ディープラーニングとは？特徴や仕組み、活用事例をわかりやすく解説

最終更新日:2024/06/19

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは、機械学習技術の一種であり、大量のデータから自動的に特徴を発見することができる人工知能技術です。従来、手動で行われていたタスクを自動化し、洞察や予測に基づいて戦略的な意思決定を支援してくれます。

これにより、ビジネスプロセスの最適化や顧客エクスペリエンスの向上など、効率化や改善に繋がるメリットが得られます。本記事では、ディープラーニングの意味や特徴、活用事例などについて詳しくご紹介します。今後の業務改善に向けてディープラーニングを活用したい方には有益な情報となっていますので、ぜひ参考にしてみてください。

機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
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ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、人間の脳の働きを模倣した人工知能技術の一種です。具体的には、多層のニューラルネットワークを用いて、データから複雑なパターンを学習します。この技術は「深層学習」とも呼ばれ、その名の通り、多数の「層」を深く重ねることで、データの深い理解を可能にします。

ディープラーニングは、様々な分野で応用されています。例えば、自動運転車では、周囲の環境を正確に認識し、安全な運転判断を下すためにディープラーニングが利用されています。また、自動翻訳システムでは、複数言語間の複雑な文脈を理解し、自然な翻訳を生成するためにこの技術が駆使されています。

最近では、ディープラーニングについて学べる書籍やディープラーニング関連の資格・検定なども増えてきており、より専門的な知識を学びやすい環境が整いつつある状況です。

また、東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が理事を努める「日本ディープラーニング協会」によって産業促進も促されており、ディープラーニングの普及スピードは加速し始めています。

ディープラーニングの特徴

ディープラーニングは、人工知能の一分野であり、多層ニューラルネットワークを利用して高度な学習を行うことが可能です。データをもとに自己学習が可能で、画像認識や音声認識など、人間の認知能力が必要とされる分野において高い性能を発揮します。ただし、大量の学習データが必要となることから、学習時間が長くなる傾向があります。

また、「モデル」は、トレーニング後に新しいデータを処理するためのもので、多層のニューラルネットワークによって機能するディープラーニングには欠かせないものです。しかし、モデルがブラックボックス化（入力と出力の過程がわからなくなること）するリスクがあるので注意しなければなりません。

ディープラーニングが注目されている理由

ディープラーニングが注目される大きな理由の1つは、その精度の高さにあります。従来の機械学習技術では到達困難だったレベルのパフォーマンスを、ディープラーニングでは実現しています。例えば、画像認識においては、人間の目と比肩するほどの識別能力を示しています。

さらに、音声認識や自然言語処理においても、これまでの技術を大きく上回る精度を達成しており、スマートフォンの音声アシスタントやチャットボットなど、身近な製品やサービスにも広く応用されています。

ディープラーニングの進化は止まらず、今後もさらに多くの分野での応用が期待されています。この技術によって、私たちの生活や社会は大きく変化することでしょう。

ディープラーニングとAI・機械学習の違い

AI（人工知能）は、コンピューターやマシンに人間の知的能力を持たせることを目的とした技術やシステムのことです。機械学習は、AIを実現するための手法の一つで、コンピューターがデータからパターンやルールを自動的に学習することで、予測や分類、最適化などのタスクを行います。

ディープラーニングは、機械学習の一種です。ニューラルネットワークと呼ばれる複数の隠れ層を持つ人工的な神経回路網を用いて、大量のデータから高度な特徴抽出を行うことで、複雑のパターン認識や自然言語処理などのタスクを行います。つまり、AIは人間の知的能力をマシンに持たせる技術全般を指す言葉であるのに対して、機械学習はその一つの手法のことです。また、ディープラーニングは機械学習の一部であるといえます。

AIにおける機械学習の位置付けとしては、「AIの要素技術の1つ」と表現できるでしょう。

ディープラーニングと機械学習の違いとは？

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングはニューラルネットワーク（NN）を多層構造化したディープニューラルネットワーク（DNN）を用いて学習します。

ディープラーニングでは、多層のニューラルネットワークを用いてデータを学習します。まず、入力層にデータを入力し、それぞれの層でデータが重み付けされ、活性化関数を通じて出力されます。その出力は次の層の入力となり、再度重み付けと活性化関数を経て出力されます。このようにして、多層のニューラルネットワークを通じて、入力データから目的とする出力データを求めます。ユーザーがイメージしやすいように例えるのであれば、ニューラルネットワークは人間の脳のようなものです。

入力データは感覚器官からの刺激、各層のニューロンは脳の神経細胞、そして出力は行動や反応に相当します。ディープラーニングはこのような多層のニューラルネットワークを通じて、人間のような高次元の特徴抽出や複雑な問題解決を実現しています。

ディープラーニングのアルコリズムの種類

ディープラーニングには、以下のような種類のアルコリズムが存在します。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
LSTM

これらはどのような特徴を持っているのでしょうか。それぞれのアルコリズムについて詳しく見ていきましょう。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

（参照：Stochastic Reconstruction of an Oolitic Limestone by Generative Adversarial Networks）

