近年、メディアから耳にすることが増えた“ディープラーニング”

耳にする機会が増えてきている一方で、言葉の意味やどんな状況で使うのかなど

知らないという方もいらっしゃるかもしれません。

 

今回の記事ではディープラーニングとは何か、機械学習との違い、実際にディープラーニングが活躍している事例に焦点を当ててご紹介します。

 

この記事を読めばディープラーニングがビジネスにどのように影響を与え、

手助けしてくれるかが理解できるはずです。

 

 

 

AIの分類

AI（人工知能）は、1956年アメリカで開催されたダートマス会議のときに、ジョン・マッカーシーによって初めて使われた言葉です。

AIとは、コンピュータによる知的な情報処理システムを設計、実現するための分野です。

AI(人工知能)の代表的な分類では以下の二つがあげられます。

 

役割の分類

役割の分類としては、「特化型人工知能（Narrow AI）」と「汎用型人工知能（AGI）」があります。

個別の領域に特化して能力を発揮する人工知能のことを「特化型人工知能（AGI）」、異なる領域で多様で複雑な問題を解決する人工知能のことを「汎用型人工知能（GAI）」となります。

立場の分類

立場の分類としては人間の心を持ち行動できる人工知能を「強いAI」、人間の心は持つ必要なく便利な道具であればよいという「弱いAI」に分けられます。

 

機械学習とディープラーニング

では、これらAIを実現する手法を分類してみましょう。

人間の学習能力、予測能力をコンピュータで実現しようとする手法を機械学習と言います。

機械学習には多種多様なアルゴリズムが含まれますが、ニューラルネットワークはこの機械学習の中のアルゴリズムの1つになります。

そして、ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング（深層学習）と呼ばれています。

つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれるということになります。

 

ここまで出てきたAI、機械学習、ディープラーニングの位置づけは以下のようになります。

 

 

最も広い範囲を持っているのがAI（人工知能）であり、

機械学習とディープラーニングを内包するかたちとなっています。

 

ディープラーニングは機械学習の手法の1つであり、

機械学習＝ディープラーニングというわけではありません！

 

 

 

 

ディープラーニングの簡単な仕組み

ディープラーニングは長年未解決であったニューラルネットワークのとある課題（以下に記述）を”多層化”するといった工夫で解決しています。

 

 

ニューラルネットワークは「入力層」→「中間層」→「出力層」で

情報の表現を行いますが、それでは線形問題しか解けないという課題がありました。

 

ディープラーニングは層を増やし、複雑さに対応することで

非線形問題も解けるようになったことが特徴です。

 

 

ディープラーニングで可能なこと

 

ディープラーニングでできることを4つご紹介します。

 

 

画像認識

商品の検品や異常検知など、ディープラーニングは人間の精度を超えているとして注目を集めてきました。

 

ディープラーニングの登場により、画像認識のエラー率を減少させ、現在では人間の目を超える精度で画像の分類や商品の検品をできるようになりました。

 

さらに、ディープラーニングは、学習した画像のデータから画像内の特徴を分析し、人間の手を返さず分類することができます。

そのため、プログラムに認識させるデータをエンジニアが明確に定義する必要がありません。

 

データ分析

売り上げ予測やシミュレーションなど、従来においてもデータを基にした予測を立てることは、さまざまな分野で行われてきました。

ディープラーニングでは、従来の人間が特徴を決めていた分析に加え、データから目的に適した特徴量を自動で抽出してくれるので分析の専門家なしでも、意思決定の現場で大きな存在感を発揮することができるようになっています。 

 

音声処理

ディープラーニングの登場により、声紋認証や、音声認識を高精度で実現することができるようになりました。

音声処理では、音声を認識してテキスト化することや、声紋で判断し誰の声かを特定することができます。

また今では、音声処理の技術を用いて、会議を録音して議事録を作成させることができるようになりました。

 

 

自然言語処理

自然言語処理の技術では、普段私たちが使用している言語を処理、分析することができます。

この技術は、スマホやパソコンで文字を入力する時の文字変換や、GoogleやYahooで何かを調べる時の単語を認識し、処理する時に使われています。

また、画像認識した際の、画像の中に含まれる文字や、会話の内容を文字に起こすこともできます。

 

 

ディープラーニングを用いた具体的な事例

検品の自動化（製造）

熟練作業員でないと検査の精度や時間がばらつくことや長時間の高負荷作業であることが課題でした。そして、できるだけ低コストに労力をかけずに安心安全の信頼を担保していくために、従来、目視で検査していた作業をAIで自動検品するシステムや装置の開発が進んでいます。

 

タクシーの配車予測（交通）

これまでベテランのドライバーが持っていた土地勘や経験で補っていたタクシーを待つ乗客の予測を、AI技術による予測モデルを活用することで、経験に関係なく新人でも高精度でタクシーを乗客がいそうな場所に移動することができ、乗車率を向上させ、売上を伸ばすことも期待できます。

また、利用者の待ち時間を減らせるなど利用者の満足度を向上させることも期待されています。

 

店舗来客分析（小売）

顧客の動線分析や属性分析などにより今まで取得できていなかったリアル店舗でのデータが可視化されることで、どこに何の商品を配置するかなどの改善施策の成功確度や再現性の向上によって売上を伸ばすことが期待できます。

 

需要予測（アパレル/小売）

トレンドの変化が早く、過剰在庫や廃棄量の増加が問題となっているアパレル業界では、流通データなどからトレンドを予測して顧客の購買行動を予測、商品企画や在庫管理などに活かし、売上向上とともに過剰在庫を削減するなどの効果が期待されます。

また、アパレル業界以外にも自動販売機やコンビニなどの小売業界でも活用が進んでおり、需要予測に基づいたAIによる商品発注も行われています。発注時間を短縮し、従業員は接客業務に注力できるようになるなど適材適所により生産性があがることで小売業界の成長に繋がるのではないかということで多くの大手スーパーやコンビニで取り組まれています。

 

 

ディープラーニングでできないこと

ディープラーニングは汎用性が高く、優れた判断能力を持ったプログラムではあるものの、できないこともあります。

その代表的な例をご紹介します。

 

前例のないデータへの対応

ディープラーニングは前例のないデータに対して分類や検知を行うことはできません。

例えば、新種の生物を発見といった現場において、ディープラーニングの活用は現状では困難と言えます。仮に、新種の生物をAIが捉えたとしても、既存のデータに最も近い生物としてカウントしてしまい、新種の発見を見逃してしまう可能性があるためです。

 

人の心を動かす仕事

ディープラーニングは、人間以上のパフォーマンスで知的労働をこなすことができますが、生命体ではありません。ディープラーニングを使ってどれだけ迫力のある絵が描けたり、スピーチ原稿を作ることができても、それだけでは人の心を動かすことはできない点は決定的な違いです。

しかし、仮に絵を描くディープラーニングの設計に人生をかけた研究者や、ディープラーニングが生成した原稿を感動的に読み上げられる話者が存在すれば、人の心を動かせる可能性が出てきます。人を感動させることができるのは、あくまで人間のストーリーがあってこそとも言えるでしょう。

 

 

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まとめ

長くなりましたが、ここまで記事を読んでいただきありがとうございます。

ディープラーニングについての知識は深まりましたでしょうか。

現在私たちは第三次AIブームの中にいます。

あらゆる業界がAIを導入し売上向上やコスト削減、人員不足解消に励んでいます。

 

HAMPANAI  AIは幅広い分野へのカスタマイズが可能で、ディープラーニングの機能も備えています。

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