【徹底解説！】人工知能（AI）の機械学習と深層学習の違いとは？

近年、人工知能（ AI ）の分野は急速な発展を遂げています。多くの企業が人工知能（ AI ）を活用し、業務効率化や生産性向上を実現しています。

人工知能（ AI ）の精度を高めるためには、事前のプログラミングだけでなく、人工知能（ AI ）自身に学習をさせる必要があります。「機械学習」や「深層学習」は、人工知能（ AI ）を賢くするための代表的な手段として挙げられます。

機械学習と深層学習は混同されがちな言葉ですが、明確に異なるものです。本記事では、それぞれの違いを詳しくご説明します。人工知能（ AI ）にご興味をお持ちの方は、ぜひ最後までご覧ください。

人工知能（ AI ）とは？

人工知能 （ AI ： Artificial Intelligence ）とは、ソフトウェアの活用により、人間の思考の一部を再現する技術のことです。単なる反復作業ではなく、人工知能（ AI ）そのものが経験から学習することで、新たな内容にも柔軟に対応し、様々なタスクに順応できるようになります。

人工知能（ AI ）いう言葉自体は、1950年代に生まれました。当時は問題解決や記号処理などが研究対象でしたが、1960年代に米国の国防総省が人工知能（ AI ）に注目し、人間の論理思考を再現できるコンピューターの研究を始めました。

米国の研究が大きな契機となり、人工知能（ AI ）の技術は目覚ましい発展を遂げてきました。近年におけるデータ量の増加やコンピューター性能の進化に伴い、日常のあらゆるシーンで人工知能（ AI ）が活用されるようになりました。

現在は業種や規模を問わず、様々な企業で人工知能（ AI ）が利用されており、人間に代わる新たな労働力として、会社の生産性向上や業務効率化に大きく貢献しています。ビッグデータ（膨大な量のデータ）分析はもちろんのこと、需要予測や在庫管理など、これまで「人の勘」に頼っていた部分も、一定のロジックと過去の実績にもとづいて、人工知能（ AI ）が最適解を導いてくれます。

そして、人工知能（ AI ）を語る上で欠かせないのが、「機械学習」と「深層学習」という2つの言葉です。次章以降で詳しくご説明します。

機械学習とは？

機械学習とは、コンピューター自身がデータをもとに学習して、自然と賢くなるための技術です。人間が何かを決めるとき、過去の経験から、「良い」、「悪い」を判断しますが、これと同じことをコンピューターができるようにするためのものです。

機械学習を活用することで、人工知能（ AI ）は決められたプラグラムに沿って動作するだけではなく、データをもとに情報を直接学習し、最適な判断ができるようになります。学習用データが増えれば増えるほど、人工知能（ AI ）は賢くなり、高いパフォーマンスを発揮することができます。

機械学習を実行するためには、いくつかの学習パターンが存在します。例えば、特定の正解データをもとに学習する「教師あり学習」、大量のデータからパターンを自動分類する「教師なし学習」、人工知能（ AI ）自身が試行錯誤を反復して正解を探る「強化学習」があります。

機械学習には「二アレストネイバー法」や「ニューラルネットワーク」など、様々なアルゴリズムが存在し、それぞれ異なる特徴を持っています。実現したい人工知能（ AI ）の内容に合わせて、適切なアルゴリズムを活用することが大切です。

機械学習の詳細については、以下の記事が参考になります。

機械学習の仕組みとは？学習方法や活用事例まで徹底解説！

深層学習とは？

深層学習とは、人工知能（ AI ）の性能を高めるための技術であり、「ディープラーニング」という名称で呼ばれることも多いです。深層学習は、人工知能（ AI ）の分野において、欠かせない技術であると言われています。

深層学習は人間の手を介すことなく、コンピューターが大量のデータをもとにして、そのデータの特徴などを自動的に見つける、という特徴を持っており、この点が深層学習が大きな注目を集めている理由となっています。

従来の技術では、コンピューターに対してパターン（特徴）を覚えさせることが困難であり、人工知能（ AI ）の発展を妨げる原因となっていました。しかし、深層学習の登場により、パターン（特徴）をコンピューターが自動的に学習できるようになったことで、人工知能（ AI ）が様々なイノベーションを起こす可能性が生まれました。

