近年注目を浴びているディープラーニングとは、機械学習技術の一種であり、大量のデータから自動的に特徴を発見できる人工知能技術です。
これまでの技術では難しかった画像・音声認識、自然言語処理も学習できることから、効率性や生産性向上のため、ディープラーニングを導入する企業が増加しています。
この記事では、ディープラーニングの基本的な意味や特徴から、具体的な活用方法や導入事例まで詳しく解説します。
ディープラーニングの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
ディープラーニングとは
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを通じてコンピューターが自動で高度な特徴抽出やパターン認識を行うことができる技術です。
ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する最小単位の構造をモデルにしたAI技術のことで、現在のAIアルゴリズム技術の中核です。
ディープラーニングの特徴は、階層的な情報処理にあります。
従来の機械学習では、手動であるデータの具体的な特徴を設計する必要がありましたが、ディープラーニングでは特徴量の設計が不要です。
代わりに、モデル自体がデータから特徴を学習します。
このため、ディープラーニングは複雑なデータの解析や高度な処理を行うことができるのです。
ディープラーニングは、画像認識や音声認識などの分野で幅広く活用されています。
例えば、画像認識では、提示された画像に何が映っているか、識別することが可能です。
また、音声認識では、再帰型ニューラルネットワークが使われ、高い精度で音声を文字に変換することが可能です。
ディープラーニングの活用分野は多岐に渡り、将棋AIや自動運転技術、音声合成ソフトなど、様々な分野で成果を上げています。
複雑な判断や処理が可能なため、これからもますます重要な技術となるでしょう。
AIとの違い
ディープラーニングは、AI（人工知能）の手法のひとつです。
AIは様々な手法を組み合わせて問題を解決しようとしますが、その中でもディープラーニングは、大量のデータを用いて学習を繰り返すことで問題を解決します。
ディープラーニングは情報処理をする階層が多いために、より複雑な判断や処理が可能となります。
また、現在AIは次の2種類に分類されます。
汎用型AI：与えられた情報について自ら考え、判断し対応できるAIです。
2023年現在、汎用型AIは実現しておらず、機械学習やディープラーニングも汎用型AIには該当しません。
特化型AI：限定された分野に特化したAIを意味します。
例えば、囲碁に特化したAIや、音声認識や画像認識に特化したAIで、機械学習やディープラーニングはこちらに該当します。
機械学習との違い
機械学習は、データに基づいてパターンや規則を学習する技術の総称です。
この技術を用いることで、与えられたデータを分析し、その特徴やパターンを抽出して未知のデータに対して予測や判断を行うことができます。
機械学習では、不測の事態が起きた際等、人間による調整・指示がある程度必要なのに対し、ディープラーニングは自分自身で判断・調整をすることが可能です。
機械学習の手法には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習という3つの主要な方法があります。
- 教師あり学習：大量の正解データを学習後、答えのないデータを、学習した正解データを元に予測する方法。
- 教師なし学習：正解データを学習せずに、データの特徴や構造のパターンを見つけグループ分けをする方法。
- 強化学習：データの分析結果に対してフィードバックをし、最適な判断基準を学習させる方法。
近年は、教師あり学習と教師なし学習をミックスさせた「半教師あり学習」も、活用されています。
ディープラーニングで出来る事
ディープラーニングは、高度な学習能力によって、さまざまな分野で有用な機能を果たしています。
特に、画像認識、音声認識、自然言語処理、システムの最適化、異常・異変の探知といった分野において、ディープラーニングの能力は大いに発揮されています。
画像認識
ディープラーニングは人間の目で判断しづらい微細なパターンや特徴を見極め、正確な画像分類や物体を検出します。
この結果、遠隔監視、自動運転、医療画像解析など、さまざまな応用が可能になっています。
ディープラーニングは、膨大なデータを学習し、階層的な特徴を抽出し、高い精度で画像認識を実現しています。
これまでの技術では難しかった複雑なパターンの認識や、背景のノイズに左右されずに対象物を正確に検出することが可能です。
遠隔監視を例にすると、ディープラーニングを用いた画像認識により、監視カメラの映像から人物や異常な動きを検知することができます。
今後、防犯対策や災害監視など、安全性の向上に寄与すると考えられます。
音声認識
ディープラーニングは、音声の特徴や文脈を理解し、高い精度で音声をテキストに変換できます。
例えば、音声アシスタントは私たちの声を認識し、指示や質問に応えてくれます。
スマートフォンやスマートスピーカーに搭載された音声アシスタントは、日常のタスクの効率化や情報の取得に役立ちます。
