ディープラーニングとは？仕組みや種類、活用シーンをわかりやすく解説

ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路をまねたニューラルネットワークを何層も重ね、大量のデータから特徴を自動で学び取るAI技術です。とはいえ「AIや機械学習と何が違うの？」「生成AIとどういう関係があるの？」と疑問を持つ方も多いでしょう。

本記事では、ディープラーニングの仕組みや機械学習との違い、生成AIとの関係、代表的な手法や活用シーンまでをかみ砕いて解説します。

ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニング（深層学習）とは、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多層に重ねて学習させる手法です。英語ではDeep Learningと表記します。

「総務省（令和元年版 情報通信白書）」でも、多数の層からなるニューラルネットワークを用いる機械学習と説明されています。コンピューター自身がパターンを見つけられる点が評価され、近年のAIブームのきっかけになった手法と位置づけられました。

言葉の位置づけを整理すると、もっとも広い概念がAIで、その中に機械学習、さらに内側にディープラーニングが入ります。つまりAIを実現するための具体的な手法のひとつです。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングの仕組みは、層を重ねたニューラルネットワークにデータを通し、正解とのズレが小さくなるよう調整を繰り返すという流れで成り立ちます。人が判断ルールを細かく書き込むのではなく、データそのものから規則性を見つけさせる点が大きな特徴です。

ここからは、ネットワークの構造と学習の流れに分けて見ていきます。

ニューラルネットワークの構造（入力層・中間層・出力層）

ニューラルネットワークは、入力層・中間層（隠れ層）・出力層という3種類の層で構成されます。入力層は画像や文章などのデータを受け取る玄関口で、出力層は「これは猫」といった最終的な答えを出す場所です。

あいだにある中間層では、受け取った数値に重みをかけて次の層へ渡す処理が何度も繰り返されます。この中間層を深く積み重ねるからこそ、「ディープ（深い）」ラーニングと呼ばれるわけです。

層が浅いと単純な判断しかできませんが、深くするほど複雑なパターンをとらえられるようになります。線や色の変化といった細かい特徴から、顔や物体といった大きな特徴へと理解を積み上げていくイメージです。

学習のプロセス（誤差逆伝播法など）

ディープラーニングの学習は、予測と正解の誤差が縮まるように重みを調整する作業の繰り返しで進みます。出力側から入力側へさかのぼって重みを直す手法が、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）です。

例えば猫の画像を「犬」と誤った場合、どの重みが誤りに影響したかを計算し、少しずつ修正します。これを何万回と繰り返すうちに精度が高まっていく仕組みです。

そのため学習には、正解ラベル付きの大量データが欠かせません。ラベル付けはアノテーションと呼ばれ、AI開発の品質を左右する重要な工程です。

アノテーションの手順やコツは、下記の記事で解説しています。

ディープラーニングとAI・機械学習の違い

AI・機械学習・ディープラーニングの違いは、カバーする範囲の広さで整理すると理解しやすくなります。3つは並列の技術ではなく、入れ子の関係にあるためです。

ここでは、それぞれの関係性と、従来の機械学習との具体的な差を確認していきましょう。

AI・機械学習・ディープラーニングの関係性

3つの用語は、「AI＞機械学習＞ディープラーニング」という包含関係で並びます。「総務省（令和元年版 情報通信白書）」でも、この3つは入れ子の図として整理されています。

いちばん外側のAIは、人間の知的なふるまいをコンピューターで再現しようとする分野全体を指す言葉です。その内側にある機械学習は、データからパターンやルールを見つけ出し、新しいデータの判断に当てはめる手法を指します。

そして機械学習の中の一手法が、ディープラーニング。AIという家の中に機械学習という部屋があり、その部屋に置かれた道具のひとつがディープラーニング、とイメージすると掴みやすいでしょう。

従来の機械学習との違い（特徴量設計の自動化）

従来の機械学習との最大の違いは、着目すべきポイント（特徴量）を人が決めるか、コンピューターが自分で見つけるかにあります。

総務省の情報通信白書では、ニンジンとジャガイモを見分ける例が挙げられました。従来の機械学習では「色に注目する」と人が指示する必要がありましたが、ディープラーニングでは色に注目するとうまくいくということ自体を学びます。

項目	従来の機械学習	ディープラーニング
特徴量の設計	人が設計する必要がある	モデルが自動で抽出する
得意なデータ	表形式の数値データなど	画像・音声・自然言語など
必要な計算資源	比較的小さくても動かせる	GPUなど高い計算能力が必要
判断の根拠	比較的説明しやすい	説明が難しい場合がある

ディープラーニングと生成AIの関係

結論から言うと、生成AIはディープラーニングの応用として生まれた技術です。ChatGPTのような文章生成AIも画像生成AIも、根っこにあるのは多層のニューラルネットワークです。

従来のAIが分類や予測を得意とするのに対し、生成AIは学習した内容をもとに新しい文章や画像を作り出せる点が異なります。両者を混同しないよう、技術的なつながりを押さえておきましょう。

生成AI（LLM・画像生成AI）もディープラーニングが基盤

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、ディープラーニングで作られたモデルです。膨大な文章データから、次に来る言葉を予測して文章を組み立てます。

画像生成AIも同じで、大量の画像とテキストを学習したネットワークが土台です。「猫の絵を描いて」という指示で絵を作れるのは、学習した特徴を組み合わせているからです。

つまり生成AIは、別系統の技術ではありません。ディープラーニングという土台に積み上がった応用分野と捉えると、技術用語の関係も整理しやすくなるはずです。

生成AIの仕組みや従来AIとの違いは、以下の記事で解説しています。

Transformerの登場が生成AIの進化を後押し

現在の生成AIを支えているのが、2017年に発表されたTransformer（トランスフォーマー）というディープラーニングの手法です。Googleの研究者らによる論文「Vaswani, A. et al.（2017）」で提案されました。

