• ホーム
  • よく耳にする「ディープラーニング」って具体的にどういうもの?

よく耳にする「ディープラーニング」って具体的にどういうもの?

2019年08月09日
パソコンの前に微笑む女性

近年、多くの注目を集める人工知能ですが、人工知能に関連するニュースの中でディープラーニングというキーワードを耳にしたことがある方も多いかと思います。ディープラーニングとは、日本語では深層学習と訳される、人工知能を支える重要な技術要素のひとつです。人間の脳の構造を模倣したアルゴリズムであるニューラルネットワークをベースとして構築され、近年幅広い分野で活用されています。

ニューラルネットワークは、入力層と出力層、隠れ層から構成されますが、ディープラーニングで用いられるのは、隠れ層を複数層としたディープニューラルネットワーク(DNN)です。ディープラーニングのディープや深層学習の深層とは、隠れ層が複数存在するDNNの使用を意味しています。

従来はコンピューターの性能の問題から、隠れ層が2~3層程度のDNNしか実現できませんでしたが、近年は150層もの隠れ層を実現したDNNも登場しています。隠れ層が多いDNNの登場によって扱える問題が飛躍的に増加し、複雑な問題でも高精度に扱えるようになったため、様々な分野で積極的に活用されているのです。

ディープラーニングが活用されている分野としては、画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知などが挙げられます。画像認識は、顔認証システムや感情分析などが実用化されており、近年話題の自動運転にも欠かせない技術要素となっています。また、音声認識も、ディープラーニングの登場によって、飛躍的に向上した分野のひとつです。人間の声を認識してテキスト入力したり、声の特徴から個人認証するといった技術が実用化されています。

自然言語処理は、人間が日常的に使う言語をコンピューターに理解させた上で何らかの処理を行わせる技術を指します。具体的には、自動翻訳や自動要約機能などが挙げられますが、画像認識や音声認識などと比べると開発が遅れている分野です。また、異常検知もディープラーニングの活用事例として挙げられます。産業機器などに設置されたセンサーから取得したデータを分析して、異常の兆候を感知して事故を未然に防ぐことが可能です。この他にも、レコメンデーション分野や医療分野など、挙げればきりがないほど幅広い分野で活用されています。

このように、多くの分野で利用されているディープラーニングですが、DNNの学習には大量の学習データが必要であり、一般的にデータ数が多いほど精度は向上していきます。しかし、学習で使用するデータがどれだけ莫大な量であっても、世界中に存在する全てのデータで学習できるわけではありません。つまり、ディープラーニングは、100%の精度を実現することは難しいということであり、利用者はこの点を理解した上で活用していくことが重要となります。