ディープラーニングと統計学の違いとは

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ディープラーニングの案件

はじめに

近年、ChatGPTの登場により、AI技術が急速に注目を集めているのはご存知の方も多いと思います。

その背後には「機械学習」「ディープラーニング」「統計学」といった根幹技術が存在します。

しかし、「機械学習とディープラーニングと統計学は何が違うのか？」や「具体的にどんな種類またはアルゴリズムがあるの？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

確かに、これらの技術は一見難しそうに見えますが、実はそうでもありません。

この記事では、ディープラーニング、機械学習、統計学の違いやそれぞれの主要な手法をわかりやすく解説します。

読むことで、これらの技術の基本的な理解を深めることができ、日常の業務や学習に役立てることができるでしょう。

初心者の方でもわかりやすい内容になっているので、ぜひ最後までお付き合いください。

<この記事を読むとわかること>

• ディープラーニング、機械学習、統計学の基本的な違い
• 各技術の主要なアルゴリズムや手法
• それぞれの技術がどのようなシーンで使用されるのか
• これらの技術の実際の応用例やメリット

ディープラーニング・機械学習・統計学とは？それぞれの概要を紹介

データサイエンス（またはデータサイエンティスト）に興味のある方なら「ディープラーニング」「機械学習」「統計学」という言葉はよく耳にすることでしょう。

しかし、「この3つの概念の明確な違いは？」と問われると意外に答えられない人も多いのではないでしょうか。

生成AIの活躍が著しい昨今、この3つの概念を理解することはビジネスインテリジェンスとして当たり前ともいわれています。

ここではまず、「ディープラーニング」「機械学習」「統計学」の違いを明確にしておきましょう。

ディープラーニングの概要と仕組み

ディープラーニングは、コンピュータに「学ぶ力」を持たせる技術の一つです。

たとえば、たくさんの猫の写真を見せて「これが猫だよ」と教えると、新しい猫の写真を見ても「これは猫だね」と認識するようになります。

ディープラーニングの心臓部ともいえるのは、「ニューラルネットワーク」というもの。

これは、人間の脳の神経細胞を模倣したもので、たくさんの層を持っています。このたくさんの層が、複雑なものも学ぶ力を持っています。

ディープラーニングは、たくさんの情報を「学ぶ」ことで賢くなります。

たとえば、音声や文章、写真など、さまざまな情報を学びます。そして、その情報をもとに、新しいことを判断したり、答えを出したりするのです。

簡単に言うと、ディープラーニングはコンピュータに「学ぶ」ことを教える技術です。

そして、この技術は今、さまざまな場面で使われています。

機械学習の概要と仕組み

機械学習は、コンピュータに「経験から学ぶ」能力を持たせる技術です。

人が自転車の乗り方を学ぶように、コンピュータもたくさんのデータから学び取ります。

たとえば、天気のデータをたくさん学習させると、明日の天気を予測するのが得意になります。

この技術の中心には「データ」と「アルゴリズム」という二つの要素を理解することが重要です。

データは、コンピュータが学ぶための教材のようなもの。アルゴリズムは、その教材をどう学ぶかの方法を決めるルールのようなものです。

機械学習のすごいところは、人が直接教えなくても、コンピュータが自分で学び取ることができる点です。

たくさんの情報を与えるだけで、コンピュータはその中からパターンを見つけ出し、新しいことを予測したり、判断したりします。

要するに、機械学習は「データから学ぶ」コンピュータの技術です。

ディープラーニングと機械学習の違い

AIが急速に発展する昨今、ディープラーニングと機械学習、この二つの言葉はよく耳にするかもしれません。

一見、同じような意味合いを持つ両者ですが、実は明確な違いを持っているのです。

まず、機械学習は、コンピュータに「データから学ぶ」能力を持たせる技術全般を指します。

天気の予報や、個々人の好みに合わせた商品のおすすめなど、日常生活の中でも実際によく使われています。

一方、ディープラーニングは、機械学習の中の一つの方法です。

特に「ニューラルネットワーク」という、人間の脳を模倣した技術を使って、非常に多くのデータを深く学ぶことが主な特徴です。

写真の中の物を認識する技術や、人の声をテキストに変換する技術など、複雑なことを学ぶのが得意です。

