コレ1枚で分かる「人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係」：即席！3分で分かるITトレンド

人工知能と機械学習、ディープラーニングついて解説するとともに、その関係性を整理します。

[斎藤昌義（ネットコマース株式会社），ITmedia]

この連載は

　カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう！　今さら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。

　「人間の"知能"は機械で人工的に再現できる」――。そんな研究者の理想から「人工知能」という言葉が生まれたのは1956年のことです。その後、半世紀以上にわたり研究が続けられてきました。

　この間、迷路やパズル、チェスや将棋といったゲームをうまく解くところから始まり、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピュータに登録し、専門家のような回答を導こうとする研究が行われてきました。しかし、人間が辞書やルールを作るわけですから、世の中の全ての事象を登録することなどできません。

　そのため狭い限られた分野では成果を上げることはできましたが、さまざまな分野で広く応用が利く「人間の"知能"」にはほど遠いもので、大きな成果をあげることはありませんでした。

　その後、特定の業務や分野でのデータを解析し、その結果から分類や区別、判断や予測を行うための規則性やルールを見つけ出す手法「機械学習」が登場します。

　「機械学習」の考え方は以前からありました。しかし、コンピュータ性能が不十分であり、その能力を発揮するには至らなかったのですが、コンピュータ性能の向上と手法の進化と共に、その能力を高めていきます。

　「機械学習」は、どのような点に着目して分類や区別、判断や予測をおこなえばいいのか、その基準となる「特徴の選定と組合せ（特徴量）」を使ってデータを分析し、そのデータに潜む規則性やルールを見つけ出してゆきます。しかし、特徴量は人間が設計し登録しなければならず、その巧拙が結果を大きく左右しました。

　しかし、ここ最近になって人間の脳の働きついての研究が進み、その成果を応用した機械学習の一手法である「ディープラーニング」が登場します。この技術は、特徴量の選定や組合せを、データを解析することで自ら作り出すことができます。そのため、人間の能力に依存せずデータ量を増やすほどに、その性能を向上させることができます。いまでは、画像や音声の認識などで人間の能力をはるかにしのぐ性能を発揮しています。

これ1枚で分かる人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係

著者プロフィル：斎藤昌義

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　日本IBMで営業として大手電気・電子製造業の顧客を担当。1995年に日本IBMを退職し、次代のITビジネス開発と人材育成を支援するネットコマースを設立。代表取締役に就任し、現在に至る。詳しいプロフィルはこちら。最新テクノロジーやビジネスの動向をまとめたプレゼンテーションデータをロイヤルティーフリーで提供する「ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA」はこちら。