAN（敵対的生成ネットワーク・Generative Adversarial Network）は、2つのネットワーク、生成ネットワーク（Generator）と識別ネットワーク（Discriminator）を組み合わせることで学習します。

通常のディープラーニングでは、1つのニューラルネットワークがアウトプットを生成しますが、GANは2つのネットワークを競争させることで目的のアウトプットを得る仕組みです。

生成ネットワークは、正解となるデータを参考にしてそれに近いと思われるデータを生成します。一方、識別ネットワークは、正解のデータと生成ネットワークのデータを比較することで正解か否かを判断します。

生成ネットワークはより精巧な偽のデータを生成し、識別ネットワークは偽のデータと本物のデータの判別を正確にすることで、驚異的な精度のデータ生成を実現します。

この仕組みにより、モノクロ写真をフルカラー化したり、精巧なグラフィックデザインを生成したりするなど、さまざまな目的に応じた役割を果たすことが可能になります。

LSTM法

LSTM（長・短期記憶・Long short-term memory）は、RNNの弱点を改善するために生まれた新しい手法です。

• LSTMの概要・仕組み

LSTMは、RNNが対応しきれなかった長いデータを確実に処理するために設計されたディープラーニング手法です。RNNとの主な違いは、隠れ層の構造にあります。

RNNの隠れ層とは異なり、LSTMは「LSTM block」と呼ばれるメモリと3つのゲートを持つブロックを採用しています。これにより、長期の時系列データでも効率的に処理できるようになりました。

その結果、LSTMはRNNよりも高い実用性を持ち気象予報や株価の予測など、様々な予測分析に広く活用されています。
 
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ディープラーニングでできることは？

ディープラーニングについての仕組み等を説明しました。では、ディープラーニングでどのようなことができるのでしょうか。ここでは、具体的な活用例を紹介します。

音声認識

​音声認識とは、ディープラーニングを利用し様々な音や声の中から特定の音を検知し、適した反応をします。音声をテキストデータに変換したり、音声を識別したりするのです。

ディープラーニングによる音声認識では、人の声に対してコンピューターが応答できます。声によって人を識別することも可能です。​

画像認識

ディープラーニングの活用により、画像の特徴を自動的に理解し、写っている内容を判断することができます。

ディープラーニングは、自動的に特徴を抽出・学習する能力を持ち、高い精度で画像認識が可能になりました。実際には、人間を超える性能まで精度が向上しています。

このため、画像認識技術は既に実用化され、積極的に導入されている分野が増えています。

異常検知

異常検知は、クレジットカードの不正利用やシステムの故障予知など、過去のほとんどのデータと異なる振る舞いを示すデータを検出する手法です。

ディープラーニングを用いることで、従来は人間が行っていた異常検知を、機械やコンピューターが判定し、サービスの異常を迅速に検知できるようになりました。

大量のデータを読み込み、データ間での共通点や相違点を比較・分析し、パターンを学習することで、不良品や設備の不具合を検知します。

さらに、エラーが発生する前兆を特定することも可能です。

自動翻訳

ディープラーニングを活用した自動翻訳の精度は目を見張るものがあります。

同じ読み方で、違う意味を持つ言葉がある文章も、ディープラーニングは言葉の文脈を理解するので、正確な言葉で翻訳することができるのです。

大量の情報から人間が学ぶのと同じようなやり方で学習をし、自動的にルールをつくります。
文法や構文を考慮し、どの空間にどのような情報が配置されるかを重視して翻訳をします。

自動運転

自動運転において最もディープラーニングが重要とするのが、センサーが取得したデータの解析です。

センサーに映し出される無数の映像の中から歩行者・自転車・走行レーン・白線・信号・標識などを識別し、自動車をどのようにコントロールすべきかを即座に判断するのです。

センサーが映し出す画像は一枚一枚異なり、わずかな時間でも膨大な数の画像データとなります。ディープラーニングはこの中から類似したものを当てはめ特定します。わずかな違いも学習し人間の脳と同じように順次に解析をするのです。

