ディープラーニング（深層学習）とは？ AIブームの火付け役をやさしく解説

「ディープラーニング」は、近年のAIブームを語るうえで欠かせないキーワードです。画像認識、音声認識、自動翻訳、そして生成AI――これらすべての裏側でディープラーニングが活躍しています。この記事では、ディープラーニングの仕組みと注目される理由をわかりやすく解説します。

ディープラーニングとは ― ひと言でいうと

ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の手法のひとつで、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を何層にも重ねて（＝深くして）学習を行う技術です。「深層」という名前は、この「層の深さ」に由来しています。

従来の機械学習では、データのどの部分に注目すべきか（特徴量）を人間があらかじめ設計する必要がありました。ディープラーニングでは、この特徴量の抽出自体もAIが自動的に行います。これが大きなブレークスルーでした。

なぜディープラーニングが注目されるのか

ディープラーニングが急速に発展した背景には3つの要因があります。まず、インターネットやIoTの普及によって大量のデータが利用可能になったこと。次に、GPU（画像処理用チップ）の進化により大規模な計算が現実的なコストで行えるようになったこと。そして、研究者たちによるアルゴリズムの改良が重なったことです。

この3つが揃ったことで、2012年頃から画像認識の精度が人間を超え始め、以降、音声認識や自然言語処理など幅広い分野で従来技術を圧倒する成果を出し続けています。

機械学習との違い

ディープラーニングは機械学習の一種ですので、対立する概念ではありません。違いをシンプルにまとめると、従来の機械学習は「人間が特徴を設計し、コンピュータがパターンを学ぶ」のに対して、ディープラーニングは「特徴の発見からパターンの学習まで、すべてをコンピュータが行う」という点にあります。

その分、ディープラーニングは大量のデータと計算リソースが必要になりますが、複雑な問題に対してはより高い精度を出せる傾向があります。

ビジネスでの活用シーン

ディープラーニングはすでに多くのビジネスシーンで使われています。画像・動画の認識（製品の外観検査、顔認証）、音声認識（議事録の自動作成、音声アシスタント）、自然言語処理（チャットボット、文書の要約・翻訳）、そして生成AI（文章・画像・コードの自動生成）がその代表例です。

ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデルも、ディープラーニングの技術をベースに構築されています。

まとめ

ディープラーニングは、現在のAI技術の根幹を支える技術です。「層を深くしたニューラルネットワークで、特徴の発見から学習まですべてを自動化する手法」と覚えておけば、ビジネスの場面で困ることはないでしょう。エクスチュアでは、ディープラーニングを含むAI技術の導入・活用を幅広く支援しています。