また、音声翻訳技術は、言語の壁を越えてコミュニケーションを可能にしました。
異なる言語を話す人々が、リアルタイムで会話をすることも可能です。
さらに、以前は、検索時にキーワードを入力して結果を得る必要がありましたが、今は音声で検索キーワードを話すだけで、関連した情報が提供されます。
このように、ディープラーニングの進歩によって音声アシスタントや音声翻訳、音声検索など、音声情報の利用が容易になりました。
自然言語処理
ディープラーニングは、文章の意味や感情を理解し、機械翻訳やテキスト分類、感情分析などが可能です。
例えば、機械翻訳へディープラーニングを用いることで、翻訳の文脈や意味を理解することができ、人間のような自然な翻訳を実現することが可能です。
また、テキスト分類では、与えられた文章の性質やカテゴリの判断や、そこから読み取れる感情や意図の正確な把握ができます。
これらの技術は、ニュース記事の分類やレビューの感情分析、SNSの感情分析に活用できます。
ディープラーニングを活用することにより、 大量のテキストデータを効率的に処理し、高度な自然言語処理ができるため、ビジネスや研究の現場で重要な役割を果たすことが期待されます。
システムの最適化
ディープラーニングはシステムの最適化にも有効です。
ディープラーニングは、電力の供給と需要のバランスを調整するエネルギー管理システムや、交通流量を最適化する交通制御システムなどに適用されています。
電力会社は、過去のデータや天候予報などを基に、将来の需要を予測し、電力の供給計画を立てています。
交通制御システムでは、交通の流量は時間帯や地域によって異なるため、効率的な信号制御が求められます。
ともに、膨大なデータを分析しなければなりませんが、ディープラーニングを用いることで、膨大なデータを高速かつ正確に処理でき、最適なシステムを構築できるようになるでしょう。
異常・異変の探知
ディープラーニングは異常な挙動やパターンを学習し、異変を検知することができるため、セキュリティシステムや予知保全システムなどで活用されています。
例えば、セキュリティシステムでは、ディープラーニングを用いて異常な行動パターンを学習させると、人間の通常の行動パターンと比較して異常な挙動を検知することで、不正侵入や盗難などのセキュリティ上の問題を早期に発見できます。
また、予知保全システムでは、機械や設備の異常な振る舞いをディープラーニングによって学習することで異常を検知できます。
機械の故障やトラブルを予め察知し、メンテナンスや修理といって適切な対応をすれば、事故を未然に防げるでしょう。
ディープラーニングの性能は、自己学習の機能により、データが増えるにつれて向上します。
今後、セキュリティや予知保全だけでなく、医療診断や金融取引の監視など、さまざまな分野で活用されていくでしょう。
企業におけるディープラーニング活用事例
ディープラーニングは、企業においてさまざまな活用事例が見られます。
ここでは5つの活用事例について紹介します。
「危険行動解析ソリューションパッケージ」日立ソリューションズ・テクノロジー
2023年2月日立ソリューションズ・テクノロジーは、工場や物流倉庫内の安全確保を目的とした「危険行動解析ソリューションパッケージ」を発売しました。
画像認識AI（人工知能）技術を活用し、重大事故に発展する可能性を早期発見することを目指します。
「危険行動解析ソリューションパッケージ」の特徴は、システムを搭載したPCに監視カメラを接続するだけで運用できる手軽さです。
録画した動画から、工場内で一時停止違反をしている作業員を自動解析して特定するため、新しいカメラは必要ありません。
また、違反部分のみを記録することも可能で、安全教育に活用することもできます。
同社は2023年7月に、工場内の接触事故を減らし、労働災害の低減する「リアルタイム解析ソリューションパッケージ」も発売しています。
「SNSや気象データから危機情報を可視化」株式会社Spectee （スペクティ）
株式会社Spectee（スペクティ）は、SNSや気象データなどから得られる情報をリアルタイムに収集し、その情報を可視化するサービス「Spectee Pro」を提供しています。
Spectee Proは、収集した情報をリアルタイムに通知する機能も備えており、災害時の状況把握や緊急時の意思決定、防災やリスクマネジメントなどの迅速な対応が可能となります。
災害時には、迅速な状況把握と的確な意思決定が求められますが、直感的で使いやすいUIを実装しており、操作性が高いことも特徴です。
さらに、Specteeは収集した情報を可視化し、予測情報として提供することができます。
河川や道路などに設置されたカメラや衛星データを活用した、AIによる解析や予測情報は、防災やリスク管理において非常に有用です。
現在、Specteeは多くの自治体や企業で採用されており、防災やBCP、交通や物流の安全、サプライチェーンのリスク管理など、多くの分野で活用されています。
「臨床データ分析の研究に秘密計算ディープラーニングを活用」NTT Com
千葉大学病院とNTTコミュニケーションズは、臨床データ分析の研究に秘密計算ディープラーニングを活用することにより、高度な情報セキュリティ環境を構築し、機密性の高い診療情報を安全に収集、保管、分析することを目指しています。