リアルタイム画像処理に特化したGPU（Graphics Processing Unit）ｙレーダーやLiDARにも対応できるソフトウェアの開発にも注目すべきです。

需要予測

ディープラーニングによる需要予測には、過去の売上・季節・イベントなど商品やサービスに関する大量のデータを蓄積し、関連性を見つけることで将来の高い精度の需要予測値を計算します。

未来の売上などを予測することで、市場変化の動向を推測した上でサービスを提供できます。よって、事業計画・販売の機会損失・余剰在庫をカットし、企業収益の向上に役立つのです。

業務によっては非常にメリットが多く、活用の幅も拡大しています。今後もなくてはならない存在になることでしょう。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的な人間の言語をコンピューターが処理するための一連の技術を指します。この分野では、ディープラーニングが人間の言葉を理解する手法を急速に進化させています。

かつては、人間の心を理解することが難しい課題でした。ディープラーニングによって、単語が文脈の中でどのように使われているかを観察することで、言葉やフレーズの意味を学習することが可能になりました。

これにより、特定の文脈での単語の意味を明確にできるようになりました。ディープラーニングの進化により、人間が発する曖昧な言葉も理解することができるようになってきています。

ディープラーニングの活用シーン

ディープラーニングは医療現場での利用が進んでいます。

• 疾患の画像診断

医療分野では、画像診断においてディープラーニングが早くから活用されており、多くの現場で利用されています。

画像診断におけるディープラーニングの異常検知では、レントゲンやMRI画像の異常部分を検出し、病気の見逃しを防止し早期発見が可能になります。

• カルテの解析

自然言語処理技術を使って、カルテや患者の問診内容をディープラーニングで分析します。これらの内容から疾患を特定するとともに、医師の診療を補助するので負担が軽減されるのです。

• 診療器具への活用

医療分野では、ディープラーニングを応用した医療機器の開発が進んでいます。特に、注射・採血ロボット・スマートウォッチ・スマートスピーカーなどへのディープラーニング技術の組み込みが進んでいるといえます。

これらのデバイスは、患者の異常を検知したり、医師の治療を支援する役割を果たすことが可能です。

• ゲノム解析・疾病診断

ディープラーニングで遺伝子情報を解析できます。ゲノム情報は30億ともいわれており、これらの遺伝情報が突然変異を起こすと発病します。
ディープラーニングで膨大なデータからゲノム解析を行うと早期に疾病の状態がわかり、診療方針が的確に判断できるのです。

• 患者の異常事態の察知

医療業界は、人手不足のために、患者がナースコールを呼ぶことが難しい場合があります。こうした状況において、ディープラーニングの活用により高齢の患者の転倒や異常事態を検知し、危機的な状況にも適切に対応できるのです。

ECサイト

ECサイトでは、ディープラーニングが画像検索・顧客情報の分析・在庫管理などに応用されています。ディープラーニングの導入により、EC事業の効率化や売上の増加が期待されます。

具体的な活用目的としては、商品レコメンド、Web接客、カゴ落ちの解決などが挙げられます。

• 商品レコメンド

顧客の商品観覧履歴や購買履歴をディープラーニングで解析して、顧客の好みの商品をお薦めします。Amazonが有名です。
ユーザーに対して的確なレコメンドを表示することで、売上アップにつながります。

• Web接客

ECサイトでは店舗のように一人ひとりにあった接客は困難です。そこで、各顧客に最適化した提案を行えば売上アップにつながります。

顧客の購買履歴や性別・年齢・滞在時間・マウスの動きなどの情報を一元管理し、ディープラーニングで分析すれば顧客に合わせた接客ができます。

例えば、会員登録を促したり・同時に購入するようおすすめ商品を提示したり・チャットで質問を受けたりWebでも店舗と同じように接客できるのです。

• カゴ落ち

ECサイトのカゴ落ち率は一般的に70%になるといわれています。カゴに入れたまま放置されたり、購入を迷ったりしている場合です。
カゴに商品を入れるのは購買意欲があるためです。カゴに商品がある顧客をディープラーニングでサイトに呼び戻すことができれば、商品の購入につながり、コンバージョン率（Webサイトを訪れた顧客がどれだけ成果としている目的行動をしてくれたか）を高めることができます。

