ディープラーニングとは？人工知能の進化を支える革新技術をわかりやすく解説！

近年、AI（人工知能）は飛躍的に進歩しており、その中でも特に注目されているのが『ディープラーニング』です。

ディープラーニングは機械学習技術の一種であり、ヒトの脳神経回路を模した人工のニューラルネットワークを用い、コンピューターがデータから複雑なパターンを学習します。

従来のAI技術と比べて高い精度と汎用性を持つため、多くの分野で革新をもたらす可能性を秘めています。

本テキストではこの『ディープラーニング』についてわかりやすく解説していきます。ディープラーニングの特徴や活用例、将来について理解を深めていきましょう。

冒頭でも簡単に説明しましたが、『ディープラーニング』とは人工知能技術における機械学習技術の一種であり、ヒトの脳神経回路を模した人工のニューラルネットワークを用いてコンピューターがデータから複雑なパターンを学習するというものです。人工知能技術の中に機械学習技術が含まれ、その中にあるのがディープラーニングです。

ディープラーニングの主な特徴は『高い精度』『自動化』『汎用性』『学習能力』の4つです。それぞれの特徴を解説します。

高い精度

人間が見つけにくい複雑なパターンを見つけ出し、少ないデータからも特徴の抽出が可能であるディープラーニングは、画像認識コンテストにおいても従来の技術を大きく上回る精度を達成しています。また、継続的に学習を進めることでさらに精度の向上が見込めます。

自動化

かつてのAI技術では、ルールや抽出するデータの特徴を人間が事前に定義する必要がありましたが、ディープラーニングは人の手を借りずにコンピューターが自分で判断して特徴を抽出するなどの処理ができます。人間の手作業がほぼ必要ないため、業務の効率化にもつながります。

汎用性

さまざまな分野において活用することができる汎用性の高さもディープラーニングの特徴の一つです。画像認識や音声認識、自然言語処理など多くの分野で応用されています。

学習能力

学習能力の高さもディープラーニングの特徴の一つです。先に触れたとおり、ディープラーニングは学習を続けることで進化し、さらなる精度の向上が見込める技術です。

ディープラーニングは画像認識や音声認識など多くの分野で活用されています。代表的なものをいくつかご紹介します。

画像認識

画像認識と一言で言っても、顔認証や物体検知などさまざまな種類があります。

顔認証は身近なところではスマートフォンやPCのロック解除で使用されていますし、物体検知は向上の製品検査や医療画像診断などに使われています。

その他にも自動運転の歩行者検知や監視カメラの不審者検知などにもディープラーニングの画像認識が使われています。

音声認識

会議で使われるリアルタイム翻訳や通訳機能、議事録作成にはディープラーニングの音声認識が活用されています。

近年はスマートスピーカーの操作や検索エンジンでの情報検索も音声でできるようになりましたが、これらも音声認識の技術が使われています。

自然言語処理

チャットボットでの顧客対応や情報提供は、ユーザーに対して自然な受け答えをするために自然言語処理技術を活用しています。

医療

先に挙げたとおり、ディープラーニングは医療の現場でも活用されています。CTやMRIの画像をもとに、病変を検出するなどの画像認識だけでなく、新薬の候補化合物を探索したり、患者のデータ分析をすることによって臨床試験の効率化など、医療においても多岐にわたる活用方法があります。

金融

クレジットカードの不正検知やマネーロンダリングの検知は、ディープラーニングを活用することで従来よりも高い精度で不正を検知することができます。

投資において自動的に売買を行ったり、顧客サービスのチャットボットなどにもディープラーニングが活用されています。

ディープラーニングは近年急激に発展しつつある技術のため、今後もさらなる進化を遂げることでしょう。教育や介護、農業など、応用分野も拡大すると予想されますし、労働市場にも変化を与える可能性があります。失われる職種もあるかもしれませんが、新たに生まれる業種や職種もあるでしょう。ディープラーニングが進化しても、人の役割は依然として重要であるため、うまく共存していく必要がありそうです。

とはいえ、社会においてはAI技術に関する法整備がまだまだ追いついていません。

2023年12月9日、EU域内で一律に適用されるAIに対する包括的な規制枠組み規則案、いわゆる『AI法案』に関して、EU理事会と欧州議会は、「暫定的な政治合意に達した」と発表しました。EUはこれを世界標準の規則としたい考えのようですが、各国がこれに倣うかはまだ未知数です。

また、医療などの分野における活用では、法律以外にも倫理問題や医療従事者への教育といった、解決しなければならない問題も存在します。ディープラーニングの将来のためにはこれらの問題解決は必要不可欠だと言えるでしょう。

日本企業にとってDX化が急務と言われてしばらく経ちますが、デジタル化は進んでいる一方、トランスフォーメーションはなかなか進んでいません。DX人材の育成を積極的に進めている企業も増えてはいるものの、育成にはコストも時間もかかります。国内のIT人材不足はまだまだ深刻な状況であると言えます。

オフショア開発は1970年代から始まったと言われており、当初はコスト削減を目的として利用されることがほとんどでした。近年ではコスト削減だけでなく、優秀な人材を確保する方法の一つとして選択されるようにもなっています。

今回解説したディープラーニングを活用するような開発においては、技術を熟知した経験豊富な人材を国内だけで探すのは難しくても、海外に目を向けることで優秀な人材に出会うことができます。

「オフショア開発. com」は、厳正な審査を通過した、オフショア開発企業が多数パートナーとなっております。

オフショア開発、外国人材採用に関する専門スタッフが、無料で御社のお悩みにお答えします。お悩み、ご相談などありましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。