1分でわかるIT用語！ディープラーニングとは？活用事例も合わせてご紹介

巷に聞くディープラーニングをご存知でしょうか。AIとかそんな感じのやつ？と思ってはいませんか？実はAIとは少し違います。そこで今回はディープラーニングについてと活用事例も合わせてご紹介いたします。

ディープラーニングとは人間が手を加えなくてもコンピュータ自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術です。人間の脳、特に脳神経の構造がモデルになっています。

ディープラーニングでは、神経細胞（ニューロン）を「ノード」、神経細胞同士の接合部であるシナプスを「エッジ」と呼び、人間の脳の神経回路網（ニューラル・ネットワーク）を再現しています。

そのネットワーク層を幾重にも深く（深層）することによって、機械学習の性能を飛躍的に高めることに成功しています。この技術を、日本語では「深層学習」、英語では「ディープラーニング」と呼んでいます。

ディープラーニングは、AIや機械学習とは違いあくまでも機械学習の一部ということです。今までの機械学習は、あるデータに対する答えを学習する（教師あり学習）ことで判断をしていました。しかし、ディープラーニングの登場により、あらかじめ答えを与えていなくてもコンピュータ自身が学習して（教師なし学習）判断ができるようになりました。

この３つの関係性としては、AIの中に機械学習があり、機械学習の中にディープラーニングがあることになります。

ディープラーニングについて軽く理解したところで、実際にもうすでにあるディープラーニングの活用事例をみていきましょう。

製造業などの工場で使われていて、良品・不良品の見分けを画像処理技術を活用しています。また、ロボットアームと連動することで、不良品と判断したものは自動的に取り除いてくれます。これによって、人件費のコスト削減や検品作業を24時間稼働させることが可能になりました。

こちらも製造業などの工場で使われており、在庫数を最適化することで在庫の抱え込みコストを削減することができます。複雑工業用品を生産しているメーカーでもデータを学習させることで、在庫数を自動的に最適化させるアルゴリズムを構築することにも成功しています。

農業ドローンといってもただ農薬をまくだけではありません。ディープラーニングを活用した農業ドローンは、画像認識を行うAIを搭載することで、害虫を特定し農薬をかけるといった動作もすることができます。これにより、品質の向上やコスト削減に繋がります。

漁業の場でも利用されており、特に養殖業に特化したシステムは、魚が餌を食べる状況をリアルタイムで評価するAIで、画像解析によって魚の食欲を自動的に判定することができます。

金融分野でもAIの導入が進んでおり、AIを使ったクレジットカードの不正監視システムで、Visaが発表した内容では、推定で年間250ドルの被害を防げたという解析結果を出しています。

無人レジは日本にもあり、高輪ゲートウェイ駅にある店舗では、無数のカメラから映像をAIが認識するため、盗難のリスクを防ぐことができます。完璧な無人店舗ができれば人件費の削減に大きく繋がります。

日本にも介護ロボットは導入されており、物体検知能力による入居者の認識や、生体信号検知機能による発作や転倒を検知した見守りなどに活用されています。

ディープラーニングについてと活用事例を見てわかるように、様々な分野で実用されてきています。更に技術が発展して企業が導入していくと、人件費やコスト削減に繋がります。人が機械に仕事を奪われる日が近いかもしれません。