自社が保有するビッグデータ（人間が把握しきれない巨大なデータ群）を活用すれば、業務効率化・最適化が可能です。その際、機械学習やディープラーニング（深層学習）を導入することで、効率良くビッグデータを分析・管理できます。
そこで今回は、機械学習・ディープラーニングの基本概念や特徴、実際の活用事例、開発の判断基準を解説します。
AIにおける機械学習とディープラーニングの違いは？
AI分野に頻出する「機械学習」と「ディープラーニング（深層学習）」は、同じ印象を受けますが、学習の仕組みや適用範囲に違いがあります。ここからは、AIの機械学習とディープラーニングの違いを解説します。
そもそもAIとは「人工知能」
AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、学習や予測、推論、認識・理解、計画、最適化など、人間特有の知的動作をコンピューターで実現できる技術です。
近年、コンピューターの処理能力やセンサー技術、アルゴリズムの向上により、AIは多くの分野で注目され、実用化が進んでいます。
AI技術に関して詳しくは、「AI技術とは？人工知能にできることや活用事例・導入方法を解説」をご覧ください。
機械学習とは：経験から学習・改善するアルゴリズム
機械学習はAI分野の技術の1つで、コンピューターに大量のデータを読み込ませ、反復学習でパターンを発見し、判断・分析できる技術を指します。
機械学習は与えられたデータを活用し、時間経過に伴い精度を向上させる仕組みが組み込まれているケースがほとんどです。AIが学習しパターンを発見できる仕組みは、従来の単純なアルゴリズムでは実現できなかった人間に近い分析を可能にしました。
AIと機械学習の違いについて詳しくは、「AIと機械学習の違いは？人工知能の定義・分類・活用例を解説」をご覧ください。
ディープラーニングとは：ビッグデータを学習し抽出するアルゴリズム
ディープラーニングは機械学習の一部で、より高度に学習・抽出できるアルゴリズムです。通常のコンピューターでは処理しきれない量のビッグデータでも、ディープラーニングなら処理できます。
ディープラーニングが高度な処理能力を実現している理由は、「人間の脳を模した思考システム」を構築している点が大きいです。機械学習において必須とされるパラメータ「特徴量」を指定することなく、コンピューター自身が特徴量を探して学習を行う手法です。
機械学習の種類
機械学習は、学習手法によりいくつかの分類に分かれます。ここからは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の特徴と違いを解説します。
AIを活用した分析について詳しくは、「AIによるデータ分析とは？メリットや導入手順・活用事例を解説」をご覧ください。
教師あり学習：正解データを提供する手法
教師あり学習は、AIに正解データ（正解となる条件・ルール）を提供しながら学習を進める手法です。
例えば、「迷惑メール」と「一般メール」のデータを学習し、新たに受信するメールがどちらに分類されるかを判断できます。この手法は、正解データが存在する場合に高い精度を発揮します。
教師なし学習：正解データを与えず自身で考案させる手法
教師なし学習は、コンピューターに正解データを与えず自身で考案させる手法です。
例えば、顧客の購買履歴や行動履歴を解析し、類似した傾向を持つグループに分類することで、マーケティング戦略の見直しに役立ちます。教師なし学習は、未知のパターンの発見やデータのグループ分けなどに活用されています。
強化学習：思考を繰り返すことで最適解を求める手法
強化学習は、コンピューターが繰り返し思考して最適解を求める手法です。AIが行った行動に対して報酬（正しい判断の評価）や罰（間違った判断の評価）を与え、最適解を探し出していく点が特徴です。
例えば、ゲームをプレイする際に、ある行動が成功に導く場合は報酬を、失敗する場合は罰を与えることで、最適な戦略をAIが自律的に学習できます。
機械学習が活用されている分野
機械学習は、売上予測や機器の故障予測、自動運転など、さまざまな分野に活かされています。ここからは、機械学習の活用分野を解説します。
売上予測：売上実績を参考に生産や受注を調整可能
