AI、機械学習、ディープラーニングとは何か？これら3つの用語の違いは何か？
現代の技術時代において、AI、機械学習、ディープラーニングという用語はますます頻繁に登場しています。多くの方がこれらを同義語のように使うこともありますが、実際にはこれらは密接に関連しながらも決して同一ではない3つの概念です。
例えば、2016年にGoogleのAlphaGoが囲碁の名人イ・セドルを破った際、メディアはAI、機械学習、ディープラーニングという用語を交互に用いてこの勝利を表現しました。実際にはAI、機械学習、ディープラーニングはいずれもAlphaGoの成功に寄与しましたが、同じものではありません。
本記事では、AI、機械学習、ディープラーニングの違いとそれらの関係性を明確に理解いただけるよう解説します。ぜひINVIAIと一緒に詳しく学びましょう！
人工知能（AI）とは何か？
人工知能（Artificial Intelligence - AI）は、コンピュータ科学の広範な分野であり、人間の知能や認知機能を模倣できるシステムの開発に焦点を当てています。
言い換えれば、AIは問題解決、意思決定、環境認識、言語理解など、人間の知能を必要とするタスクをコンピュータが実行できるようにするあらゆる技術を含みます。AIは単にデータから学習する手法だけでなく、人間がプログラムしたルールや知識ベースのシステムも含みます。
実際には、AIシステムは様々な設計方法があります。固定ルールベース、専門家知識ベース、データと自己学習能力に基づくものなどです。一般的にAIは以下の2つに分類されます：
- 狭義のAI（弱いAI）：特定のタスク（例：チェスの対局、顔認識）に特化した人工知能。現在のほとんどのAIシステムはこちらに該当します。
- 汎用AI（強いAI）：人間が行えるあらゆる知的タスクを理解し実行できる人工知能。これは将来的な目標であり、現実にはまだ存在しません。
>>> 詳しくはこちらをご覧ください: AIとは何ですか？
機械学習（Machine Learning）とは何か？
機械学習（ML、Machine Learning）はAIのサブセットであり、データから自己学習し、明示的なプログラミングなしに精度を向上させるアルゴリズムや統計モデルの開発に焦点を当てています。人間がすべての指示を書き込む代わりに、MLアルゴリズムは入力データを分析し、規則性を抽出して新しいデータに対して予測や判断を行います。
1959年にアーサー・サミュエルが提唱した定義によれば、機械学習は「明示的にプログラムされなくても学習能力を持つコンピュータの研究分野」です。主な機械学習の種類は以下の通りです：
- 教師あり学習（supervised learning）：ラベル付きデータセット（例：過去の住宅価格データ）を用いてモデルを訓練し、予測を行う。
- 教師なし学習（unsupervised learning）：ラベルなしデータから構造やグループを見つけ出す（例：顧客の行動パターンに基づくクラスタリング）。
- 強化学習（reinforcement learning）：環境と相互作用し、報酬や罰を通じて行動を学習する（例：ゲームAIがプレイを通じてスキルを向上させる）。
重要なのは、すべてのAIシステムが機械学習であるわけではありませんが、すべての機械学習アルゴリズムはAIの一部であるということです。AIはMLよりも広い概念であり、すべての正方形が長方形であるが、すべての長方形が正方形でないのと似ています。
伝統的なAIシステム、例えば探索アルゴリズムに基づくチェスプログラムは、データから「学習」することなく、人間がプログラムしたルールに従って動作します。これらはAIですが、MLではありません。
ディープラーニング（Deep Learning）とは何か？
ディープラーニング（DL、Deep Learning）は機械学習の専門分野の一つであり、多層の人工ニューラルネットワークを用いてデータから学習します。
「ディープ（深い）」とは、多数の隠れ層（通常3層以上）を持つネットワーク構造を指し、この多層構造により高度に抽象化された複雑な特徴を学習できます。ディープラーニングは生物学的な神経細胞のネットワークを模倣した人工ニューロンの結合に着想を得ています。
ディープラーニングの強みは、生のデータから自動的に特徴を抽出できることです。深層学習モデルは、人間が事前に特徴量を設計しなくても、重要なパターンや特徴を自ら見つけ出します。そのため、画像、音声、自然言語などの複雑なデータに特に効果的であり、手動で特徴を定義することが困難な領域で優れた性能を発揮します。
ただし、高い性能を得るためには大量のデータと強力な計算資源（GPU、TPUなど）が必要です。十分なデータと計算力があれば、ディープラーニングは画像認識、音声認識、機械翻訳、ゲームプレイなどのタスクで人間と同等かそれ以上の成果を上げることもあります。
AI、機械学習、ディープラーニングの関係性
前述の通り、ディープラーニング ⊂ 機械学習 ⊂ AIです。AIは最も包括的な分野であり、その中に機械学習があり、さらにその中にディープラーニングが位置しています。つまり、すべてのディープラーニングアルゴリズムは機械学習の一種であり、すべての機械学習手法はAIの一部です。
しかし逆は必ずしも真ではありません。すべてのAIシステムが機械学習を用いているわけではなく、機械学習はAIを実現する多様なアプローチの一つに過ぎません。
例えば、AIシステムは人間がプログラムしたルールセットのみに基づくこともあります（機械学習を使わない）。果物の分類AIがバーコードのラベルに基づいて動作する場合などです。一方で、問題が複雑でデータ量が多い場合は、機械学習やディープラーニングの手法が必要になります。