それまでの自然言語処理では、文章を単語ごとに順番に処理する方式が主流でした。Transformerは文全体を見渡し、どの単語同士が強く結びついているかに注目する仕組みを採用しています。

順番に処理する構造をやめたことで学習の効率が上がり、大きなモデルを現実的な時間で学習させられるようになりました。GPTシリーズをはじめとする現在のLLMも、この設計を土台にしています。

ディープラーニングの主な手法・種類

ディープラーニングには、扱うデータの種類に合わせた代表的な手法があります。ここでは初心者がまず押さえておきたいCNN・RNN・GANの3つを見ていきましょう。

手法	得意なデータ	主な用途
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）	画像	画像分類・物体検出・外観検査
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）	時系列データ・文章	需要予測・音声認識・機械翻訳
GAN（敵対的生成ネットワーク）	画像などの生成	画像生成・学習データの水増し

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNNは、画像認識を得意とするディープラーニングの手法です。畳み込みという処理で画像を部分ごとに見ながら、輪郭や模様といった特徴を抽出していきます。

浅い層では線や色の変化のような単純な特徴を、深い層では目や車輪といった意味のあるまとまりをとらえる仕組みです。人が「ここに注目せよ」と教えなくても、判断に効く特徴を自分で見つけられます。

写真の分類、顔認証、製造ラインでのキズ検出など、画像を扱う場面で幅広く使われてきました。

画像認識の詳しい仕組みは、下記の記事でかみ砕いて解説しています。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

RNNは、時系列データや文章のように順番が意味を持つデータを得意とする手法です。前の処理結果を次の処理へ引き継ぐ構造になっており、文脈を保ちながら情報を扱えます。

例えば「今日は雨が降りそうなので傘を」という文の続きを予測するには、前半の内容を覚えておく必要がありますよね。RNNはこの記憶にあたる役割を、ネットワークの中で担っています。

売上や気温の推移といった時系列予測、音声認識、機械翻訳などで活用されてきた手法です。ただし長い文章では前半の情報が薄れやすく、その弱点を補う形でTransformerが広まった経緯があります。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GANは、2つのネットワークを競わせながら学習させる手法です。2014年にGoodfellow氏らが発表した論文「Goodfellow, I. J. et al.（2014）」で提案されました。

片方の生成器は偽物のデータを作り、もう片方の識別器は本物かどうかを見分けます。生成器は識別器をだませるように、識別器は見破れるように学習を重ねるうちに、本物に近いデータが生まれる流れです。

偽札作りと鑑定士のいたちごっこに例えられることが多く、画像生成や学習データの水増しなどに使われてきました。

ディープラーニングの活用シーン

ディープラーニングは、画像・言葉・音といった人が扱ってきた情報を機械が処理できるようにした点で、活用の幅を大きく広げました。特別な研究機関だけの技術ではなく、医療や製造、物流など身近な現場にも入り込んでいます。

ここでは代表的な3つの場面を紹介しましょう。

画像認識（医療・製造業の外観検査など）

画像認識は、ディープラーニングの実力がもっとも早く発揮された領域です。医療分野では、レントゲンやCTなどの画像から病変の疑いがある箇所を示し、医師の見落としを減らす支援に使われています。

製造業で広がっているのは、製品表面のキズや異物を見つける外観検査での活用。人の目による検査は熟練度や疲労で品質が揺れやすいため、判断のばらつきを抑えられる点が評価されています。

物流での荷物の仕分けや、農業での作物の等級判定など、応用範囲は業種を問わず広がりました。

画像認識AIの具体的な活用事例は、以下の記事でまとめています。

自然言語処理（チャットボット・翻訳）

自然言語処理は、人が使う言葉をコンピューターに処理させる技術です。問い合わせ対応のチャットボットや機械翻訳は、その代表例といえるでしょう。

社内のFAQ対応にチャットボットを置けば、営業時間外に届いた質問にも一次回答を返せます。翻訳の分野では、単語の置き換えではなく文全体の流れをふまえた訳文を作れるようになりました。

文章の要約、メールの下書き、議事録の作成といった事務作業の支援にも広がっています。

音声認識・異常検知

音声認識は、話し言葉を文字データに変換する技術です。スマートスピーカーやスマートフォンの音声アシスタント、会議の自動文字起こしなどで身近になりました。

一方の異常検知は、正常な状態のデータを大量に学習させ、そこから外れた動きを見つける使い方です。工場設備の振動や音の変化から故障の予兆をつかむ、予知保全での活用が代表的です。

クレジットカードの不正利用検知やネットワーク侵入の検知など、安全を守る用途にも使われています。

よくある質問

ディープラーニングへの理解を深めてAI活用の第一歩を踏み出そう

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを多層に重ね、データから特徴を自動で学び取る手法です。「AI＞機械学習＞ディープラーニング」という包含関係を押さえるだけで、AI関連の情報は読み解きやすくなります。生成AIもこの技術の延長線上にある存在です。CNNやRNN、Transformerも、「どんなデータを、どう扱う工夫か」という視点で見れば難しくありません。

基礎を理解できたら、次は自分の仕事のどこにAIを使えるかを考えてみてください。仕組みを知ることが、AI活用への確かな一歩です。

最後に

ディープラーニングや生成AIを自社業務に活かすには、技術の理解だけでなく、課題に合った活用方法やシステム設計が重要です。WEELでは、業務課題の整理から生成AI・AIシステムの開発、導入後の運用まで一貫して支援しています。