つまり、機械学習は「学ぶ技術」全般を指し、ディープラーニングはその中の「深く学ぶ技術」を指すといえます。

ディープラーニングは機械学習の一部として、特に難しい問題に対応するのに利用されることが多いです。

<ディープラーニングと機械学習の主な違い>

統計学の概要

IT業界における統計学は、データを使って事象や現象を理解し、予測するための学問です。

日常生活でよく耳にする「平均」や「中央値」、「分散」などの言葉は、統計学の基本的な概念です。

この学問の主な目的は、集められたデータから情報を引き出し、そのデータが持つ意味を解釈することです。

たとえば、ある商品の売上データを分析して、どの商品がよく売れているのか、どの時期に売れるのかなどを知ることができます。

統計学は、データの背後に隠れているパターンやトレンドを見つけるのに非常に役立ちます。また、未来の出来事を予測するためのツールとしても使用されます。

たとえば、過去の気温のデータをもとに、明日の気温を予測することも可能です。

簡単に言うと、統計学は「データの背後にある物語を解き明かす」学問です。

この学問を学ぶことで、私たちはデータに隠れた真実や知識を引き出すことができます。

機械学習と統計学の違いとは？

ディープラーニングは機械学習の手法の一つであることはご理解いただけたかと思います。

しかし、機械学習と統計学の違いは何なのでしょうか？

この問いも、案外答えられない人が多い印象です。

ここでは、機械学習と統計学、両者の違いを明確にします。

統計はデータの説明

統計学は、データを中心にした学問であり、そのデータが持つ特徴や関係性を明らかにすることが主な目的です。

具体的には、平均や標準偏差、相関係数などの統計的な指標を用いて、データの背後に隠れた情報やパターンを解明します。これにより、ある現象や事象についての理解を深めることができます。

たとえば、ある商品の売上データを分析する際、統計学を用いることで、その商品がどのような顧客層に受け入れられているのか、また、どの時期や地域での売上が高いのかといった情報を得ることが可能です。

このように、統計学はデータを「説明」することを目的とし、そのデータが持つ意味や価値を明らかにするためのツールとして利用されます。

また、統計学のアプローチは、データの特性を詳細に理解し、そのデータから得られる知識を最大限に引き出すことに重点を置いています。

このため、統計学はデータの「説明」に特化しており、そのデータがどのような背景や条件下で得られたのか、また、そのデータが持つ意味や関連性を深く探求することが重要とされています。

機械学習は予測や分類が目的

対して機械学習は、コンピュータにデータのパターンを学習させ、その学習結果をもとに新しいデータに対する予測や分類を行う技術です。

具体的には、過去のデータをもとにモデルを訓練し、そのモデルを使用して未知のデータに対する出力を予測します。

たとえば、過去の天気データをもとに、明日の天気を予測する場合や、手書きの数字の画像データをもとに、その数字が何であるかを判別する場合などが考えられます。

これらのタスクは、機械学習のアルゴリズムを使用して、高い精度で実現することが可能です。

機械学習の最大の特徴は、人間が明示的にプログラムすることなく、データから自動的に学習する点にあります。

この自動学習の能力により、複雑な問題や大量のデータに対しても、効率的に解決策を見つけ出すことができます。

つまり、統計学がデータの「説明」を目的とするのに対し、機械学習はデータからの「予測」や「分類」を主な目的としています。

このため、機械学習は、ビジネスや研究、日常生活のさまざまな場面で、高い精度の予測や効率的なデータ分析を実現するための強力なツールとして利用されることが多いです。

<機械学習と統計学の多な違い>

ディープラーニングのアルゴリズムの種類4つ

「機械学習」「ディープラーニング」「統計学」の違いはご理解いただけたでしょうか。

ここからは少しステップアップして、ディープラーニングにおける代表的なアルゴリズムを4つご紹介します。

少し難解に感じるかもしれませんが、データサイエンスにおいてディープラーニングのアルゴリズムにどのような特徴があるのかを理解することは必須です。

①CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNN、正式には「畳み込みニューラルネットワーク」と呼ばれるこの技術は、ディープラーニングの中でも特に画像認識に優れています。