「秘密計算ディープラーニング」とは、秘匿化した情報をそのまま人工知能（AI）に学習させる技術です。
この研究では、千葉大学病院の豊富な臨床データとNTTコミュニケーションズの技術力が結びつき、病院の診療情報を安全かつ効率的に活用するための新たな手法が模索されています。
具体的には、機密性の高い臨床データを複数の施設から収集し、秘密計算によってデータを分割し秘匿化します。
その後、ディープラーニングによって学習処理を行い、統計分析の結果を出力します。
この過程において、患者のプライバシーが守られ、情報漏洩のリスクが最小限に抑えられます。
さらに、この研究によって得られた知見は、臨床研究の進展や診療の向上に寄与することが期待されます。
医療の分野においては、大量のデータを効果的に活用することが重要です。
秘密計算ディープラーニングを活用することで、多様なデータから有益な情報を抽出し、医療の質の向上に繋げることができるでしょう。
「Amazon Lex」ディープラーニングを利用した対話型アプリを構築
Amazon Lexを利用することで、簡単に音声やテキストを使用したチャットボットなどの対話型アプリを構築することができます。
このサービスは、AWSの一部として提供されており、Amazon Alexaと同じディープラーニング技術を利用しています。
Amazon Lex導入のメリットは、チャットボットを数分で構築できること、他のシステムとの連携が容易であること、ボットを構築後は他のデバイスなど、展開する場所が限定されないことです。
実際にAmazon Lexは、家電デザインの販売企業のカスタマーコールや、地方団体での問い合わせ業務に導入されています。
Amazon Lexを導入することで、問い合わせ業務の効率化が図られ、コア業務に注力できる状況を生み出しています。
「ディープラーニングによるサイバーセキュリティ」サイバネットシステム株式会社
サイバネットシステム株式会社が提供する「Deep Instinct」は、ディープラーニングをセキュリティに取り入れたサイバーセキュリティソリューションです。
以前のアンチウイルスソフトウェアでは、未知のサイバー攻撃に対処することができないことや、定期的な更新作業によってパソコンの動作にも支障が出るという問題がありました。
しかし、「Deep Instinct」はディープラーニングの導入により、サイバー攻撃を予測・検知し、防御することが可能です。
このソリューションは、ゼロデイ攻撃の検知精度が99%以上であり、誤検知率は0.1%未満と、業界最高水準の精度を誇っています。
さらに、クラウドサービスで提供されるため、導入が容易です。
予測モデルの更新は年に数回行われ、自動で実施されます。
シグネチャの更新が不要となり、誤検知数が大幅に減少し、システム管理の負担も軽減されます。
また、クラウドベースのため、自社でのサーバーの設置や管理も必要ありません。
企業においてセキュリティの重要性が高まる中、ディープラーニングを活用した「Deep Instinct」は効率的で優れたセキュリティソリューションといえるでしょう。
ネッツトヨタ熊本ChatGPT活用プラットフォーム「法人GAI」導入
ネッツトヨタ熊本は、株式会社ギブリーが提供するChatGPT活用プラットフォーム「法人GAI」を導入しました。
「法人GAI」は、ディープラーニングを用いた自然言語処理の技術であり、大量のテキストデータを学習して人間のような対話を行うことができます。
そのため、質問やメッセージを送信すると、文脈を理解して適切な返答をすることができます。
同社では、会議資料の作成時間を短縮するためにChatGPTを活用することを目指していましたが、セキュリティ上の懸念から「法人GAI」を選択しました。
現在、顧客対応は電話からメール、チャットへと変化しています。
これに伴い、ディーラーのスタッフはITに関する知識を必要とするようになりました。
しかし、ITリテラシーに自信のないスタッフも多く、問題が発生する可能性があります。
そこで、ネッツトヨタ熊本では「法人GAI」を活用することで、原稿作成や資料制作だけでなく、ITリテラシーの向上や社員の営業スキル向上など、幅広い業務の効率化を目指しています。
今後は、ネッツトヨタ熊本では「法人GAI」の活用を通じて、顧客対応や業務の効率化を進めていく予定です。
また、株式会社ギブリーとの連携を深めることで、より高度な技術を活用する可能性もあります。
ネッツトヨタ熊本は、常に最新のテクノロジーを取り入れながら、顧客満足度の向上を図っていきます。
まとめ
ディープラーニングは、人工知能や機械学習の中でも注目されている技術です。
その理由は、大量のデータを自動的に処理することができ、高い精度で予測や判断が可能な点が挙げられます。
また、深層学習とも呼ばれるディープラーニングは、階層的な構造を持つニューラルネットワークを用いて学習するため、複雑な問題にも対応することも可能です。
今後もディープラーニングの研究や活用事例はますます増えることが予想されます。
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