「AIや機械学習、ディープラーニングの違いがよくわからない」「どれも同じように聞こえるけれど、具体的に何が違うの？」と感じたことはありませんか？私は 前職の最終面接でこれらの違いについて聞かれ、わかりませんと答えた苦い思い出があります。
このシリーズでは、まずは「人工知能（AI）」「機械学習（マシンラーニング）」「深層学習（ディープラーニング）」それぞれの概念と関係性を整理し、次回以降に続くより詳しい技術解説へとスムーズに進めるよう基礎知識の土台を固めていきます。
「人工知能」、「機械学習」、「深層学習」は互いに関係し合いながらも、異なる特徴を持つ技術です。以下では、これらの基本的な概念や階層構造についてわかりやすく解説します。
人工知能（Artificial Intelligence)
「人工知能」＝「Artificial Intelligence」はAIと略されますが、このAIという言葉が指すものは非常に幅広く、いわゆる「知的な活動」のほとんどが含まれます。例えば、画像の識別や文章の生成、自動掃除機まで、さまざまな技術がAIと呼ばれます。
このように、AIは、人間が行う知的な作業を模倣する技術全般を指すため、実際にはかなり広義で、曖昧に使われることが多々あります。そのため、「AI搭載」といったフレーズが様々な商品によく使われ、半ば乱用されている点も否めません。AIは「人間の知的な活動らしいものを実現する」という点で、技術全般を大きく含む大雑把なカテゴリと捉えていただいていいと思います。
機械学習（Machine Learning）
機械学習はAIの中のサブカテゴリーで、データを基にパターンを学習し、将来のデータに対して予測や分類を行う技術です。これは、与えられたデータセットに基づいてあらかじめ学習する方法で、例えばスパムメールのフィルタリングや商品の需要予測など、私たちの身近な場面でも多く使われています。
一方で、機械学習といってもすべてが高度に知的な動作を行うわけではなく、実際に使ってみると、従来の「数学的なアルゴリズムやプログラム」という印象を持つものも少なくありません。特に「ニューラルネットワーク」以外の多くの手法は、シンプルに統計的なモデルや数学的な手法に基づいています。
例えば、データを受け取って「何らかの基準」で分類するk-meansクラスタリングはその一例です。この手法は、データのパターンを基にグループに分けるもので、パラメータ空間上の点を自動的にいくつかのクラスターに分類します。言い換えれば、「データの集まり方からルールを見つけ出す」といったシンプルな技術も機械学習に含まれ、AIの一部とされるわけです。
深層学習（Deep Learning）
ディープラーニングは、機械学習の一分野で、ニューラルネットワークを基盤としたモデルを用いてデータを学習します。特に近年、ディープラーニングは画像認識や自然言語処理などの分野で目覚ましい成果を挙げており、この技術こそが最も「AIらしい」と感じられるかもしれません。
ディープラーニングは、脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣し、データから複雑な関係性を自動で学習するよう設計されています。もちろん、これもコンピュータ上で数学的に定義されたモデルに過ぎませんが、その構造や動作が極めて複雑であるため、中で何が起きているのかを理解するのが難しく、それゆえに「ブラックボックス」と言われることがよくあります。
このように、ディープラーニングは「内部で何が行われているかを把握しきれないほど複雑なモデル」を構築できるため、人間が認識できないほど入り組んだ因果関係を学習することが可能です。そのため、ディープラーニングはこれまでの機械学習以上に「知的」なシステムとして発展を遂げており、ますます多くの分野で応用されています。
人工知能、機械学習、深層学習の関係性とまとめ
このように、「AI」は人間の知的な活動を模倣する非常に広義な技術領域です。その中に、データから学習する「機械学習」が含まれ、さらにその一部として複雑なパターンを捉える「ディープラーニング」が存在します。以下はこの階層構造の概要です：
- AI（人工知能）：知的な動作を行うコンピュータシステム全般
- 機械学習：データを基に学習し、予測や分類を行う技術
- ディープラーニング：ニューラルネットワークをベースに複雑なパターンを自動学習する技術
この構造を理解することで、これらの技術がそれぞれどのように関わり合っているかが見えてきます。以降は「ディープラーニング」に焦点を当てて説明をしていきますが、もしディープラーニング以外の機械学習なども学ぶ場合、こういった階層構造を理解しておくと、全体像が捉えやすくなります。
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