人間は画像を見るとき、特定の特徴やパターンに注目して物を認識しますよね。CNNも同じように、画像の中の小さな領域を見て特徴を捉え、それを組み合わせて全体の画像を認識します。

この技術の名前の「畳み込み」とは、画像の一部分一部分を取り出して情報を圧縮する処理を指します。この処理により、大きな画像でも効率的に特徴を捉えることができます。

特に、顔認識や自動運転車の技術など、現代の多くの技術にはこのCNNが使われています。

画像だけでなく、音声やテキストにも応用されることが増えてきており、その可能性は広がり続けています。

<使用される主な領域>

• 画像認識
• 顔認識
• 物体検出
• 医療画像解析

②RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

RNN、すなわち「再帰型ニューラルネットワーク」は、ディープラーニングのアルゴリズムの一つで、特に時系列データや連続したデータの解析に最適です。

RNNの最大の特徴は、過去の情報を記憶しながら次のステップの予測を行うことができる点にあります。

たとえば、文章や音声データは、前後の文脈が非常に重要です。

RNNはこのようなデータの文脈を捉えるために、内部に「記憶」の仕組みを持っています。これにより、前の文や音の情報を保持しながら、次の文や音の予測を行うことが可能です。

特に、機械翻訳や音声認識、株価の時系列予測など、連続性が重要なタスクにおいて、RNNはその力を発揮します。

しかし、長い時系列データを扱う際には、情報の途中での消失や爆発が問題となることもあります。

この問題を解決するための進化した形として、LSTMやGRUといったモデルも存在します。

<使用される主な領域>

• 時系列データの予測（例：株価の動き）
• 音声認識
• 自然言語処理（例：文章生成、機械翻訳）

③LSTM（Long Short Term Memory）

LSTM、正式には「Long Short Term Memory」と呼ばれるこの技術は、RNNの一種であり、長期的な依存関係を持つデータの学習に特化しています。

RNNが持つ、長い時系列データの中での情報の消失や爆発といった問題を解決するために開発されました。

LSTMの特徴は、「ゲート」と呼ばれる構造を持っている点です。

これにより、どの情報を記憶し、どの情報を忘れるかを効果的にコントロールすることができます。

具体的には、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートの3つのゲートを持ち、これらが連携して情報の流れを調整します。

