ディープラーニングの具体的な実用例とは？できること・できないことを紹介

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ディープラーニングの案件

ディープラーニングとは何か。概要を紹介

「ディープラーニング」をご存知ですか？ITに関するお仕事をされている方であれば、ご存知の方も多いかもしれません。

こちらでは、ディープラーニングとはなんなのか、その仕組みについて詳しく解説していきます。

ディープラーニングについて知りたいとお考えの方は、参考にしてみてください。

ディープラーニングの概要

ディープラーニングとは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。例えば、機械に停止標識を認識させることや、電柱と人間を区別させることなどが一例として挙げられます。自動運転技術は、このようなディープラーニングの結果を活用して開発されています。

ほかにも、航空分野における入国手続きの自動化や、機械による製造・生産の自動化などの技術の開発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の仕組み

ディープラーニングは、人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっています。

ニューラルネットワークを多層にして用いることで。データに含まれる特徴をより深く学習することが可能となるのです。ニューラルネットワークに画像やテキスト、音声データなどを入力することで、コンピューターのモデルはデータに含まれる特徴を自動的に学習します。

このような開発の仕組みはディープラーニング独自のものです。ディープラーニングのモデルは再現性や精度が非常に高く、時には人間認識の精度を超えることもあります。

ディープラーニングは、近年急速に発展しているAI技術の進歩にも役立てられています。今や身近な存在となったロボットやAIによるチャット機能等は、ディープラーニングを行うことで開発された技術なのです。

ディープラーニングのアルゴリズムの種類

次に、ディープラーニングのアルゴリズムの種類について解説していきます。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、データから直接学習するディープラーニングのためのネットワーク アーキテクチャであり、画像認識に適している計算方法です。

Convolutional Neural Networkの頭文字を取って、CNNと呼ばれることもあります。

CNNを用いることで、画像の特徴情報を失うことなくそのまま2次元で処理することが可能となります。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は、過去の情報を利用して現在および将来の入力に対するネットワークの性能を向上させる、ディープラーニングの構造の一つです。

Recurrent Neural Networkの頭文字からRNNと呼ばれることもあります。時系列の情報を扱うことに適したアルゴリズムなので、時間の経過とともに変化していくようなデータを扱う状況に活用されることが多いです。

LSTM（Long Short Term Memory）

LSTM（Long Short-Term Memory）は、ネットワーク内部での短期記憶を長期間活用できる構造を持つディープラーニングのアルゴリズムの一つです。日本語では、長・短期記憶と呼ばれることもあります。

RNNの拡張バージョンとしても知られており、時系列データやシーケンスデータのタイムステップ間の双方向依存関係を学習します。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GUN（敵対的生成ネットワーク）は、データから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換することが出来るディープラーニングの構造の一つです。

Generative Adversarial Networkの頭文字から、GUNと呼ばれることもあります。

画像の生成や合成、着色特徴の付与などで活用されています。

ディープラーニングでできることとは

ディープラーニングを活用すると、どのようなことができるようになるのでしょうか。

ここでは、ディープラーニングの活用例について解説していきます。

画像認識

ディープラーニングの活用例の一つが、画像認識です。AIに大量の画像データを学習させることで、画像を認識・解析することができます。

AIによる画像認識の大会であるILSVRC2015にて、AIの認識精度が人間の認識制度を超えたことがきっかけで、画像認識分野におけるディープラーニングの普及は加速度的に進みました。

ディープラーニングにおける画像認識は、顔認証システムや自動運転、 不良品・不純物の検知、がん細胞の検出など、業界を問わず様々な分野で役立てられています。

ディープラーニングによる画像認識技術は、私たちの生活の身近なところで活躍しているIT技術の一つなのです。

音声認識

音声認識とは、音声データをテキストデータへ変換する技術のことです。画像認識と同じように、AIに膨大な音声データを学習させることで、音声の解析や分析などの技術を行えるようになりました。

