ディープラーニング（深層学習）とは？需要と将来性を解説

ディープラーニング（深層学習）は近年、耳にする機会の多いキーワードです。人工知能が積極的に利用されるようになってきたため、これらに関連するキーワードとして知られてきました。

ただキーワードは知っているものの「意味は分かっていない」という人も多いでしょう。今回はディープラーニングとは何か、またその需要や将来性を解説します。

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）は耳にする機会の多いキーワードですが、具体的な仕組みを理解できていない人も多いでしょう。まずはディープラーニングとはどのような技術であるのか理解を深めましょう。

ディープラーニングの内容

ディープラーニング（深層学習）は機械学習の一種です。特に人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network、ANN）を使って高度なパターン認識やデータ解析を行う手法を指します。大量のデータを学習させることで、人間の脳のように自動的に特徴を抽出し、予測や分類、生成などのタスクに活かせる仕組みです。

後ほど解説しますが、ディープラーニングは「画像認識」「音声認識」「自然言語処理」など、さまざまな分野で応用されています。GPUなどの高性能なハードウェアやフレームワークが生み出されたことで、今までと比較しても、より高速かつ高精度なディープラーニングの実現が可能です。

機械学習との違い

機械学習は統計的手法やアルゴリズムを活用してデータからパターンを見つけたり、未知のデータを予測する技術です。つまり、上記の説明を踏まえると、ディープラーニングは機械学習の一部といえます。機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあるため、ディープラーニングはそのひとつだと考えましょう。

ただ、ディープラーニングはニューラルネットワークに基づくアルゴリズムに特化しています。そのため、大量のデータを処理する必要があり、多くのコンピュータリソースが求められる手法です。

それに対して、機械学習はより小さなデータセットでも一定の効果を得られます。つまり、ディープラーニングよりも低いコンピュータリソースで結果を得られるという違いがあるのです。

ディープラーニングで利用されるアルゴリズム

ディープラーニングにはいくつものアルゴリズムがあります。使い分けが必要となるため、どのようなアルゴリズムが使われるのか理解を深めておきましょう。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）は、主に画像処理の分野で使用されるアルゴリズムです。複数の処理を何度も交互に繰り返すことで、画像の特徴を抽出します。

CNNは、ディープラーニングの中でも画像認識、物体検出、セグメンテーションなどのシステムを開発するために多用されています。また、精度の高いディープラーニングが可能であることがメリットです。

なお、CNNは画像処理で利用されることが多いですが、自然言語処理にも応用できます。文章分類や感情分析などのシステムにも流用されていて、ディープラーニングでは必ず理解したいアルゴリズムです。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network、略称RNN）は、時系列データやシーケンスデータを処理するアルゴリズムです。RNNは、データを時間的なシーケンスとして処理できるため、前の状態を記憶して次の状態を予測できます。

前後関係を活用できるディープラーニングであるため、RNNは多くの場面で利用されています。上記のように用途は限られず、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、動画分類など例を挙げればキリがありません。ただ、特に自然言語処理にRNNや関連するアルゴリズムが活用されている状況です。

LSTM（Long Short Term Memory）

LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習できます。時系列データやシーケンスデータを処理できるため、自然言語処理や音声認識の分野で利用されるものです。

過去の情報を長期的に保持することができるため、音声認識、自然言語処理、文章生成、音楽生成はもちろん、ゲームAIなどにも利用されています。また「双方向LSTM」と呼ばれるものもあり、より正確なディープラーニングが実現できるように進化しているアルゴリズムです。

ディープラーニングで実現できる機能

ディープラーニングのアルゴリズムについて解説しました。それらの中でどのような機能を実装できるか触れましたが、改めてディープラーニングで何ができるのか解説します。

画像認識

ディープラーニングを活用すると、コンピューターが人間と同じように画像中に含まれるものを認識できます。形や色合いなど幅広く認識できるため、自動運転車のセンシング、監視カメラの映像解析、顔認識など幅広い分野で活躍されている状況です。

画像認識は、ディープラーニングが特に効果を発揮している分野といっても過言ではないでしょう。ディープラーニングを活用した画像認識によって、業務を自動化したり、人間の目では見つけることが難しい病気の発見などが実現できています。

音声認識

音声認識においてもディープラーニングが活用されています。事前に学習しておくことで、コンピューターは人間の話す言葉を理解し、自然な言語の処理を実現可能です。例えば、音声アシスタント、音声認証、音声入力などに利用されています。

音声を認識することによって、文字入力の手間などが減少しています。また、話しかけて疑問を解決してもらうツールの登場など、今までとは異なったインターフェースでのサービスも多く開発されているのです。

また、音声入力や音声認識をさらに拡張して、感情などを読み取れるようにもなっています。これによって、コールセンターに電話してきた人の感情を読み取るなど、円滑なコミュニケーションも実現できるようになりました。