自動車業界

ディープラーニングの活用によって実現できるようになった技術には次のようなものがあります。

• 自動運転

車に乗り、搭載されているAIに目的地を伝えると、自動車が自動的に出発します。
自動運転車は、センサーによって周囲の情報をリアルタイムに捉え、ディープラーニングで解析し、走行中に自動車周囲に障害物が存在しないかどうかを確認しながら進んでいくのです。

• タクシーの需要予測

タクシー業界では、ディープラーニングを利用して乗務効率を向上させる取り組みが行われています。時間帯や場所、天候などに応じて潜在的な顧客を特定し、ドライバーの乗務効率を最適化することが可能です。

これにより、過去には経験に基づいて予測されていた乗客集中スポットにおいて、新人ドライバーもベテランドライバーも同じ条件下で対応できるようになります。

• プレス工場での検査の効率化

製造工程においてもディープラーニングは多く活用されています。例えばプレス加工を行う際に発生する金属板の割れ目や傷などの異常検知を自動で行うのです。ディープラーニングを活用することで、人件費の削減だけでなく、品質向上・作業時間の短縮ができました。
最近は自由なデザインになってきており、求められる品質基準も高まりつつあります。加工された部品はその場で検査ができるのです。

• 生産計画や設計の最適化

ディープラーニングを駆使することで、生産ラインの事前評価と運用が効率化されています。さらに、生産効率の予測誤差も、約20％から3％に改善された事例もあります。

• 故障診断

自動車の故障を診断することにディープラーニングは活用されるのです。走行中に車から発生したノイズを録音し、ディープラーニングを用いて保存済みの音源パターンと比較し、メンテナンスの必要性があるかどうかを判断するアプリも登場しています。

• 中古車の査定

車両査定は、経験と時間が必要とされる難しい作業です。しかしディープラーニングを用いることによって、正確な車両データを分析し査定をスピーディかつ適正に行えるようになりました。そのため中古車買取市場において、小売りや同業への業販に力を入れ始めた中古車販売事業者の収益化に貢献していくことが期待されます。

製造業

製造業でもディープラーニングの技術が活用されています。具体的な事例を紹介します。

• ヒューマンエラー撲滅による品質の維持・顧客満足度の向上

ディープラーニングを活用して自動化すると、製品品質が保たれ顧客満足度が向上するのです。
プログラミングされた機械が作業を行うことで、製造時の誤りが大幅に軽減されるからです。一定の高品質を確保することは、顧客の信頼が高まることにつながります。

• 労働力不足の解消

ディープラーニング導入によって、労働力不足も解消できます。製造工程を自動化することで工場に必要な作業員の数を減らすことができるのです。
製造業の労働力不足が深刻な社会問題ですが、ディープラーニング技術が広がることで労働力不足の解決が期待されています。

• コスト・人件費の削減

工場に配置する作業員数が減るので、その分の人件費が削減できます。ディープラーニングの導入時は初期コストがかかりますが、導入後は人件費を削減できるので、トータルコストの削減が可能となるのです。

• 生産性の向上

ディープラーニングを導入すると、人的ミスや不良品による損失・部品ロスや設備故障の減少により、設備や人の稼働率が高まります。

• 安全性の向上

生産過程の危険な作業をディープラーニングで分析し予測することで、作業員の安全性が保たれます。また、異常検知により不良品や異品の混入リスクが減少するので、顧客にとっても安全性が向上するのです。

• 熟練作業員退職後のスキル継承

熟練作業員が退職する際、品質低下が考えられます。ディープラーニングによって熟練作業員の知識やスキルを記憶できれば、次世代の作業員も同じ品質で製品を生産できます。また、工場内の作業を自動化すれば、現状の高品質を保つことができるのです。