AI、機械学習、ディープラーニングの主な違い
階層的な関係があるものの、AI、ML、DLは範囲、動作原理、技術的要件において明確な違いがあります：
対象範囲
AIはルールベースやデータ学習を含む知能模倣のあらゆる手法を含む広義の概念です。機械学習はAIの中でもデータから自己学習する手法に限定され、ディープラーニングはさらに機械学習の中の多層ニューラルネットワークを用いるサブセットです。
学習方法と人間の介入
伝統的な機械学習では、人間が特徴量（feature）を選択・抽出し、アルゴリズムに提供する必要があります。
一方、ディープラーニングは特徴抽出を自動化し、多層ニューラルネットワークが生データから重要な特徴を学習するため、人間の専門知識への依存が減少します。
簡単に言えば、複雑な課題（例：画像認識）では、従来のMLモデルはエンジニアが形状、色、エッジなどの特徴を設計する必要がありますが、DLモデルは画像を直接「見て」自動的に特徴を学習します。
データ要件
機械学習アルゴリズムは、質の高い明確な特徴を持つ中規模から小規模のデータセットでも良好な結果を出すことが多いです。対して、ディープラーニングは数百万のサンプルを含む大規模データセットが必要となることが多いです。
例えば、ディープラーニングに基づく音声認識システムは、数万時間の音声データで訓練されて高精度を達成します。これは「ビッグデータ」の時代に特に適しており、組織の80%以上の非構造化データ（テキスト、画像など）を効率的に処理できます。
計算インフラ要件
ディープラーニングモデルは非常に複雑で大量のデータを処理するため、高性能な計算資源が必要です。伝統的な機械学習アルゴリズムはCPU上、場合によっては個人用PCでも動作可能ですが、ディープラーニングはGPU（またはTPU、FPGA）の並列計算支援がほぼ必須です。
ディープラーニングのモデル訓練は単純なMLモデルよりもはるかに時間がかかり、数時間から数日かかることもあります。
性能と精度
AIの究極の目標は、必ずしもデータから学習することなく、与えられたタスクを成功裏に解決することです。一方、機械学習は訓練データから学習し、予測精度を最大化することを目指し、モデルの「説明可能性」は犠牲にすることがあります。
ディープラーニングは十分なデータと計算資源があれば、従来のML手法を大きく上回る高精度を達成することが可能です。多くの認識タスクで記録的な精度を達成していますが、その代償として計算コストが高くなります。
適用分野
機械学習は中規模のデータ量と計算リソースで十分な精度が求められるデータ分析や予測に適しています。例えば、顧客行動予測、信用リスク分析、不正検出、スパムメールフィルタリングなど、構造化データが中心のタスクに有効です。
一方、ディープラーニングは高精度が求められ、画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転などの非構造化データを扱う複雑な課題に優れています。これらの分野では大量のデータと多層ニューラルネットワークが必要とされます。
AI、機械学習、ディープラーニングの実際の応用例
違いをより明確に理解するために、各技術の代表的な応用例を紹介します：
人工知能（AI）：Googleの需要予測アルゴリズム、UberやGrabの最適ルート検索アプリ、商用航空機の自動操縦システムなど、私たちの周囲の多くのスマートシステムにAIが活用されています。チェスのDeep Blueや囲碁のAlphaGoもAIの一例です。
なお、一部のAIシステムは機械学習を用いず、ゲーム内のNPC制御など固定ルールに基づくものもあります。
機械学習：Siri、Alexa、Google Assistantなどのスマートアシスタントはユーザーデータから学習し、適切な応答を返します。スパムメールやマルウェア検出ソフトもMLアルゴリズムを用いています。
また、ビジネス予測、金融リスク分析、Netflixの映画推薦やAmazonの商品推薦など、多様な分野で活用されています。
ディープラーニング：近年のAIの飛躍的進歩の背景にはディープラーニングがあります。音声認識（音声からテキスト変換や仮想アシスタント）、画像認識（物体検出や顔認識）、自動運転車のリアルタイム映像解析など、高精度が求められる分野で活用されています。
また、GPT-4に代表される生成AI（Generative AI）の基盤技術としてもディープラーニングは不可欠です。これらの巨大なファウンデーションモデルは膨大なテキストや画像データで訓練され、新しいコンテンツ生成や多様なタスクの実行を可能にしています。実際、強力なディープラーニングモデルを用いた生成AIは従来の方法に比べて価値創出の速度を大幅に向上させています。
まとめると、AI、機械学習、ディープラーニングは同義語ではなく、階層的かつ明確な違いがあります。
AIは機械の知能全体を示す包括的な概念であり、その実現手段として機械学習とディープラーニングが重要な役割を果たしています。機械学習はデータから学習し改善することを可能にし、ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを用いて大量のデータから卓越した性能を引き出します。
これらの違いを正しく理解することは、適切な技術用語の使用だけでなく、技術選択においても重要です。単純な機械学習モデルで十分な場合もあれば、複雑な課題にはディープラーニングが必要となります。将来的には、データ量と要求が増大する中で、ディープラーニングがAI分野の新たな進展を牽引し続けると予測されています。
