Deep Learning（深層学習）を簡単に説明
Deep Learning（深層学習）とは？
最初に「AI（人工知能）」と「Deep Learning（深層学習）」の基本的な概念をご紹介します。まず押さえておくべきことは、「AI（人工知能）」は総合的な概念と技術であり、「Deep Learning（深層学習）」はAI（人工知能）を支える手法のひとつだということです。
例えば人間は、動物を見たときに「イヌなのか、ネコなのか」を瞬時に判断します。そのメカニズムは、目や耳から得た情報を経験・知識と照らし合わせ、「動物なのか？」「動物の種類は何なのか？」を推測することで実現しています。
AI（人工知能）の基本的な概念も同様で、人間の脳が行っている“推測”をコンピューターで模倣することにあります。
その際に重要なのが“学習”です。AI（人工知能）も経験・知識がなければ推測できず、適切な回答を導きだせません。
そこで判断するために必要な法則やルールなどを学習する必要があります。
その学習方法は「機械学習（Machine Learning）」と呼び、「深層学習（Deep Learning）」という手法があります。
人間も赤ちゃんのうちは動物を判別できませんが、成長とともに学習すれば判別できるようになります。
AI（人工知能）も人間のように学習することで成長するのです。
そして、より人間の脳に近い手法として「Deep Learning（深層学習）」に注目が集まっています。
機械学習は、大量のデータから規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測を行う手法です。そのためには、「色と形に注意」のように着目すべき特徴（特徴量）を人間が指定する必要があります。
Deep Learning（深層学習）は、その機械学習を発展させた手法です。
人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」を用い、特徴量の設定や組み合わせをAI（人工知能）自ら考えて決定します。
機械学習では、「色と形に注意」のように着目点を指示する必要がありましたが、Deep Learning（深層学習）の場合は指示をしなくても自動で学習します。ただし、精度を高めるには大量のデータが必要になり、読み込ませるデータによって学習の方向性も変わるので慎重に選ぶ必要があります。
囲碁AI「AlphaGo（アルファ碁）」やIBM社の質問応答・意思決定支援システム「Watson（ワトソン）」などは、このDeep Learning（深層学習）に該当します。
AIを使うには何が必要？学習モデルとデータセットについて
実際にAI（人工知能）を利用する場合、「人工知能を作る学習フェーズ」と「人工知能を使う予測・認識フェーズ」にわけられます。その中で特に重要なのが、赤ちゃんのAI（人工知能）を成長させる学習フェーズで、その際に必要になるのが学習用の「データセット」と「学習モデル」です。一般的には「データセット」から規則性や関連性を抽出し、学習を繰り返すことで「学習モデル」を作っていきます。
特にDeep Learning（深層学習）の場合、精度を高めるために大量のデータが必要です。また、データの正確性も重要な要素になります。不完全なデータで学習すると、間違った判断をしてしまい、求めている方向にAIが学習しないリスクがあるからです。
学習済モデル構築にかかる計算コストは？
学習済モデルを構築するには、「AIに導き出してもらいたい回答」「その回答を得るために必要な学習」「学習するために必要なデータセット」などを明確にしたうえで設計を行います。その際に生データを収集し、データベース化し、データセットを作り、学習を繰り返す必要があるため、データの整理や学習には膨大な時間を要します。
さらに、AI（人工知能）が狙った方向に学習するようにチューニングする必要もあります。そこでAI（人工知能）を導入する場合は、AI（人工知能）コンサルタントやデータサイエンティストなどの専門家が欠かせません。
AIとDeep Learningの未来
Deep Learning（深層学習）により、従来の機械学習では不可能だった複雑なデータが扱えるようになりました。ここからAI（人工知能）はさらに進化するでしょう。AI（人工知能）がより高度な学習を自ら行うようになれば人間の負担は減り、業務は飛躍的に効率的になると予想します。
Deep Learningの登場により今まで以上にAIの精度が上がりスピードも向上することでより多くの分野でAIが活用されるようになりました。Deep Learningを「画像認識」や「音声認識」「自然言語処理」などに活用することで、私たちの暮らしはより豊かになると期待できます。ビジネスにおいても、Deep Learningを取り入れることで様々なサービスの品質向上や新しいサービスやビジネスモデルの創出が期待されます。
生成AIを様々な分野で利活用する上で、システムの裏側ではこういったDeep Learning技術が支えていることを意識して、AI導入を進めていきましょう。