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ディープラーニングとは?仕組みや種類、資格、活用例を紹介
2021/03/25

ディープラーニングについて

人工知能に関する技術が発展する昨今、ディープラーニングが益々注目を浴びています。すでにいたるところで活用されているなか、プライベートではより快適な暮らしに寄与し、ビジネスシーンだと業界問わずイノベーションが促進されている状況です。
本記事では、ディープラーニングの仕組みや種類から、保有できる資格、実際に活用されている例にいたるまで、幅広く解説、紹介します。
気になる方は、ぜひチェックしてみてください。

目次

ディープラーニングとは何か?

ディープラーニングとは何かについて考える

ディープラーニングとは、元来の人間の振る舞い、仕草、行動様式(の一部)がコンピュータに取って代わることを可能にした人工知能技術の一つです。
日本語に訳すと深層学習。ディープラーニングでは、機械学習を行うAIが自動的に大量のデータから情報収集し、対象のパターン化にいたるまで特徴を明確に区別、抽出します。

そもそも、ディープラーニングが飛躍してきた理由は、使えるデータの増加や処理スピードのアップです。インターネットの発展が呼び水となり、その間に音声、画像、テキストといった各種リソースが入手しやすくなり、データ処理技術も進化を遂げるようになりました。
もちろん、ブラウザやデバイス自体の機能や性能の向上も挙げられます。
たとえば、パソコンやサーバーに搭載されるCPU(計算処理)、GPU(画像処理)の発達はディープラーニングの可能性を大いに広げたといっても過言ではありません。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングを表象するネットワーク

ディープラーニングの仕組みは「ニューラルネットワーク」と呼ばれる人間の神経を参考にした構造で成り立っています。さらにかみ砕くと、「パーセプトロン」という微小な計算機が組み合わさった構造体です。ニューラルネットワークが作動すると、対象の認識や処理方法の判別などを行います。すなわち、これが人工知能の学習する状態です。

ニューラルネットワークは、3つの層によって構成されています。
1つ目は「入力層」。ここで外部データを受け取ります。
たとえば人工知能に画像を読み込ませた場合、「読み込ませる」という行動を担当するのがこの入力層です。
2つ目は「出力層」。データ処理の結果を表すところです。読み込んだ画像に「何が写っているか」を表示させます。
そして、3つ目が「隠れ層」。入力層と出力層の間でデータ分析をする部分です。
隠れ層は、何層にも積み重なることで出力結果が精密になります。

また、ニューラルネットワークには「FNN(フィードフォワード・ニューラルネットワーク)」と「RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)」の2種類があります。
前者は日本語に訳すと「順伝播型ニューラルネットワーク」。入力層のデータが出力層へ向かう際、一方通行で処理することが特徴です。そのため、隠れ層の上位から下位に向けて、データが順番に渡っていきます。
他方、後者の日本語訳は「再帰型ニューラルネットワーク」。こちらは、データが隠れ層内で行ったり来たりすることが特徴です。当然、処理もそのなかで行われます。

ディープラーニングの種類

ディープラーニングを取り巻く状況のイメージ

前述の通り、ニューラルネットワークがいくつかのタイプに分類されるように、ディープランニングも学習方法によって複数にカテゴライズされます。
具体的には、「CNN」「LSTM」「GAN」「オートエンコーダ」の4種類です。
以下、それぞれ紹介します。

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)

CNNは画像から特徴を抽出する「畳み込み」を用いた手法です。ラベル付けされた大量のデータから学んだ内容を畳み込んで蓄積し、人工知能が学習します。
あらゆる画像データを処理できるため、結果的に数百万レベルの情報の照合が可能です。その成果は画像認識にとどまらず、領域推定・物体検出などでも役立ちます。

LSTM

LSTMはLong Short-Term Memoryの略称で、日本語訳だと「長・短期記憶」になります。長い時系列のデータも学習できるように考えられたものです。
ディープラーニングのRNNでは、隠れ層を行き来するため、情報量が増えすぎたり、誤差が出やすくなったりする問題がありました。そこで、隠れ層を簡素化したLSTMが、RNNの拡張版として開発されます。ディープラーニングの流行も相まってか、近年、あらためて評価されているモデルです。

GAN(敵対的生成ネットワーク)

人工知能が学習する際、境界線の引き方がしばしば課題に挙げられます。ある特徴を持っているのはA、持っていないのはA以外といった具合に、判別するための線引きは非常に大切です。
そうしたなか、GANは境界線を決める技術を持ち、複数データを合成して、実在していないデータを作れます。
たとえば、人工知能に犬の画像識別を学習させる場合、GANは複数の犬画像を合成し、「犬である」「犬ではない」の境界線を学習します。また、誤認しそうな画像を作り、「それは犬ではない」ことも覚えるようになります。結果、画像認識の精度が高くなるのです。

オートエンコーダ(自己符号化器)

オートエンコーダは、ニューラルネットワークを用いたデータの抽象化を指します。複雑な情報を処理する際、量を減らせるため多くのデータ学習につながり、応用範囲を増やすことが可能です。