ディープラーニングで実現できるサービス例

上記ではディープラーニングでどのような機能を実現できるのか紹介しました。続いては、より実務に近いサービスとしてどのようなものがあるのか紹介します。

故障品の検知

ディープラーニングで学習しておくと、製造ライン上で生じるさまざまな異常を検知できます。これにより、製品の不良率を低減するサービスを提供可能です。

故障品の検知にあたっては、故障品が発生する条件を学習する必要があります。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法があり、どれを採用するかによって精度が異なると考えましょう。

適切な学習方法を採用していれば、故障品をリアルタイムに検知できます。品質検査の前に検知できる状況が生まれ、よりスムーズな業務フローを実現可能です。

スパムメールの検出

スパムメールの検出にディープラーニングが活用されています。十分な学習によって、スパムメールを高い精度で検出することが可能です。

ディープラーニングでスパムメールを検出する際は、教師あり学習が利用されます。多数のスパムメールと正常なメールのデータセットを用意し、そこから学習する仕組みです。ニューラルネットワークを訓練し、スパムメールと正常なメールを分類するモデルを作成します。

ディープラーニングでの実装が難しいこと

ディープラーニングは優秀な仕組みではありますが、すべてのことが実現できるわけではありません。現在の技術では難しいことについて解説します。

例外への対応

ディープラーニングは、例外への対応が難しいという問題があります。これは、ディープラーニングが複雑な非線形モデルであるため、予期しないデータや異常なデータに対して、正しい結果を出力することが難しいからです。

このような問題に対応するために、ディープラーニングでは、異常検知や外れ値検出などの技術も開発されています。これらの技術によって、異常なデータを検出し、それに応じた適切な処理を実現可能です。また、トレーニングデータに異常なデータを含め、モデルがそれに対処するための訓練をおこなう方法もあります。

ただ、対処法が生まれつつあるとはいえども例外への対応はディープラーニングの課題です。現在では未解決であり、今後の改善が求められています。

倫理観が求められる判断

ディープラーニングは大量のデータを分析して、自動的に判断を下せる仕組みです。ただ、倫理的な判断や道徳的な問題については、ディープラーニングによる自動化では判断できないかもしれません。

そのため、倫理的な判断や道徳的な問題については、人間の判断を取り入れることが重要です。ディープラーニングは、人間の判断を支援するために活用できるものの、判断を下すことは現時点では不可能だと考えましょう。

なお、倫理的な判断に関する問題については、現在、AI倫理に関する研究や規制が進められています。今後、何かしらの変化があるかもしれないため、新技術の開発などに期待する部分です。

ディープラーニングの需要と将来性

ディープラーニングがどのような技術であり、どこで利用されているのかイメージしてもらえたでしょう。私たちの生活に大きく影響していると理解してもらえたはずです。その内容を踏まえて、ディープラーニングの今後の需要や将来性について解説します。

今後の需要

ディープラーニングは現状、多くの分野で利用されています。また、今まで利用されていなかった分野においてもディープラーニングが利用されるようになっている状況です。そのような状況を鑑みると、ディープラーニングの需要は今後も高まるでしょう。今までよりも多くの場所でディープラーニングを利用したサービスが提供されるはずです。

また、ディープラーニングそのものの研究が続けられています。新しいアルゴリズムも生み出されようとしているため、これらを扱える人材が求められるようになるでしょう。ディープラーニングはもちろん、人工知能は全体的に需要が高く、今後も一定期間はこの状態が続くと考えられます。

ただ、ディープラーニングに対応できる人材が増えてきているため、需要と供給のバランスについては注意が必要です。需要は高まることは間違いないと考えられますが、それと同時にエンジニアも増えてしまうでしょう。

今後の将来性

上記のとおり、ディープラーニングの進化によって需要が高まることを踏まえると、将来性の明るい分野だと考えられます。人工知能は全体的に成長している分野であるため、この分野で活躍するエンジニアの将来性も明るいのです。

ただ、現状は非常に発展している分野ですが、発展スピードが早すぎるため5年後や10年後は予想できません。今以上に発展している可能性もあれば、世の中が大きく変わっている可能性もあるでしょう。ディープラーニングに代わるアルゴリズムが生み出されているかもしれません。ここ数年でなにか起きることはないと思われますが、長い目での将来性には注意も必要です。

まとめ

ディープラーニングの考え方について解説しました。機械学習の一種であり、ディープラーニングは幅広い場所で活用されています。皆さんが日頃から利用しているサービスもディープラーニングによって支えられているものがあるのではないでしょうか。人工知能は特に需要の高い分野であり、ディープラーニングもこれからさらに活用の幅が広がると考えられます。

人工知能全体の発展状況を鑑みると、ディープラーニングの将来性は非常に明るいといえるでしょう。これからますます人工知能を学習させ、活用させる時代になるはずです。人工知能を扱えるエンジニアの需要は今よりも高くなります。

ただ、人工知能を取り巻く環境は猛スピードで変化している状況です。エンジニアが将来性を明るくするためには、スキルアップが必要不可欠でしょう。