ディープラーニングとは｜活用方法・導入方法などをわかりやすく解説

ディープラーニングは、機械学習技術の中の一部であり、別物というわけではありません。ニューラルネットワーク（NN）の中間層が複数になっているため、ディープ(多層)ラーニングと呼ばれています。多層化することで、データの特徴をさらに深く学習することが可能です。

通常、NNでは中間層が2～3層程度ですが、DNNではさらに多くの層を持たせられます。多層になることで情報伝達と処理を増やすことができ、情報量をコンピューターが判断できるようになります。これにより多くのデータがあれば、従来の機械学習では難しかった複雑で扱いづらいデータの処理が可能になり、分析精度が向上するのです。

ニューラルネットワークは、人間や動物の脳神経回路であるニューロンをモデルにして作られています。入力層・中間層・出力層で構成されており、これらをつなぎあわせて情報処理や伝達を行います。ディープラーニングを理解するうえで、ニューラルネットワークを理解することは不可欠です。

ディープラーニングは、人工知能や機械学習と同じではありません。人工知能の中に機械学習があり、機械学習の中にディープラーニングがあります。つまり、ディープラーニングは、人間が行っているタスクをコンピューターに学習させる機械学習の一つという位置づけです。人工知能(AI)が急速に発展しているため、それを支えるための技術として重要度が高まっています。

ディープラーニングは機械学習の中の1つですが、その中でも特殊な形といえるでしょう。機械学習は一般的に特徴量と分類器を人間の手で選択します。一方、ディープラーニングではモデリングや特徴量の抽出などは自動で行われます。

このような違いがあるため、ディープラーニングと機械学習は使い分けることが重要です。大量のデータとそれを処理するためのGPUがあるなら、ディープラーニングを用いるといいでしょう。片方のみの場合は機械学習となります。

ディープラーニングにおいて重要なことは2つあります。どのようなポイントなのか、具体的に紹介します。

ディープラーニングでは、ラベル付けされたデータが多く必要になるため、十分な量のデータを確保できるかどうかがポイントです。たとえば、自動運転できる車を開発するためには、様々な種類の静止画をなんと数百万枚、運転中の動画が数千時間分も必要になるといわれています。

高度なコンピューターの処理能力も欠かせません。ディープラーニングでは、膨大な量のデータを比較して学習します。そのため、並列解析ができる高性能なGPUが必要です。高性能なGPUは、並列構成のものが多いため、ディープラーニングをスムーズに行えます。また、GPUとクラウドなどを組み合わせて、さらに学習時間を短くすることも可能です。

人工知能は今まで2度のブームがあり、2013年からは3度目のブームだといわれています。そのブームの火付け役がディープラーニングです。2016年に、人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo」が囲碁チャンピオンに勝利するという快挙を達成しました。今までの機械学習には到底無理だった快挙を成し遂げたことにより、ディープラーニングは一挙に注目を集めたのです。

今までディープラーニングを用いるためには、プログラミングなどの専門知識が必要でした。しかし、コードを書かずに操作できるGUIツール(Graphical User Interface)も普及しつつあります。プログラミング言語などの記述がいらないため、比較的簡単に操作できることが特徴です。ディープラーニングの重要性が高まっていくのにあわせて、誰でも使用できる時代になってきています。

畳み込みニューラルネットワークは、Convolutional Neural Networkのことで、その頭文字をとってCNNとも略されます。画像認識に適している計算方法で、CNNを用いることにより画像特徴情報を失うことなくそのまま2次元で処理できます。

再帰型ニューラルネットワークは、Recurrent Neural Networkのことで、RNNとも呼ばれます。時系列の情報を扱うことに適したアルゴリズムです。時系列データをそのまま入力できるため、時間の経過とともに変化していくようなデータを扱う場合には便利です。

オートエンコーダとは、ニューラルネットワークを利用してデータを抽象化することです。データの抽象化とは次元削除のことです。次元削除では、重要なデータを抽出してそれ以外を削ぎ落すことによってデータ量を減らします。

敵対的生成ネットワークとは、Generative Adversarial NetworkのことでGANと略されます。画像分野に向いているアルゴリズムで、用意されたデータから特徴を学習して疑似的なデータを生成します。偽物を作り出し、それを見抜かせることを繰り返すことにより、精度が上がるのです。

ディープラーニングによる物体認識の主な手法は3つあります。それぞれ詳しく解説します。

転移学習とは、その名の通り別の領域で学習したこと転移、つまり他の領域で役立てる手法です。学習が済んだモデルの微調整を行っていくアプローチが特徴です。ゼロからネットワークを学習させるケースでは、多くのデータが必要になるため時間がかかります。一方、転移学習は必要なデータ数が大幅に少ないのです。そのため、計算時間を数分もしくは数時間程度に短縮できます。

