ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、機械学習で利用される技術の一つで「深層学習」とも呼ばれます。

近年、この技術は幅広い分野で活用されるようになり、なかでもAI（人工知能）の発展に多大な貢献をしていることから注目を集めています。

音声や画像情報をもとに機械が自動的に学習していくシステムで、人間の神経細胞のネットワーク（ニューラルネットワーク）に似た仕組みで実現されます。

ニューラルネットワークは、音声・画像などの情報を入力し、それを処理層(中間層、隠れ層)で解析し、出力層で結果を出力します。

ディープラーニングでは、画像・音声などの莫大なインプットデータを元に学習し、多層に構成されたニューラルネットワークによって、より複雑な解析と高精度の結果を導き出すことができます。

こういった多層のニューラルネットワークをディープニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Networks)とも言います。

また、ディープニューラルネットワークには畳み込み処理を含む、畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Networks)が用いられます。

ディープラーニングは、ニューラルネットワーク以外にも、Deep Q Learning(DQN)のような深層強化学習も当てはまってきます。

現代におけるディープラーニングの重要性

ディープラーニングは理論として1980年代に成立していましたが、インプットデータの不足や、コンピューターの処理能力不足により、一般社会での実用には至っていませんでした。

しかし、近年、収集された莫大な画像・音声などのインプットデータや、コンピューター処理速度の向上により、実現可能な技術となったのです。

今やディープラーニングは、人間を凌ぐ高精度での学習・解析技術として、各産業で導入する企業が増えています。

ディープラーニングは多層にするほど良いのか？

少し余談になります。

ディープラーニングでは、ネットワークを多層にすればするほど精度が良くなると思いがちですが、そうではないことが研究で分かっていました。

単純な考えで多層にしすぎると、勾配消失問題が発生し、うまく学習が進まなくなってしまいます。

実際に単純なDNNでは、50層より20層程度のネットワークの方が精度が良いです。

しかし、2015年にResNet(ResidualNetwork)と呼ばれるDNNがコンペティションで優勝しました。

2014年までは20層程度だったものが、152層まで増やしたネットワークで高精度を叩き出したのです。

そして、まだまだディープラーニングは進化し続けています。

ここでは仕組みや構造については触れませんが、気になった方がいれば調べてみてください！

ディープラーニングでできること

ディープラーニングを用いると、どのような事ができるのかご紹介していきたいと思います。

音声認識

人の声を認識して声の持ち主を識別したり、音声から文章に変換したりする技術です。

一般的に「発話解析」などと呼ばれ、これらの分野でもディープラーニングが使われています。

Appleデバイスの「siri」や、「OK Google」などをイメージすると理解しやすいでしょう。

近年では、スマートスピーカーや、家電など、広く活用されています。

画像認識

画像データを解析して、物体が何かを解析する技術です。

製造工場では、人件費の削減や、人手不足の解消を目的として、作業者の代わりに部品の識別や製品の外観検査に活用する例も見られます。

近年、ニュースに取り上げられる機会の増えた自動運転技術にも画像認識が使用されています。

自然言語処理

日常生活で使われる「話し言葉」や「書き言葉」を処理し、コンピューターに理解させる技術です。

例えば、店舗の窓口やATMなどの対応、文書の要約などに活用されます。

自然言語を解析する際、単語ひとつひとつではなく、前後の数単語も一緒に解析する必要があるため、ディープラーニング(Deep CNN)がよく使われます。

異常検知

インプットとなるデータの挙動、値の発生頻度などを解析して、正常・異常の判断を行う技術です。

例えば、特定のパラメータに対し正常範囲を設定してOK・NGの判定をしていた機械などで、より精度の高い兆候管理が可能となります。

ディープラーニングの「ブラックボックス問題」

一般社会への活用が進むディープラーニングですが、一方でそのメカニズムに起因するリスクをはらんでいる技術です。

ディープラーニングは、その高い学習能力と解析技術により、人間では不可能な深さとスピードで結論を導き出します。

例えば、将棋の対局でAIが導き出す一手は、プロ棋士をも上回る指し手の解析によって実現されます。

しかし、次の差し手の結論を導き出すまでの過程は、人間にとって理解できないので、「ブラックボックス（中味が見えない状態）」と呼ばれています。

ということは、望まない結果が得られた場合でも「なぜそのような結論に至ったのか」が人間では分からなくなってしまうのです。

仮に医療分野でディープラーニングを活用した場合、致命的な結果に至ったとしても、その結果に対する解決策や再発防止策を導き出すことが困難になるでしょう。

この「ブラックボックス問題」は一部専門家から、ディープラーニングの実用にあたってのリスクとして指摘されており、現在は、それに対抗するための技術向上が必須課題となっています。

ディープラーニングに関わる資格は？

前述の通り、各分野での導入が進むディープラーニングですが、国内ではその実務スキルを有する人材の育成が進められています。

ここでは、日本ディープラーニング協会の開催する資格と概要を紹介します。

日本ディープラーニング協会とは？

日本ディープラーニング協会（JDLA）とは、2017年に設立された一般社団法人です。

日本国内のディープラーニングをコア事業とする企業が中心となり、ディープラーニングを産業競争力の向上につなげることを目的として設立されました。

ディープラーニングの産業活用促進や、公的機関や産業会に対しての意見提言活動のほか、人材育成活動も推進しており、資格試験は当該協会主催のものとなります。

受験者の業種は「ソフトウェア業」、「情報処理・提供サービス業」が多く、受験者数は年々増加傾向にあります。

ディープラーニングへの期待や需要が高まるとともに、認知度も広まっていくでしょう。

G検定（ジェネラリスト）

ディープラーニングに関する知識を持ち、事業に活用していく人材（ジェネラリスト）の育成を目的とした資格です。

E検定

ディープラーニングに関する知識を持ち、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目的とした資格です。

協会の認定する企業による育成プログラムの受講とあわせて、資格試験を受けます。

資格取得によって得られるメリット

合格者の声として「今後システム開発の基盤となる分野について基本的な知識が身についた」という意見が多く見られます。

また、「転職活動のために取得した結果、採用時に優位に働いた」、「第三者の認定が対外的な自己アピールになった」など、実利を伴うコメントも寄せられていることから、取得するメリットは大いにあると言えます。

今後さらに発展するディープラーニング

ディープラーニングは、今後、AIの発展とともに各種産業への導入が見込まれる技術です。

自動運転技術や音声認識など、身の回りに実用されるケースも増える中、エンジニアにとっては特に必須スキルとなっていくことも想定されます。

この先、さらに専門知識・スキルのニーズが高まっていく分野「ディープラーニング」について、一般知識だけでも身につけておくと、キャリアを広げる手がかりになります。

「ディープラーニング」や「機械学習」「人工知能」につきましては、弊社ブログでもたくさん公開していますので、是非ご活用くださいね！

こちらの記事もオススメ！

2020.07.28機械学習 特集知識編人工知能・機械学習でよく使われるワード徹底まとめ！機械学習の元祖「パーセプトロン」とは？【人工知能】ニューラルネ...

2020.07.17ライトコード的「やってみた！」シリーズ「やってみた！」を集めました！（株）ライトコードが今まで作ってきた「やってみた！」記事を集めてみました！※作成日が新し...