ディープラーニングとはなんだろう？やさしくたっぷり解説！

ここでは、現代のAI技術においてとても大切な技術「ディープラーニング」について、もっと詳しくわかりやすく説明していきます。
すこしだけ仕組みを学んだ人にも、グンと理解が深まるように書いています。
専門的な単語もやさしく解説しているので、安心して読んでくださいね。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、人間の脳みたいな構造をマネした「ニューラルネットワーク」という仕組みを使って、コンピュータがデータから自分で学んでいく技術のことです。

たとえば、人間も最初はものを見てもよくわからないけど、だんだんと形や色から意味を学んでいきますよね？それと同じで、ディープラーニングは素材の情報を見ながら、少しずつ複雑な意味を理解していきます。

さらに、ディープラーニングはただ覚えるだけでなく、「どうやって覚えるといいか」も自分で工夫しながら学んでいきます。
これが、とてもすごいところなんです。だからこそ、いろいろな分野で大活躍しているのです。

昔からあった機械学習は、データから大事な情報を人間が一生懸命考えて抜き出していました。
たとえば、猫の写真を見分けるとき、「耳がとがっている」とか「ひげがある」など、人間が特徴を考えてルールを作っていたんです。

しかし、ディープラーニングは違います。
コンピュータが大量のデータを自分で見て、勝手に「耳の形が大事かも！」と気づいたりします。
つまり、特徴を自動で発見していくんです。ここが従来のやり方と大きく違う点です。

この違いによって、ディープラーニングはもっと複雑な問題にも対応できるようになりました。
人間が思いつかないような細かいパターンも見つけられるので、びっくりするほど精度が高くなったのです。
さらに、データが多ければ多いほど、ディープラーニングの力はどんどん強くなっていきます。

ディープラーニングは、AIというとっても大きな分野の中のひとつです。
AIの中に機械学習があり、さらにその中にディープラーニングがある、というイメージです。

簡単にまとめると、こんな感じになります。

つまり、AI > 機械学習 > ディープラーニングという順番になっています。ディープラーニングは、特に画像や音声などの複雑なデータを扱うのが得意で、近年のAIブームを支える原動力になっています。

ディープラーニングを支えているニューラルネットワークは、まるで人間の脳の神経細胞（ニューロン）をマネたような仕組みになっています。
コンピュータの中で小さな「人工ニューロン」たちが協力して、情報を処理しているんです。

その基本構造は次の三つに分かれます。

入力層…最初にデータを受け取る場所です。たとえば、画像のピクセル情報や音声の波形データを受け取ります。
隠れ層…入力されたデータを分析し、特徴を見つけ出す場所です。ここでたくさんの計算をしながら、複雑な情報を整理していきます。層が深いほど、より複雑な特徴を見つけられます。
出力層…最終的な答えを出す場所です。たとえば、「これは猫です！」という結果を教えてくれます。

この三つの層をつなぐ「結合」には「重み」というパラメータがあり、学習しながら少しずつ調整していくことで、より良い判断ができるようになります。
重みの調整こそが、コンピュータの「学習」そのものなのです。

ディープラーニングは、私たちの身近なところでもすごく役立っています！たとえば、こんな場面で活躍しています。

顔認証システム…スマホの顔ロック解除などに使われています。マスクをしていても認識できる技術も進化しています。
自動運転車の現場認識…道路標識や歩行者を自動で見分けて安全運転をサポートします。夜間や悪天候でも頑張って判断します。
SNSの写真検索…タグを付けていなくても「犬の写真」と検索できるのはディープラーニングのおかげです。どんどん賢くなっています。
医療で病気を見つける…レントゲン写真から病気の兆候を見つけ出します。がんの早期発見にも役立っています。
AIチャットボットの対応…LINEなどのチャットで、自動で返事してくれるボットもディープラーニングを使っています。最近では、より自然な会話もできるようになってきました。

このように、ディープラーニングはすでに私たちの生活の中にどんどん入り込んでいて、これからもさらに活躍の場を広げていくでしょう！