深層学習は主に、「画像認識」、「音声認識」、「自然言語処理」、「ロボットによる異常検知」の4つを得意領域としており、現在あらゆるシーンにおいて、深層学習の技術が活用されています。

機械学習と深層学習の違い

深層学習は機械学習をさらに発展させたものであると言えます。深層学習と機械学習は、データ分析を実行するときの仕組みが大きく異なっており、深層学習では、「ニューラルネットワーク」という、人間の脳の神経回路の一部を模した数理モデルを採用することで、人工知能（ AI ）の学習効果を高めています。

イメージしやすいように具体的な例を挙げてみます。例えば、パプリカの画像を人工知能（ AI ）で分析する際に、「赤のパプリカ」と「黄色のパプリカ」を見分ける仕組みを考えます。

機械学習の場合、人間がパプリカの「色」に注目するように教える必要がありました。しかし、深層学習の場合は、「区別するためにどこに注目すべきか」という点を人工知能（ AI ）が自ら学習し、経験を重ねることで自動的に精度が向上していきます。つまり、深層学習は膨大なデータをインプットすることで、着目すべき重要なポイントを自ら学習し、人間が指示を出すことなく自動的に賢くなるということです。

このように、機械学習と深層学習は人工知能（ AI ）の仕組みという点では共通していますが、深層学習は分析対象を判断するためのポイント（特微量）を抽出し、自動的に精度を向上させることができる、という点において、大きな違いがあります。

言い換えると、機械学習は人工知能（ AI ）の学習の方向性を人間の指示でコントロールできますが、深層学習は予期せぬ方向に学習が進む可能性があります。そのため、インプットするデータを慎重に選び、人工知能（ AI ）が効率的に学習を進められるように配慮することが大切です。

深層学習が優れている点

深層学習が優れている点として、特微量を自動的に抽出できる点が挙げられます。

深層学習はニューラルネットワークをベースに構成されていますが、従来のニューラルネットワークには問題がありました。ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層」といった別々の階層に対して、順番に情報を表現していきますが、その形式では単純な情報しか処理することができませんでした。

そこで、複雑な情報にも対応できるように「層」の数を増やした技術が開発され、この技術は「ディープニューラルネットワーク」と呼ばれています。深層学習は、このディープニューラルネットワークの技術を採用しています。

層の数を増やして、複雑な情報にも対応できるようにした結果、深層学習は高い分析精度を実現することができました。深層学習がディープラーニングと呼ばれているのも、このような背景があります。

ディープニューラルネットワークにより、自動で特異点を検出できる深層学習は、今や様々なシーンで活用されています。次章では、深層学習の具体的な活用事例をご紹介します。

深層学習の活用事例

医療診断

医療は深層学習が注目されている分野のひとつです。代表的な例として、医療診断が挙げられます。

過去の膨大な患者データをもとに各病気の症状などを人工知能（ AI ）が学習することで、効果的な新しい治療方法を見つけ出すことができます。

感染症の拡大などで多忙を極めている医療現場において、人工知能（ AI はもはや必要不可欠な存在になっていると言えます。

画像処理

画像処理は日常的に普及している技術であり、これも深層学習がベースとなって作られています。代表的なものとして、スマートフォンのカメラによる顔認識が挙げられます。

その他にも、文字認識や物体識別などが挙げられ、手書きの文字をコンピューターのデジタル文字コードに変換する OCR や、製造業における工場内の棚卸業務や防犯チェックなど、多くの分野で実用化されています。

自動運転

近年、自動車の自動運転に注目が集まっています。人工知能（ AI ）が運転システムをコントロールして、自動的に安全な走行ルートを選択し、車両を走行します。

この自動運転技術にも深層学習が利用されており、自動運転における人工知能（ AI ）の活用は、大きく研究・開発が進んでいる分野のひとつです。

まとめ

本記事では、人工知能（AI）の「機械学習」と「深層学習」についてご説明しました。両者の違いを具体的にイメージできましたでしょうか。

近年、人工知能（ AI ）技術の発展はめざましく、あらゆる分野において、人工知能（ AI ）が活用される時代になりました。そして、実用化している技術の多くは、深層学習をベースして人工知能（ AI ）の学習が進められています。

今や、企業の生産性向上・業務効率化を実現するためには、人工知能（ AI ）は必要不可欠な存在となりました。本記事を参考にして、ぜひ人工知能（ AI ）の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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