ディープラーニングの特徴とは
ディープラーニングはAIの機械学習技術の一種で、人の脳の神経回路を模しているのが特徴です。
人の手を借りず、コンピュータが大量のデータ群から自動的に求める特徴をみつけられます。ディープラーニングは多層化されているので、データ量が多ければ多いほど分析精度が向上します。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングは、AIを支える技術だと期待されています。なぜならコンピュータが自ら思考し、与えられたたくさんのデータから法則性を導き出す仕組みだからです。従来の機械学習では困難だったことも、ディープラーニングなら可能です。
ディープラーニングの導入方法
ディープラーニングの概要が理解できたところで、次は具体的な導入方法について解説します。導入前に何を検証すれば良いのか、最適なアルゴリズムの選択、導入プロセスの順にそれぞれ紹介します。
導入の必要性とタイミングを検証
ディープラーニングをすぐには導入せず、まず最初に導入の必要性とタイミングの検証をおこないます。ディープラーニングで何がしたいのか、必要性を明確にしなければいけません。
それを検討することで、ディープラーニングが本当に必要なのかを判断できます。
また、どの時点でディープラーニングを導入するのか、導入のタイミングについても十分検証します。最善のタイミングで導入することを目指します。タイミングがずれていると失敗に終わる恐れがありますので、じっくり検証するのがおすすめです。
最適なアルゴリズムを選択
ディープラーニングで用いるアルゴリズムは、1つだけではなくいくつかあります。ですからディープラーニングの目的に合致する、最適なアルゴリズムを選択する必要があります。
たとえば画像認識に適しているCNN、時系列の処理に強いRNN、画像領域で特に力を発揮するGANなどがあります。ディープラーニングはアルゴリズムが重要なので、入念に検討して選択しましょう。
導入プロセスを実行
すべての準備が整ったら、いよいよ導入を実行する段階に移行します。ディープラーニングの導入プロセスは、主に4つのフェーズで構成されています。それぞれのフェーズについて見ていきましょう。
構想フェーズ
ディープラーニングの構想フェーズでは、ディープラーニングが有用かどうかを改めて検証します。そして、どのようなAIモデルを確立しようとするのか、しっかりと構想を練ります。
さらにその構想が実現可能かどうかも、客観的に判断しなければいけません。構想フェーズは、AIとビジネスの両方の視点で検討を進める必要があります。
PoCフェーズ
PoCフェーズのPoCとは「Proof of Concept」のことで、直訳すると「構想の証明」です。構想した想定がディープラーニングによって実現できるかどうかを検証します。
ディープラーニングで欠かせないデータの質と量を確保できるのか、理想とする精度になるのか、コスパに問題はないかなどを多角的に検証するフェーズです。
実装フェーズ
問題なく実現性の確認ができたら、実装フェーズに入ります。ディープラーニングの開発を進めてAIモデルの完成を目指します。完成したらテストを実施し、最終的には現場でのオペレーションもおこないます。
運用フェーズ
ディープラーニングによって完成したAIを、適切に運用していくためのフェーズです。安定稼働させるためのメンテナンスはもちろんのこと、構想通りに稼働しているかを確認してその都度改善します。
ディープラーニング導入のメリットとデメリット
ディープラーニングの導入には、メリットとデメリットがあります。導入を検討する際はメリットにばかり気を取られがちですが、デメリットもあることを知っておきましょう。メリットとデメリットについて解説します。
メリット
ディープラーニングは、情報が変化してもリアルタイムに対応できるのが魅力です。人の脳の回路を模しているだけあり、臨機応変に対応できます。
また、分析力が非常に高いことや分析速度が早いことも、ディープラーニングならではのメリットです。全体的に高性能で複雑な処理にも対応できるため、人の活動をしっかりとサポートしてくれます。
デメリット
ディープラーニングの高度な分析力と臨機応変な対応を実現するためには、膨大なデータが必要不可欠です。ですが、膨大なデータは簡単には用意できません。用意するには安くないコストがかかるので、十分な資金力がないとディープラーニングに着手できないのが現状です。
この点はディープラーニングのデメリットだといえます。
ディープラーニングの導入事例を紹介
先進的な技術のディープラーニングは、すでにさまざまな分野で導入されています。
それは医療・製造・生産・自動運転・セキュリティ・マーケティング・エレクトロニクスなどの分野です。各分野の導入事例を紹介します。
医療分野
医療分野では、画像解析や新薬の早期開発などにディープラーニングが導入されています。精度の高い画像解析により、病巣を早期発見できるようになりました。
また、薬の分子構造を学習させることで、新薬開発の時間短縮に役立っています。
製造・生産分野
製造・生産分野では、製品の不良品検知にディープラーニングが活用されています。用いられているのは画像解析で、まず不良品のパターンを学習させます。
そのパターンに合致する製品を不良品として検知して除外し、出荷しないようにしています。
自動運転分野
すでに車が好きなドライバーにはおなじみの自動運転ですが、自動運転はディープラーニングによって成立しています。
車の運転に関する膨大な画像・動画データを学習させることで、信号機や標識の認識、歩行者の正確な検知が可能です。
セキュリティ分野
サイバー攻撃を未然に防いだりクレジットカードの不正利用をいち早く検知したりなど、ディープラーニングはセキュリティ分野でも導入されています。
今後も有効活用される可能性が高い分野です。
マーケティング分野
消費者に関するビッグデータをディープラーニングで解析することで、マーケティングに活用しています。
たとえば消費者の次の行動を予測したり、購入率が高いレコメンドをしたりなどです。マーケティングにも役立っています。
エレクトロニクス分野
ディープラーニングとエレクトロニクス分野は親和性が高く、音声翻訳などで有効活用されています。ホームアシスタントデバイスをイメージするとわかりやすいかもしれません。
音声だけで家電を操作できるので非常に便利です。今後ますます拡大していく見込みです。
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まとめ
ディープラーニングの導入方法を中心に、導入のメリットや実際の導入事例についても紹介しました。ディープラーニングの導入は、構想の検証やアルゴリズムを選択してから導入プロセスを実行する流れです。ディープラーニングを導入するメリットは、高度な分析力を期待できるからです。
ディープラーニングは非常に優秀なので、すでにさまざまな分野で導入が進んでいます。今回は医療・自動運転・セキュリティなどを紹介しましたが、他の分野でも注目されています。また、AIの導入をサポートするAidiotについても紹介しましたので、まずAidiotに相談してみるのもおすすめです。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