農業

農業の人手不足と高齢化が深刻な社会問題となっています。農業へのディープラーニングに大きな期待が寄せられているのです。

ディープラーニングをさまざまな農機に導入し、多くの作業の自動化が可能です。例えば、田植えには、決められた幅でまっすぐに走行させるために熟練技術が必要となります。

しかしディープラーニングを活用することで田植え機を使うとき、自動操舵機能が作動し人手がなくても簡単に実行できます。

収穫作業では、それぞれの収穫物について正確にその成熟度を判断し収穫しなければなりません。
ここでも、ディープラーニングを活用することで適期を見極め、その指示により自動で収穫できるロボットが実用化されています。

このように農家の作業が楽になり、熟練者だけに頼っていた負担をほかの従業員でも担えるようになります。

これが進むと農業への新規参入が容易となり、少ない人数でも農業ができるので、人手不足の問題解決が期待できるでしょう。
 
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ディープラーニングを活用するにあたって必要なことは？

お馴染みの、5W1Hによって目的や内容を整理するというアプローチです。具体的には、以下のとおりです。

• Why：何のために導入するのか
• What：どんなディープラーニングを導入するのか
• Who：誰のためにディープラーニングを活用するのか
• When：いつ導入するのか
• Where：どの部分に導入するのか
• How：どのように導入するのか

これらを一つひとつ明確にしていくことで、ディープラーニング活用の目的や手段、対象が定まるのです。

なぜ導入するのかをはっきりさせておく

ディープラーニングを導入するときは、ディープラーニングで何をしようとしているのか、目的を明確にすることからはじまります。次に、導入のタイミングを検討します。

目的がはっきりすれば、どの時点でディープラーニングを導入するのか、十分に導入のタイミングについても検討するのです。タイミングがずれていると失敗に終わる可能性があります、ベストのタイミングで導入することを目指します。

そうすることで、ディープラーニングが本当に必要なのかいつ必要なのかが判断できます。

必要なデータを準備する

目的を明確にした後は、目的に合ったデータを収集するのです。データの収集には、自社データ・公開されているデータの利用・Web上でのデータスクレイピングといった方法等があります。

自社データは、小売業における販売データや顧客情報製造業における品質検査等です。公開されているデータには、各省庁が公開しているデータや過去の市場の動向などがあります。国内だけでなく、海外のデータも必要に応じて利用します。

また、インターネット上でのデータスクレイピングとは、Webサイトにアクセスして情報を取得する技術です。Webサイトによっては禁止されている場合がありますので利用するときは注意が必要です。

このように、学習データの収集にはさまざまな方法があります。ディープラーニングの目的達成につながるような情報を確認してから収集するのが効率的です。

ディープラーニングに関する知識をつけておく

ディープラーニングに関する知識をつけるには、まずは機械学習・TensorFlow・Kerasの基本的な知識を身に付けることをおすすめします。

機械学習のについては、Web上に初歩的手法のチュートリアルを配信していますので、まずはこれから始めてみましょう。

TensorFlowは、Googleが提供している世界的に人気のライブラリです。ある程度の数式やアルゴリズムの理解が必要ですがWeb上に情報が豊富なことや書籍も充実しています。豊富なデータと微調整ができ汎用的です。

KerasはTensorFlowのラッパーライブラリ（機能はそのままで使いやすくする役割をもつライブラリ）です。

Kerasを使うと、最低限のディープラーニングとプログラミングの知識で実装が可能です。必要な層など最低限のことさえわかれば、層を積み重ねていくだけでネットワークが構成されます。利用者も多くてコミュニティが充実しています。
 

ディープラーニングに関する資格は？

ディープラーニングに関しては、最近注目されているのは「E資格」と「G検定」です。

それぞれ、どのような資格なのか・目的は・資格を取得するメリットはなにかについて知りたい方もいるでしょう。

E資格とG検定について特徴を説明します。

E資格

E資格は、一般財団法人ディープラーニング協会（JDLA）が主催するディープラーニングなど技術的なスキルを証明する資格です。

E資格のEはEngineerの略でプログラミングの実技などエンジニアに必須な知識を問う試験内容となっています。AI業界で活躍したいエンジニアにとっては魅力ある資格です。