特徴抽出はディープラーニングのより専門的な手法です。この手法では、ネットワークを特徴抽出器として使用します。ニューラルネットワークでは画像の特徴量を抽出できます。その役割を利用して、任意の段階で特徴量を抽出し、機械学習モデルへの入力などに使用するのです。やや一般的ではない手法といえます。

こちらはその名の通り、何もない状態からネットワークを学習させます。その際には、大量のラベル付けされたデータだけでなく、ネットワークの設計が必要です。特徴量を学習してモデル化したり、データ収集をしたりするには数日、長ければ数週間程度といった時間がかかるため、使用される頻度はあまり多くありません。

ディープラーニングには、その他の学習方法もあります。ここでは、2つの学習方法について説明します。

マルチモーダル学習では、複数の種類のデータを用いることが特徴です。データと一口にいっても、画像や音声、動画やテキスト、テーブルデータなど、様々な種類があるのです。マルチモーダル学習ではAIにこれらを個別に学習させた後、全ての学習結果を組み合わせて、全体で学習させます。

この手法では、初めに一般的な画像の学習をさせます。その後、専門的な分野の画像に転移させることで、より高度な解析が可能になるのです。専門分野の画像だけだと十分な情報量を確保できません。そこで、専門分野を学ばせる前に多くの画像を学習させることで、一般的な画像とは何なのかを把握させます。この情報をベースにすることで、専門分野の画像解析が可能です。

ディープラーニングは様々な分野で活用されています。画像や動画などから文字や顔の特徴を認識する画像認識、人間の声を認識させる音声認識などがあります。また、人間が通常使うような話し言葉・書き言葉などを理解させたり処理させたりする自然言語処理も可能です。時系列データから異常の兆候がないかを分析する異常検知にも活用できます。

ディープラーニングを導入したいのなら、何ができるのか、何がしたいのかを明確にしましょう。アルゴリズムにもいくつかの種類があり、得意分野は変わってきます。どれを選べばいいのか比較するためにも、導入する目的をはっきりさせることが重要です。

導入プロセスは、構想フェーズ・PoCフェーズ・実装フェーズ・運用フェーズの4段階に分けられます。また、膨大なデータ量が必要になるため、ある程度のコストもかかります。そのため、導入する際には本当にディープラーニングが適している方法なのか、しっかりと見極めることが重要です。

ディープラーニングは様々な分野で活用されています。ここでは、活用・導入事例について詳しく紹介します。

医療研究では、薬の分子構造などを学習させることにより、新薬発見までの時間を短縮させる目的で導入されています。また、CTスキャンやレントゲン、MRIなどの画像データから自動的にがん細胞を検出するといったことにも応用されています。

流通では、ディープラーニングを活用し、ECサイト上でファッションアイテムなどを画像で検索できるサービスが提供されています。たとえば、テレビやSNSなどで気になるアイテムがあった際には、その画像で検索することで同じ色や柄のアイテムを探し出すことも可能です。

製造では、不純物の検出などに活用されています。ディープラーニングの画像認識を用いて特定のパターンを認識させることで、ひび割れや欠損といった問題点を素早く正確に検出できます。

金融では、ディープラーニングを利用したトレーディング業務を行っています。様々な銘柄の情報やデータを入力することにより、法則や特徴を見つけ出します。これによって、株価の予測が可能になるのです。

自動運転にもディープラーニングが活用されています。様々な画像データや動画データなどを学習させることにより、自動で信号機や標識などの認識、歩行者の検知などが行えるようにしています。

セキュリティ強化のためにディープラーニングが導入されることもあります。たとえば、サイバー攻撃を防ぐために過去のサイバー攻撃のデータを学習させ監視を強める、クレジットカードの不正利用を検知するといったことに活用されています。

航空宇宙・防衛では、人工衛星からの画像を基にして分析や解析を行っています。地上にある物体などを認識・検知することができるため、部隊が安全に移動できるかどうかの確認や軍事施設の監視といった、軍事や防衛に役立ちます。

エレクトロニクスでは、音声翻訳にディープラーニングが使われています。代表的なものとしては、「ホームアシスタントデバイス」が挙げられるでしょう。これは、人の声に反応して命令を実行する家電のことです。音声のみで家電を操作することが可能です。

ディープラーニングでは、これまで機械学習では処理が難しかった複雑なデータの解析などが可能です。そのため、人間が行っていた業務を一部機械に置き換えたり、業務の効率化や人件費を削減したりといったことが期待されています。

ディープラーニングでは、全てのことを機械が判断します。そのため、導き出された答えの理由を人間が説明することは困難です。また、どのようにして自律的に学習させるかも課題となります。AIには一般常識などが存在しないため、それらを自律的に学ばせることもポイントでしょう。