音声認識技術の具体的な活用方法としては、アナログデータをデジタルデータに変換する「音声分析」、声から音素を抽出する「音響モデル」、音素から単語を認識する「パターンマッチ」、単語のつながりを予想して文章の組み立てを行う「言語モデル」などがあります。

これらは音声入力や自動翻訳など、私たちにとって身近な技術として活用されています。

自然言語処理

ディープラーニングは、自然言語処理技術の開発や発展にも役立てられています。

自然言語処理とは、人が発する複雑な言葉の違いを機械に理解してもらうことを目的としています。例えば、「むらさき」という言葉は一般的に色を指す言葉として使われますが、寿司屋などでは「醤油」を指す言葉として使われる場合もあります。このような単語の意味の違いを機械が自動で判断するのは、簡単なことではありません。

音を認識し、そこから正しい単語の意味を導き出すことを実現するのが、自然言語処理です。自然言語処理は、機械翻訳やテキストマイニングなど、身近な技術に活用されています。

異常検知

異常検知に関する技術にも、ディープラーニングが関わっています。

例えば、収集したデータの中から、基準値を外れたものを見つけ出す「外れ値検出」や、時系列データのパターンが急激に変化する箇所を検出する「変化点検出」、通常とは明らかに違う部分を検出する「異常部位検出」などの技術があります。

これらは雪道の路面状態をリアルタイムに判別したり、ネットワーク会社の機械故障トラブルの予防などで役立てられています。

ディープラーニングでできないことは？

私たちの生活にも様々な形で役立てられているディープラーニングですが、当然できないこともあります。

ディープラーニングには「破局的忘却」と呼ばれる欠点があります。これは、一度学習を行ったニューラルネットワークに、別の内容を覚えさせようとすると、以前に学習した内容を忘れてしまうというものです。

破局的忘却には回避する方法もあります。そのため、ディープラーニングを活用してAIに何かを学習させたい場合には、対策を考えなければなりません。

また、そもそも大量のデータが無ければディープラーニングは行えません。精度の高い結果を求める場合は、その分データを収集する必要があります。

このように、ディープラーニングにも欠点があります。これらの欠点をきちんと理解して開発を進めることで、人々の生活をより豊かにするような、良い結果をもたらすことが出来るのかもしれません。

ディープラーニングが活用されている具体的な業界事例を紹介

ディープラーニングによって生み出された技術の数々は、我々の生活をより快適に彩っています。

ここでは、ディープラーニングが活用されている具体的な業界事例について紹介していきます。

飲食・サービス業

飲食・サービス業でディープラーニングを活用することで、人件費の削減や人手不足の解消、多言語への対応などを実現することができます。

例えば、最近ではすっかりおなじみとなったネコ型配膳ロボット「BellaBot」もディープラーニングの活用事例の一つです。ほかにも、AIカメラによる人流の可視化や、AIによる自動発注、全自動の商品識別システムなどが活用されています。

飲食・サービス業界でディープラーニングを活用することで、従業員の業務負担を軽減し、さらに業務の効率化をはかることに成功しています。

製造業

製造業にディープラーニングやAI技術を導入することで、製品の需要を正確に予測したり、検査工程の自動化をはかることができます。

また、製品を生産する過程でもディープラーニングは活用されています。工場内の異常検知や、倉庫内の検品・出荷の自動化などは、ディープラーニングを活用して生み出された技術です。

製造業にディープラーニング技術を導入することで、ヒューマンエラーの排除や、人手不足の解消、コスト・人件費の削減などのメリットを生み出すことに成功しました。

ディープラーニングは働く人々の負担軽減に役立てられています。

建設業

建築業でも、ディープラーニングの技術は活用されています。

例えば、建物の制振制御を自動で行うカスタムAIやAIの画像認識技術を用いた劣化・損傷箇所の検出、遅延が発生しやすい作業や事故・ミスの起きやすい作業、安全性や品質を確保するための項目を自動で表示するAIシステムなどが実際に使用されています。

