最近よく耳にする言葉として「ディープラーニング」があります。
皆さんは聞いたことがありますか？ビジネスに関係するこの言葉の意味とは、いったいどのようなものなのでしょうか。
というわけで今回は「10分でわかる！ディープラーニングとは」について詳しく説明致します。
10分でわかる！ディープラーニングとは①【ディープラーニングとは 】
「10分でわかる！ディープラーニングとは」というテーマで1つ目に取り上げるのは「ディープラーニングとは 」です。
近年、技術の進歩により加速度が高まっていることから、ビジネスシーンにおいても様々な点で変化が起きています。
様々なアプローチが繰り広げられる中、ビジネスシーンで最近「ディープラーニング」という言葉を耳にすることも増えてきたのではないでしょうか。
既にいくつかの企業な実際に業務においてディープラーニングを用いた仕組みを生み出しています。
ディープラーニングとは「深層学習」のことです。
コンピュータでに学習させる機械学習の手法の1つです。
人が行う作業をコンピューターに覚えさせ、代わりに作業をしてもらうことです。
ディープラーニングの活用は、既に様々な分野において現実的に導入されている状況です。
画像認識、文字認識、音声認識という分野においては、日常においても実は既に実用化されています。
多くの企業が注目している分野であり、将来的な企業の発展に対し重要な役割を果たしているのです。
特に近年においては、ディープラーニングにより学習を施したAI導入が注目されています。
ディープラーニングの具体的な活用方法としては、自動運転や電話での音声認識、パーツの不良品チェックなど多岐にわたります。
これまでの機械学習では不可能とされていた高い認識精度を維持しているのが特徴となります。
その要因として高性能なGPUが入手できることがディープラーニングの普及へと繋がっているのです。
ディープラーニングの技術が実現しようとしているのは、人間の神経細胞＝ニューロンです。
これをモデルとしたニューラルネットワークがベースとなっています。
ニューラルネットワークを多層構造にすることによってデータに含まれる各層の情報を学習していくのがディープラーニング独特の学習の仕組みとなります。
ニューラルネットワーク層数としては数百パターンにまで及ぶことがあり、読込データの項目和ともなれば数百万〜数千万というほどの膨大な数となるのです。
昨今のディープラーニングにおいては畳み込みニューラルネットワークが多用されます。
畳み込みニューラルネットワークはデータからダイレクトに情報の抽出が可能なため物体識別や音声認識という様々な分野における活用が可能となり、大量に処理できるだけでなく
それだけでなく処理精度も非常に高いのです。
次にディープラーニングの実用例について、ふれていきましょう。
【画像認識】
画像をディープラーニングで大量に学習させることにより、画像認識が可能となります。
認識は可能とはなりますが、あくまで認識できるのは学習させたもののみとなります。
未知の画像の場合、どれだけ高い精度で学習させたかどうかで、物体に該当するかどうかの判別が可能となります。
【音声認識】
音声データをテキストデータに変換する技術を音声認識と言います。
音声認識を活用することにより、音声データを録音と同時に文字起こしすることができます。
例えばコールセンターへの問い合わせに対し、顧客の音声から感情のデータ化が可能となります。
【異常検知処理】
予め正常な物体画像を学習させておくことで、正常な物体と異なるかどうかを認識した場合、検知します。
これにより検品などの作業で、これまで目視による判断しかできなかったものを、自動検品にすることが可能となりました。
オートメーション化が進む現代においては、工場などでの導入が進んでいます。
【自然言語処理】
人が発する言語からデータを抽出することにより、様々な分野で活用する技術です。
自然言語は文脈により解釈が変わってくることは、開発自体は非常に難しいのです。
10分でわかる！ディープラーニングとは②【ビジネス活用における課題】
「10分でわかる！ディープラーニングとは」というテーマで2つ目に取り上げるのは「ビジネス活用における課題」です。
ディープラーニングをビジネスにおいて最大限に活用するには、大きな課題として主に３つがあります。
1. 技術進捗と企業導入の格差
近年において、より注目度を高めるディープラーニングですが、注目度が高まることと比例して技術進捗の速度も高まっています。
企業がディープラーニングに興味を持ったとしても、導入を検討した際には、技術進歩の速度に追いつかず、企業が実際に導入した時点では、既に技術は古くなっているという可能性もあり、企業としては、導入のタイミングが悩ましいところです。
導入するにも、できる限りスピーディーに行う必要があるのです。
ディープラーニング導入時には、データ収集・解析のスピード感が非常に重要になります。
AI技術の仕様変更に対応できるエンジニアの存在というのが非常に大きくなります。
2. データ量の確保とコスト
ディープラーニングをビジネスで活用するために必要不可欠な要素となるのがデータです。
しかもデータ量は非常に膨大であり、まずそれらを確保する必要があります。
ディープラーニングはデータ量が多ければ多いほど認識精度が向上できるのです。
膨大なデータの収集には、コストを要することが課題となっています。
3. 最適解のブラックボックス化
学習した膨大なデータの中から最適解を導き出してくれるのがディープラーニングです。
最適解が導き出されるにはプロセスが必要となりますが、プロセスそのものは不明瞭なのです。
しかし、プロセスが見えないことで、ディープラーニングの最適化はブラックボックス化しています。
ブラックボックス化により特に問題となる分野が医療分野です。
医療分野というのは、命が関わっているため、最も重要なのは「信頼性」となります。
そのため医療現場での導入は積極的に進んでいるわけではありません。
つまり、これを逆にとれば、プロセスがブラックボックス化されていても、何の問題もない分野においてはディープラーニングが導入することが重要です。
ディープラーニングのビジネス活用としては、具体的には、次のようなことを目標としています。
- 顧客対応による業務改善の向上
- 日本企業の国際競争力の強化
ディープラーニングの最大の魅力と言えば、やはり処理速度の早さです。
作業を自動化することにより、業務は効率化し、業務スピードも向上します。
その結果として、顧客対応も迅速となり、これまで以上にスムーズな顧客対応ができます。
画像やビックデータを解析することにより、顧客対応が迅速化することで業務価値が向上するのです。
日本でのディープラーニング技術の導入は、他国に比較すれば、圧倒的に遅れているのです。
その原因として人材不足や技術の理解不足があります。
世界と対等に戦えるための企業力を日本がつけていくには、まずはディープラーニング産業を拡大していく体制整備が必要となります。
10分でわかる！ディープラーニングとは③【ディープラーニングが注目される理由】
「10分でわかる！ディープラーニングとは」というテーマで3つ目に取り上げるのは「ディープラーニングが注目される理由」です。
ディープラーニングが注目されている理由は、パフォーマンスの高さにあります。
ディープラーニングによる画像認識精度の高さは、人間の認識力を超えるほどとも言われています。
ビッグデータの活用がビジネスにおいて非常に重要とされる中、認識データの活用も既に重要視されており、ビッグデータとディープラーニングの融合から、さらなる有効性を高めたデータ連携の形をとっているのです。
これまで以上にデータ分析は、発展していくことは間違いありません。
ディープラーニングとAI、機械学習との違いは、ディープラーニングは機械学習の一部となります。
つまり機械学習の１つに含まれるのがディープラーニングというわけです。
具体的にディープラーニングで使われるプログラム言語となるのは「Python」です。
「Python」が利用される仕組みとしては、機械学習に特化したライブラリが豊富に準備されているからです。
またプログラミング言語としての「Python」の特徴として、比較的わかりやすい言語であることから、プログラミング初心者にも向いているということがあります。
Pythonは、AI分野以外のwebアプリケーションなどでも積極的に利用されています。