文系向けどこよりも分かりやすい（多分）AI、機械学習、ディープラーニングの違い

最終更新日:2024/11/18 公開日:2024/01/15

昨今AIの話題がホットで、弊社でもAPIを活用した企業向け検索システムの開発案件などを担当させていただいています。そこで今回はよく聞いたことのあるAI、機械学習、ディープラーニングの違いについて解説をしたいと思います。

小難しい、いや詳しい記事はほかのサイトを見ていただければと思います。弊社サイトはあくまで文系またな非技術者管理職の方向けの解説サイトなので、厳密な正確さより分かりやすさを優先しています。SEO狙いで長々と文章書きません。我々研究者じゃないんだから、そんなの読んでられないですよね。

1 AI、機械学習、ディープラーニングは概念としてはAIに包括される。
2 AIとは？
3 機械学習とは？
4 ディープラーニングとは？
5 まとめ

AI、機械学習、ディープラーニングは概念としてはAIに包括される。

AI、機械学習、ディープラーニングは、それぞれ概念としてはAIの中に含まれます。つまりこんな感じです。

それぞれの違いについて順番に、簡潔に見ていきましょう。

AIとは？

AIとは（Artificial Intelligence）の略で「人工知能」です。自ら考えることができる、ということですね。実は概念としてはかなり広く、厳密な定義も学者によって微妙に異なります。しかしアカデミックではなく実学に生きている我々としては、字ずらの通り把握しておけば問題ありません。

AIの中には（１）AIと（２）生成AIがあります。簡単に言うと、AIはすでにある選択肢の中から最適な答えを選んで提示します。生成AIはすでにある選択肢を更にこねくりまわして最適な答えを自ら新たに作り出します。似ているようでえらい違いがあります。生成AIはご存じの通り中に小人住んでいるか？という怖いくらいの精度があります（しばしばやらかしますが）。ChatGPT-4oの生みの親、サム・アルトマンCEOですらどうしてこんな結果を返すのか分からないと言っています。

機械学習とは？

機械学習（Machine Learning）とは機械（コンピュータ）にいろんなデータを学習させ、「一般的な法則」を発見し（パターン化すると言います）、それを利用・実行することを言います。例えば光を感知するシステムを山のてっぺんに置くとしましょう。朝太陽の光が東から当たり、やがて夕刻西に沈みます。これを繰り返すことによって「太陽は東から出て西に沈む」という法則を発見（パターン化）します。それによって、日よけの設置角度を自動で調整するような処理がこれに該当します。

細かく見ていくと更に以下の三つに分類できます。
（１）教師あり学習
（２）教師なし学習
（３）強化学習

（１）の教師あり学習というのは、学習させるデータにインプットとアウトプットがセットである状態です。例えば質問と回答がセットになっている学習データです。なので回答してくれる先生つきの学習という意味ですね。（２）の教師なし学習とはその逆で回答がない状態でモデル化していくことを言います。（３）の強化学習というのは機械（プログラム）が自ら試行錯誤しながらモデル化していくというものです。将棋AIや囲碁AIが利用例になります。

ディープラーニングとは？

ディープラーニング（深層学習）とは機械学習の一種で、大量のデータからパターンや特徴を学習し、予測や分類、生成などをするという点ではまさに同じです。しかしディープとつくつころがちょっと違います。具体的にはインプットとアウトプットの間に中間層を生成します。これをまとめて多層ニューラルネットワークと言います。例えば彼氏の笑顔の写真があったとしましょう（彼女でもご両親でも曾祖父でも結構です）。その写真をどんどん細分化し、ここに空白があるとか眉毛が曲がっているとか歯が見えているとか、どんどん細分化して傾向を把握し、結果を推測するモデルです。中間層を利用するので、一般的には非常に解析にコスト（CPUのスペックや電力）がかかります。