この高度な記憶管理のおかげで、LSTMは音声認識や機械翻訳、文章生成など、複雑な時系列データを扱うタスクにおいて高い性能を発揮します。

近年では、LSTMをベースにしたさまざまなモデルも登場しており、ディープラーニングの分野での研究や応用が盛んに行われています。

<使用される主な領域>

• 長い時系列データの解析
• 音声認識
• 機械翻訳
• 文章生成

④GAN（敵対的生成ネットワーク）

GAN、すなわち「敵対的生成ネットワーク」は、ディープラーニングの中でも特に注目されている技術の一つです。

GANは、二つのニューラルネットワーク、すなわち「生成ネットワーク」と「判別ネットワーク」を使用して、データの生成を学習します。

この技術の最大の特徴は、二つのネットワークが「敵対的」に学習を進める点です。

生成ネットワークは、本物に近いデータを生成しようと努力し、一方、判別ネットワークは、そのデータが本物か生成されたものかを判別しようと努力します。

この相互の競争を通じて、生成ネットワークは高品質なデータを生成する能力を向上させているのです。

GANは、画像生成やスタイル変換、超解像などのタスクにおいて、頻繁に利用されます。

特に、アートやエンターテインメントの分野での応用例が増えており、リアルな画像や動画を生成する技術として注目されています。

しかし、その高度な能力ゆえに、フェイク画像や動画の生成など、悪用のリスクも指摘されています。

<使用される主な領域>

• 画像生成（例：アート作品の生成）
• スタイル変換
• 超解像
• 動画生成

主な機械学習の4つの種類

ディープラーニングに種類があるように、機械学習にも多くの種類が存在します。

機械学習の種類として代表的なものは「決定木」「ランダムフォレスト」「サポートベクターマシン（SVM）」「ニューラルネットワーク」の4つです。

知識のあまりない初心者の方には少し難しいかもしれませんが、データサイエンティストを目指すのであれば必ず知っておかねばならないところです。

①決定木

決定木は、機械学習のアルゴリズムの一つで、データを分類するためのツールとして広く利用されています。

データの特徴に基づいて、分岐の連続を通じて判断や分類を行うことが特徴です。

具体的には、ある条件を満たすかどうかでデータを二つのグループに分け、そのプロセスを繰り返すことで、最終的なカテゴリや結果に到達します。

このアルゴリズムの利点は、結果が「木（ツリー）構造」として視覚的に表現されるため、どのような判断が行われたのかが直感的に理解しやすい点です。

また、数値データだけでなく、カテゴリデータも扱うことができます。

主に、マーケティングのターゲティングや医療診断、金融のリスク評価など、さまざまな分野での応用が見られます。

しかし、過度に複雑な決定木は過学習のリスクがあるため、適切な深さや分岐の数を選択することが重要です。

<主に使用される領域の代表例>

• マーケティングのターゲティング
• 医療診断の支援
• 金融のリスク評価
• 製品の品質管理

②ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、機械学習のアルゴリズムの一つで、複数の決定木を組み合わせて使用することが特徴です。

このアルゴリズムは、個別の決定木の弱点を補完し合うことで、全体としての予測精度を向上させることを目指しています。

具体的には、ランダムに選択されたデータサンプルと特徴量を用いて、多数の決定木を生成します。

予測や分類を行う際には、これらの決定木の結果を集約し、最も多くの決定木が示した結果を最終的な出力とします。

ランダムフォレストの利点は、過学習を防ぐ効果があることや、特徴量の重要度を評価できることです。

また、欠損データの取り扱いが容易であり、データの前処理が比較的シンプルです。

さまざまな分野での応用が見られるランダムフォレストは、特に、医療の診断支援や金融のクレジットスコアリング、製造業の品質管理などに使用されています。

このように、高い予測精度と汎用性が求められる場面での採用が増えています。

<主に使用される領域の代表例>

• 医療の診断支援
• 金融のクレジットスコアリング
• 製造業の品質管理
• 生態学的なデータの分析

③サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン、通常SVMとして知られるこのアルゴリズムは、データの分類や回帰分析に使用される機械学習の手法の一つです。

SVMの主な目的は、異なるカテゴリのデータを最も適切に分離する境界線（または、高次元の場合は「超平面」）を見つけることです。

SVMの特徴は、この境界線を決定する際に、異なるカテゴリのデータとの距離が最大となるように選択される点です。

このため、新しいデータが追加されても、境界線の位置が大きく変わることは少なく、安定した分類が可能です。

また、非線形のデータにも対応することができる「カーネルトリック」という技術を用いることで、複雑なデータ構造にも適応することができます。

SVMは、テキスト分類や画像認識、バイオインフォマティクスなど、多岐にわたる分野での応用が見られます。

高い分類性能と柔軟性を持つこのアルゴリズムは、多くの研究者やエンジニアに利用されています。

<主に使用される領域の代表例>

• テキスト分類
• 画像認識
• バイオインフォマティクス（生物情報学）
• 音声認識

④ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のネットワークを模倣した機械学習のアルゴリズムです。

このアルゴリズムは、多数の「ニューロン」と呼ばれる単位から構成され、これらが連携して情報を処理します。

各ニューロンは、入力を受け取り、それに基づいて出力を生成します。そして、これらのニューロンが層をなして組み合わされ、複雑なデータの特徴を捉えることができます。

また、学習の過程で、各ニューロンの接続の強さ（重み）が調整され、最適なモデルが構築されます。

ニューラルネットワークの利点は、非線形なデータや大量のデータを扱うことが得意であること、そして複雑なタスクにも適応できる柔軟性を持っていることです。

先述したように、ニューラルネットワークを基にした「ディープラーニング」技術が注目されており、画像認識や自然言語処理、音声認識など、多岐にわたる分野での応用が進められています。