過去の売上実績や在庫情報を基に、将来の売上を予測して、生産計画や発注タイミングを最適化する取り組みが進んでいます。
機械学習の技術を活用することで、季節変動や突発的な需要の変化にも対応し、利益の拡大を目指せるようになりました。
機器の故障予測：故障の前兆を検知し機器の停止時間短縮
機器に取り付けたセンサーのデータを機械学習で解析することで、異常や故障の兆候を早期に検知する技術が進んでいます。
これにより、メンテナンスや部品交換の効率が向上し、機器の停止時間を大幅に短縮されて生産ラインの安定稼働につながります。
自動運転：複雑で多量のタスクができる
自動運転技術や先進運転支援システム（ADAS）などにも、機械学習の技術が使われています。
複数のセンサーから集めたデータを解析し、瞬時に複雑な判断ができるシステムは、機械学習の応用例の1つです。大量の複雑タスクを自律的にこなすことで、安全かつ効率的な運転支援を実現しています。
ディープラーニングの仕組みは？【多層のニューラルネットワーク学習】
ディープラーニング（深層学習）は機械学習の1つで、脳の神経細胞（ニューロン）を模した多層のニューラルネットワークを活用して学習を行う仕組みです。各層がデータを抽象化し、特徴を抽出することで、人間の認識に似た形で情報を処理できます。
ディープラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で活用されています。従来のアルゴリズムでは実現不可能な高度なパターン認識や分類が可能となり、今後の発展が期待されています。
ディープラーニングの活用分野
ディープラーニングの活用分野の具体例は、予知保全や設備点検、生体認証などです。ここからは、ディープラーニングの活用分野を解説します。
予知保全：ビッグデータの解析により不具合を防止
手作業では難しいビッグデータの解析には、ディープラーニングが有効です。例えば、工場でディープラーニングを活用することで、不具合が発生する前に予兆を検知できる「予知保全」が実装されています。
ディープラーニングの導入により、突発的な故障や生産停止のリスクを低減し、メンテナンスの効率化やコスト削減に貢献しています。
設備点検・生体認証：画像解析で設備の異常検知や照合が可能
ディープラーニングは画像解析に優れているので、設備の点検や生体認証が可能です。例えば、監視カメラやセキュリティシステムで、個人を識別するシステムが開発されています。
ディープラーニングを開発に使うかの判断基準
ディープラーニングは、長時間の学習が必要ですが、高精度な成果を得られます。開発の判断は、データ量の確保やハードウェアの整備状況が重要なポイントです。ここからは、ディープラーニングを開発に使う判断基準を解説します。
データ量：学習に大量のデータを用意
ディープラーニングの効果を発揮するには、大量の学習データが必要です。十分なデータが収集できれば、パターン化された特徴を抽出し、高い精度で予測や分類が可能です。
ハードウェア：計算処理に耐えられるもの
大量のデータを多層のニューラルネットワークに学習させるには、ハイスペックなハードウェアが必要です。GPUを始めとする専用ハードウェア、クラウドサービスの利用など、ディープラーニングを導入する環境を整えられるかの確認が必要となります。
アルゴリズムを使って予測スピードと正確性の向上
近年、多くのカスタマーサービス向けAIアプリケーションには、機械学習やディープラーニングが組み込まれており、顧客の問題を素早く理解して最適な解決策を提示するシステムが実装されています。
今後、ディープラーニングの技術が進めば、カスタマーサービスの自動応答やチャットボットの精度も大幅に向上できると予想されます。
まとめ
今回は、機械学習とディープラーニング（深層学習）の基本概念、特徴、活用事例、開発の判断基準を解説しました。機械学習は比較的シンプルなパターン認識に適しており、既存の業務プロセスに迅速に組み込むことが可能です。
一方、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活用して、人間の脳のような柔軟な判断を実現できるので、画像や音声認識、自然言語処理など、より複雑な分析ができます。
それぞれのメリットを理解し、事業の目的や課題に応じて選択することで、企業の競争力を向上させることができるでしょう。