ディープラーニングは建築業界において、より高い安全性や、品質の高い仕事を実現しています。単純作業の高速化や安全性の確保、複雑な構造設計における意思決定支援など、より多くの業務でディープラーニングやAI技術の導入が進むと言われています。

農林業

労働者の高齢化や、人手不足が叫ばれている農林業ですが、それらの諸問題の解決の一途として、ディープラーニングやAI技術の導入が続いています。

例えば、働き手不足を解消するために、ドローンによる農薬散布や、自動運転のトラクター、自動で作物を収穫するロボットなどが実際に活用されています。

ほかにも、木々や植物の育成状況をデータで把握するシステムや、育成状況を自動で管理するAI、作物の病気を予測するAIなどが、業務に役立てられているようです。

農林業においてディープラーニングは、働き手の負担を軽減し、また業務の効率化もかなえています。

漁業

ディープラーニングは漁業でも活用されています。

例えば、海水温のデータを配信するAIサービスや、気象衛星のデータをGUNで補完し、雲に隠れた海域でも海水温を把握することが出来る技術などが、実際の仕事に役立てられています。

ディープラーニングを活用することで、漁業分野では漁の効率化や労働者の負担軽減を実現することができました。

小売・卸売業

小売・卸売業界もディープラーニングの導入によって大きく変化しています。

例えば、音声認識とタッチスクリーンを活用した接客ロボットの導入や、画像認識技術を活用した服やメイク、アクセサリーのデジタル試着、ロボットによる製品の配達など、様々なディープラーニング技術が活用されています。

これにより、従業員の負担を減らしながら顧客の満足度を高めることができています。

医療・福祉

医療・福祉分野においてディープラーニングは、現代社会において必要不可欠なものになっています。

医療や福祉分野では、画像診断における病変の早期発見や、ゲノム医療による疾病診断、AIロボットによる手術・介助支援などの技術が活用されています。

ディープラーニング技術は、ヒューマンエラーの減少や、労働者の負担軽減に役立てられています。

金融・保険業

金融・保険業界にもディープラーニングを活用した技術が導入されています。

例えば、査定内容の迅速・適正化や、コールセンター業務の自動化などは代表的な導入例です。ほかにも、AIによる設定の見直しやレコメンド、顧客情報のAI分析などの技術が実際に活用されています。

ディープラーニングを活用することで、顧客満足度を高めることに成功しています。

不動産業

不動産業界では、物件の管理や画像登録、家賃相場の算出などでディープラーニング技術が活用されているようです。

ディープラーニングを活用することで、従来は不可能であった間取りの特徴から物件を検索することが可能となりました。また、AIによる物件の提案などの技術も活用されています。

ディープラーニングが活用されているプロダクト事例とは

最後に、ディープラーニングが活用されているプロダクト事例についてご紹介します。

例えば、車の自動運転や事故を防止するシステムなども、シープラーニングの一種です。さらに、通販サイトの画像検索技術や利用者の嗜好を理解し、商品を勧めるレコメンデーション機能なども、我々の生活に身近なディープラーニング技術となっています。

ほかにも、空港での入国手続きの自動化や、工場における製造ラインの自動化・安全管理技術、株価の相場予測技術なども、ディープラーニングによって生み出された技術です。

ディープラーニングは我々の生活を支え、より豊かな日々をもたらしてくれます。AI技術の発展により、今後さらにディープラーニングは身近な存在となって行くでしょう。

まとめ

今回は、ディープラーニングの概要や具体的な実用例について解説していきました。

AI技術の発展に伴い、ディープラーニングの需要はさらに高まっています。また、ディープラーニングを活用した技術は今後さらに増えていくでしょう。

すでにディープラーニングが生み出した技術の数々は、私たちにとって身近な形で存在しています。日々をより豊かに、便利にしてくれるディープラーニングが生み出した技術の数々は、今後もさらに進化していくことでしょう。

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AI(人工知能) AIエンジニア テクノロジー ディープラーニング