ニューラルネットワークの可能性は、今後もさらに広がりを見せることでしょう。

<主に使用される領域の代表例>

• 画像認識
• 自然言語処理（例：文章生成、機械翻訳）
• 音声認識
• ゲームのAI

主な統計学の3つの手法

最後に紹介するのは、統計学の主な3つの分析手法です。

統計学は機械学習やディープラーニングとは違い、一つの学問として成立しているので少し毛色が違います。

しかし、一般的なビジネスインテリジェンスとして理解しておきたいのは「主成分分析（PCA）」「重回帰分析（線型回帰）」「クラスター分析」の3つです。

理解することでビジネスにも応用できるので、まずは大枠を理解しましょう。

①主成分分析（PCA）

主成分分析、通常PCAとして知られるこの手法は、統計学の中でも特に広く利用される多変量解析の一つです。

多数の変数を持つデータセットにおいて、変数間の関係性を捉え、データの次元を削減することを目的としています。

具体的には、データの分散が最大となる方向を見つけ出し、その方向を新しい軸としてデータを変換します。

これにより、元の変数よりも少ない数の新しい変数（主成分）でデータを表現することができます。

主成分分析の利点は、データの可視化や解釈を容易にすることができる点です。

また、機械学習の前処理としても利用されることが多く、特に高次元のデータを扱う際に、計算コストを削減するために使用されます。

<よく使われるシーンの代表例>

• 市場調査データの次元削減
• 生物学的なデータの特徴抽出
• 医療画像解析における特徴量の圧縮
• 金融データのリスク要因の特定

②重回帰分析（線形回帰）

重回帰分析は、統計学の手法の一つで、複数の説明変数を用いて、目的変数の変動を予測・説明するために使用されます。

線形回帰とも呼ばれるこの手法は、説明変数と目的変数との関係性を線形の方程式でモデル化します。

具体的には、目的変数と説明変数との間にどのような関係があるのかを数式で表現し、その関係性の強さや方向性を評価します。

この際、説明変数間の相互作用や、説明変数の影響度を数値で示すことができるのが特徴です。

重回帰分析の利点は、複数の変数を同時に考慮することで、より現実的な状況を反映したモデルを構築できる点です。

また、各説明変数が目的変数に与える影響の大きさや方向性を定量的に評価することができます。

<よく使われるシーンの代表例>

• マーケティング活動の効果分析
• 製品の販売予測モデルの構築
• 経済指標の影響分析
• 医療における治療効果の評価

③クラスター分析

クラスター分析は、統計学の手法の一つで、大量のデータを似た特徴を持つグループに分けるために使用されます。

主に、データの中に潜む構造やパターンを発見することを目的としており、教師なし学習の一種ともいえます。

具体的には、データ間の類似性や距離に基づいて、データをグループ化します。この際、どのデータがどのグループに属するのかを事前に指定することはありません。

そのため、データの特性や構造を事前に知らない状態での分析に適しています。

クラスター分析の利点は、大量のデータを効率的に整理・分類することができる点です。

また、新しい市場のセグメントの発見や、顧客のセグメンテーション、商品のカテゴリ分けなど、多岐にわたる分野での応用が見られます。

<よく使われるシーンの代表例>

• 顧客セグメンテーション（顧客のグループ化）
• 商品のカテゴリ分けや推薦システムの構築
• ソーシャルメディアのユーザー行動の分析
• 生物学的なデータのグループ化（例：遺伝子のクラスタリング）

まとめ

この記事では、ディープラーニング、機械学習、統計学の違いとそれぞれの主要な手法について解説しました。

これらの技術はそれぞれ異なる特性を持ちながらも、データ主導の時代において非常に重要な役割を果たしています。

特に、AI技術の進化とともに、これらの技術の組み合わせや応用が今後さらに進むと考えられます。

今後、ディープラーニングや機械学習のアルゴリズムは日々進化しており、それに伴い統計学の手法も新しいデータの形状や特性に合わせて適応していく必要があります。

技術を学ぶ上で、基本的な理解を深めるだけでなく、実際のデータや問題に適用してみることが大切です。

この記事を通じて、ディープラーニング、機械学習、統計学の基本的な理解を深めた上で、実際の業務や研究、学習に役立てていただければ幸いです。

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