ディープラーニングが可能にすること

ディープラーニングの発展と可能性

ディープラーニングは、日常的なサービスとしても活用されています(詳しくは後述します)。その背景にあるのは、音声や画像の認識、自然言語処理といった各分野での発展です。これらは、すなわちディープラーニングの強固な確立につながっています。

声紋認証、音声認識

誰の声であるかを判別する声紋認証では、データを解析して周波数の長短や音程などを調べる必要がありました。しかし、ディープラーニングによって特徴を抽出できるようになると加速度的に精密度がアップ。
同様に音声認識では、「何を言ったのか」を即座に判断し、指示内容を実行する技術が向上。ディープラーニングの進化に大きく貢献しています。

画像認識

学習を重ね、画像認識能力が高まったことで、ディープラーニングでは被写体に対する判定まで下せるようになりました。たとえば顔認証システムは、まさにその発展形です。

自然言語処理

自然言語処理とは、文章や会話のやり取りにおける(人間が自然に使用する)言語のコンピュータ解析です。
これは、文節や類似表現、数値情報の判別を意味します。
データ上の文字やコミュニケーションを人工知能が察知できるわけです。したがって、コンピュータ上で、あらゆる情報をサーブしてくれます。おそらく今後、さらなる精度向上が期待できるでしょう。

レコメンデーション

レコメンデーションとは、ユーザーの嗜好を分析し、需要のある情報を提供することです。
あらゆる学習によって備わったディープラーニングの高次元な特性だといえます。主に挙げられるのは、ユーザーの検索履歴や閲覧履歴などから関心事をあぶり出し、マッチしたサービスをターゲットへと発信するといった機能などです。
過去に閲覧したWeb広告の表示や、検索時にでてくるワード候補はまさにこの技術が使われています。

異常検知

時系列データなどを分析し、異常が起きる兆候などを感知する技術です。工場などで導入すれば、当然ヒューマンエラーの減少に寄与します。要するに、ディープラーニングの進化によって、大幅な工数削減も実現できるのです。

ディープラーニングの活用例

ディープラーニングの活用例で代表的な自動運転

典型的な例をいくつか挙げると、「医療画像処理」「産業オートメーション」「家電製品」「自動運転」などで活用されています。
それぞれ、簡単に説明しましょう。

医療画像処理

医療現場では、精度が高い顕微鏡とディープラーニングを組み合わせることによって、人の目では確認できない画像処理が可能です。とりわけ、細胞検出などを通じ、がんの兆候を早期に発見することが期待できます。

産業オートメーション

産業オートメーションも、ディープラーニングなくして生まれてこなかったはずのシステムだといえます。その貢献度は実に高いものです。
具体的には、危険な場所や重機の傍に人が侵入した際、自動で動作停止に及ぶといった機能などが挙げられます。
異常検知によるセキュリティ向上は、多方面で不安を払拭させてくれたに違いありません。

家電製品

家電製品こそ、なじみ深いものである分、その恩恵を顕著に感じられるはずです。
たとえば、人間の声に反応する「ホームアシスタントデバイス」の普及は、まさにディープラーニングの賜物といえます。指示すれば動いてくれる、ときに提案までしてくれる、なんとも頼りになる存在です。

自動運転

自動運転もまた、大きなトピックであり、日常生活に驚きと喜びを与えているといってもいいでしょう。
ディープラーニングによって、歩行者や他の車、信号や標識の検知が可能です。
渋滞の緩和や交通事故の減少など、自動運転車で期待されているメリットは多く、今後も普及されていくと思われます。

ディープラーニングに関する資格

ディープラーニングのイメージ構造

ディープラーニングには資格が存在します。
ジェネラリスト向けの「G検定」とエンジニア向けの「E資格」です。日本ディープラーニング協会によって、実施されています。

前者は、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方法を決定できる人材として認定される資格です。誰でも受けられます。なお、1年に複数回、検定が実施されています。

後者はディープラーニングの理論を理解し、適切に実装できる能力があるか人材として認定される資格です。受験資格は過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していることが条件とされます。

詳しくはこちらのページをご参照ください。
日本ディープラーニング協会が実施する検定・資格試験

これからのディープラーニング

ディープラーニングが席巻する未来図

ディープラーニングが普及・浸透していくことで、プライベート、ビジネスシーン問わず、日常生活はより良いものとなる期待が持てます。もちろん、まだまだ人工知能では認識できない人間同士の共通概念や一般常識があるのも事実。
しかし、仕組みや種類などを知ったうえで、資格獲得を含め興味を抱く方が増えれば、活用例などもよりハイレベルなものが生まれてくると考えます。

時代がどう変化しているのか、現在進行形での目配りが、社会をより良くするためにも非常に大切です。

ディープラーニングの精度は、日進月歩で向上します。
だからこそ、ディープラーニングに対する理解促進が必要です。
それは、決してITの現場にいる人だけの話ではありません。わたしたち一人ひとりにとって、大きな課題だといえるでしょう。

(本文:サトウ)

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