E資格を受験するためには、プログラミングスキルを身に付ける目的からJDLA認定プログラミングを受講する必要があります。

E資格を取得するメリットは次のとおりです。

• AI業界に転職しやすくなる
• 名刺やプロフィールにロゴが使える

ディープラーニングは成長が著しい分野なので、有スキル者の需要は増える傾向にあります。

G検定

G検定は、一般財団法人ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、ディープラーニングなど広範囲なスキルや知識を問われる試験です。

G検定のGはGeneralisの略称で、広くAI業界を志望するビジネスマン向けの資格です。G検定には受験資格はありませんし、E資格に比べると難易度も低くなります。

G検定を取得するメリットは、E資格と同じく次のようになります。
AI業界に転職しやすくなる
名刺やプロフィールにロゴが使える

G検定を取得し、E資格にチャレンジするのが一般的です。
 

ディープラーニングでできないことは？

ディープラーニングは、過去に前例がないものは分析ができません。特に、新しいものを生み出すような機能については、実現は困難になります。新しいサービスを生み出すクリエイティブな能力は持ち合わせていないのです。ディープラーニングは前例のあることを学習し分析するのです。

他にも、会議の音声で複数人がしゃべっている場合など音声認識の分野においては複数の人がしゃべったことを分析することが苦手とされています。音声として認識ができなくなるのです。

企業でのディープラーニングの活用例

ディープラーニングは大きな可能性を持っています。それでは、ディープラーニングは企業でどのように使われているのでしょうか。企業での導入事例を3社紹介します。

• 株式会社日本経済新聞社/ 株式会社BEDORE

導入事例　　問合せ応答
効果　　　　定型的な問い合わせを自動応答することで、電話による問い合わせ全体の2 割程度を自動応答で完結。（これにより、オペレーターが本来専念すべき問い合わせに対して、より集中できる環境を創出）

• Harrison.AI（シドニースタートアップ）

導入事例　　体外受精の成功率向上

効果　　　　どの胚が心拍を持つように発育するのか”を93%の精度で予測。医師間での評価の不一致を減らすことにより、胚を選択するための標準化を目指している。

• 楽天株式会社

導入事例　　ストリーミング動画自動翻訳システム
効果　　　　視聴者一人あたりのコンテンツ平均視聴時間が約2.5 倍に増えるなど、顧客満　　　　　　足度の向上につながっている。
 
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ディープラーニングを活用したいなら

ディープラーニングの全体像・出来ることが分かったら活用できるようスキルを身に付けましょう。基礎固めとしては、基本的な統計学・機械学習手法の理論・Pythonスキルは必須です。

統計学・機械学習の知識・Pythonスキルは関連していますので切り分けて勉強するのではなく並行して学習してください。そうすれば理解が一層深まります。
 

ディープラーニングを取り入れるための知識をつけよう

ディープラーニングの知識を取り入れるにはどうすればいいでしょうか。
まず、取り組みたい目的を具体的に決めましょう。自分はなぜディープラーニングを学ぶのか、どのレベルまで学ぶのかが明確ですと学習意欲がわいてきます。

次に、目的達成に必要な知識・全体像を把握します。目的のためにどのような知識が必要か把握するのです。重要度や内容の関連性を考えて勉強すれば、効率的に学習ができます。

ディープラーニングについては、初級・中級・上級別に解説された書籍が充実しているので、自分のレベルにあった書籍を読んでみましょう。

Webサイト上にはオンラインコースが沢山あります。無料で視聴できる動画コンテンツで内容を確認して有料版に移るか判断するのです。

ディープラーニングを学ぶにあたっては目的によって必要なスキルは異なります。たとえば、テキスト・画像・時系列・表データなど、ディープラーニングではさまざまな分野のデータを扱うことができます。

どのデータを扱う際にも基礎知識は必要なのはいうまでもありませんが、自分自身が取り扱うデータの種類に応じたスキルを学びましょう。​

基本的な内容が理解できれば、ディープラーニングを扱えるようになります。プロジェクトを進めながら不足している知識をバージョンアップしましょう。​