AI実用化の要！ディープラーニングの特徴と身近な活用例をわかりやすく解説

ディープラーニングは、実用的なAIを実現するために重要な要素です。AIの分野にブレイクスルーをもたらし、現在も続く第3次AIブームのきっかけをつくった技術としても知られています。しかし、ディープラーニングの意味や特徴については理解が曖昧な人も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、ディープラーニングの概要を説明したうえで、身近な活用例についてわかりやすく解説していきます。

ディープラーニング（深層学習）とは？

ディープラーニング（深層学習）は、AI（人工知能）に学習をさせる際に用いられる技術のひとつです。

AIは、状況に応じて自ら何らかの判断を行います。それを可能にするには、あらかじめAIに学習をさせて知識をもたせておかなければなりません。AIの学習方法には「機械学習」と呼ばれる分野があり、その際によく使われている技術がディープラーニングです。

ディープラーニングには、画像や音声、自然言語などの「非構造化データ」を情報源として学習できるという特徴があります。これにより、従来の手法では難しかった機能もAIで実現できるようになりました。ディープラーニング技術を用いることで、生活やビジネスに役立つ実用的なAIが構築できるようになったのです。

ディープラーニングについては、こちらの記事でも解説していますので、あわせて参考にしてください。

ディープラーニングの特徴

ディープラーニングは、従来の手法とは異なる特徴をもつ技術です。ここでは、ビジネスに応用する際に注目すべき2つの特徴について説明します。

– 自動的な学習で精度を高めていける
– 判断の根拠について説明するのは難しい

自動的な学習で精度を高めていける

ディープラーニングによる機械学習では、AI自身がデータから自動的に学習を積み重ねることが可能です。これは、開発が一旦完了したあとも、さらなる学習でAIの精度を高めていけることを意味しています。

この特徴は、ビジネスを継続的に改善させることに役立ちます。例えば、運用中のシステムから得られる実データをもとにした「より的確な判断」で業務を最適化したり、提供中のサービスに「パーソナライズされた提案」を含めたりといったことが可能になるでしょう。

判断の根拠について説明するのは難しい

ディープラーニングは、脳内にある神経細胞の構造をモデル化する「ニューラルネットワーク」の理論をベースに構築された手法です。これにより、従来よりも人間に近い高度な判断を実現できるようになりました。

一方で、ディープラーニングには「なぜそのような判断に至ったのか」という根拠を説明するのが難しい面もあります。そのため、透明性や平等性、説明責任などが求められる用途では、「説明可能なAI」の実現が課題となります。例えば医療や金融などの分野では、たった1つの判断が深刻な問題にもつながりかねないため、根拠を示せるかどうかが重要になってくるでしょう。

ディープラーニングの身近な活用例

ディープラーニングは、分野を問わずさまざまなAIに活用されています。ここからは、ディープラーニングで進化した、身近なAIの例を紹介していきます。

– 顔認証
– 音声アシスタント
– レコメンデーション
– 販売数の予測
– チャットボット
– 車の自動運転
– ドローンの自律飛行
– 画像の生成

顔認証

「顔認証」は、画像に写っている顔が特定の人物のものかどうかを識別する機能です。画像から人の顔を認識し、その特徴を数値化する処理にAIが用いられています。

この機能はスマートフォンなどの生体認証に活用され、セキュリティと利便性の両立に役立つ機能として一般的になりました。また、顔認証に近い応用例として、写真を人物ごとに自動整理する機能なども登場しています。

音声アシスタント

「音声アシスタント」は、声だけでデバイスやソフトウェアを操作できるようにする機能です。会話形式で音楽の再生やメッセージの送信、インターネット検索などを行えます。

この機能はスマートフォンやスマートスピーカー、パソコンなどに搭載されているため、実際に利用したことがあるという人も多いでしょう。人の声を解析して内容を取り出したり、音声を合成して答えたりする部分などにAIが用いられています。

レコメンデーション

「レコメンデーション」はECサイトなどで採用されている、関連商品を「おすすめ」する機能です。閲覧履歴や購入履歴のほか、顧客のペルソナなどから趣味嗜好を分析してパーソナライズされることもあります。

この機能では、多数の商品のなかから関連性の高い組み合わせを提案する部分でAIが用いられています。人の発想だけではなかなか思いつかないような組み合わせも、AIなら発見できる場合があるのです。

販売数の予測

商品の販売数を予測し、在庫管理などに役立てる機能もAIの身近な例です。商品の種類が多く、入れ替わりも激しいコンビニエンスストアなどで活用が進みつつあります。

この機能では、販売実績のほか曜日や天候などさまざまなデータにもとづいて予測数を割り出すことが可能です。食品ロスを抑えながらも、十分な量の発注を行える手法として注目されています。また、人手不足の解消にもつながるものとして期待されている機能でもあります。

チャットボット

「チャットボット」は、AIが人とテキストで会話する機能です。カスタマーサポートの窓口として、Webサイトなどに導入されるケースが増えてきました。質問を自由な文章で入力してもらい、もっとも近いFAQページを案内するなどの例がみられます。

チャットボットでは、人が入力した「自然言語」によるテキストを解析し内容を取り出す処理などに、ディープラーニングで学習させたAIが用いられています。

車の自動運転

車の運転を自動化した「自動運転車」も、AIを活用した身近な例でしょう。車体に取り付けられた各種センサーからの情報にもとづいて、運転に関する判断や制御を行うためにAIが用いられています。

すべての運転操作を自動化した車に関しては、現時点では一般車両が侵入できない専用区間で実用化に向けた実証実験が行われている段階です。完全な自動運転を実現するには、今後のさらなる技術開発と法整備が必要となっています。

ドローンの自律飛行

ドローンを自律的に飛行させ人の目が届かない場所や立ち入り困難な場所に到達させる機能にも、AIが活用されています。

この機能に、カメラやセンサーからの情報をAIで即座に解析する技術を組み合わせることで、従来のドローンでは難しかった役割もこなせるようになってきました。カメラを搭載したドローンによる上空からの警備や災害発生時の状況把握など、リアルタイムでの安全確保が重視される分野への応用が期待されています。

画像の生成

AI関連のニュースとして、ほかの作品の雰囲気を真似た絵画作品を生み出したり、白黒写真に彩色をほどこしたりする機能がしばしば話題にのぼるようになってきました。これらは、既存の画像からAIが特徴や色彩を学習することで実現できる機能です。

人間のアーティストのようにゼロから作品を生み出すわけではありませんが、作品作りを支援するツールとしてはすでに実用的になってきています。

ディープラーニングはDXの問題解決にも応用できる手法

ディープラーニングは、実用的なAIの構築を可能にする技術です。分野を問わず応用できるため、身近なシーンにも広く取り入れられています。また、DXを推進する企業にとっては、業務やサービスを支える手法としても欠かせないものになってきました。とはいえAIは専門性の高い技術であり、ビジネスとして成果を上げるには幅広い知識とノウハウを備えた人材が必要です。

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