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、主に画像認識や画像分類に用いられるニューラルネットワークの一種です。畳み込み層とプーリング層という特殊な層を持ち、画像処理に特化した構造を持っています。

畳み込み層では、画像の局所的な特徴を捉えるために、フィルターを用いて画像の一部分を畳み込んで特徴マップを生成します。

対してプーリング層では、特徴マップを圧縮して計算量を減らし、位置の微妙なズレに対するロバスト性を高めます。CNNは、画像の位置に対する不変性を持つため、画像に対して頑健に認識できるという特徴がある点を覚えておきましょう。また、膨大なデータセットから自動的に特徴を抽出できることから、画像分類やセグメンテーション、物体検出などのタスクに利用されます。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

（参照：Understanding LSTM Networks）

RNN（Recurrent Neural Network）は、ニューラルネットワークの一種であり、時系列データを扱うことができる手法です。各時刻での入力データに対して過去の情報を保持し、その情報を次の時刻に渡せます。これにより、時系列データに含まれる時間的なパターンが学習可能です。また、LSTMやGRUなどの改良型RNNもあり、長期的な依存関係が学習できます。

RNNは、自然言語処理や音声認識、音楽生成、動画解析など、時系列データを扱うタスクに向いています。一方で、長期的な依存関係が存在する場合や、過去の情報が未来の出力に大きく影響を与える場合には、RNNの学習が困難です。

主な利用例として、自然言語処理の分野では、言語モデルや機械翻訳、感情分析などが挙げられます。また、音声認識の分野に関しては、音声認識エンジンの開発や音声合成、音声翻訳などです。さらに、動画解析の分野では、動画のセグメンテーションやフレーム予測、アクション認識などに利用されています。

LSTM

（参照：Understanding LSTM Networks）

LSTM（Long Short-Term Memory）は、RNNの改良型で、長期的な依存関係が学習できる手法です。RNNと同様、時系列データを扱うことができ、RNNでは学習が困難となる長期的な依存関係をLSTMは解決できます。

LSTMは、ゲートと呼ばれるメカニズムを持ち、入力や出力を制御することで、適切な情報のみを長期記憶として残すことが可能です。また、逆伝播の際に勾配消失問題が発生しにくいため、ディープラーニングにおいて高い性能を発揮します。

主な利用例に関して、自然言語処理の分野では、言語モデルや機械翻訳、文章生成などです。また、音声認識の分野では、音声認識エンジンの開発や音声合成、音声翻訳などに使用されています。さらに、時系列データの予測や異常検知などのタスクにも応用されています。

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活用することによって、さまざまなことが実現できるようになります。ここからは、「ディープラーニングでできること」について、より詳しく見ていきましょう。

画像認識

画像認識は、デジタル画像から物体やパターン、属性を自動的に抽出し、分類する技術です。ディープラーニングを応用した画像認識では、CNNを用いて画像内の特徴を自動抽出し、高度な分類が可能です。

さらに、大量の画像データを学習に用いることで、物体認識や顔認識、手書き文字認識などのさまざまな用途での利用が期待されています。

ディープラーニングを導入することにより、画像認識は次のように進化しています。

セキュリティの強化	顔認証システムや監視カメラシステムなどにディープラーニングによる画像認識を利用することで、本人確認が高性能でできるようになる
多様な用途に対応可能	製造業の検品や手書き文字の認識など、さまざまな用途に利用することで作業効率の向上が期待できる
医療現場の業務改善	・人の目では見逃してしまうリスクがあるガンやその他疾患も、ディープラーニングによる画像認識によリ発見できる可能性がある・ディープラーニングで画像認識することにより、疾患の見落とし防止や読影時間の削減などの業務効率化も期待できる

ディープラーニングを活用した画像認識は、高度な自動分析と汎用性を持ち、今後も幅広い分野で利用されていくと考えられます。

【画像認識の具体的な使用例（一例）】

顔認証システム
自動運転技術（標識や信号機、歩行者などの認識および検出）
製造業における不良品や不純物の検知
医療分野におけるがん細胞の検出

音声認識

音声認識は、人間の話す声をテキストに変換する技術で、スマホのアシスタントアプリやビジネス環境で広く使用されています。ディープラーニングを活用した音声認識は、高い認識精度と自然な言語処理を実現しました。これにより、さまざまな領域での実用性が拡大しています。

ディープラーニングを導入することで、音声認識技術は次のように進化しています。

高精度な認識	ディープラーニングモデルは、音声の微細な特徴や音の変動を捉える能力に優れており、認識精度を飛躍的に向上させる
自然な会話	・ディープラーニングにより、ユーザーと自然で流ちょうな会話ができるようになる・声の抑揚やイントネーションを理解し、自然な言語処理を実現可能にする

ディープラーニングによる音声認識は、音声からテキストへの変換精度を向上し、生活やビジネスの側面でさまざまな変化をもたらしています。

【音声認識の具体的な使用例（一例）】

スマホの音声アシスタント
会議の議事録作成
問い合わせ内容の書き起こし
スマートスピーカー
コールセンター（オペレーターのサポート・ボイスチャットなど）

自然言語処理（NLP）

自然言語処理(NLP)は、日常的な言語をコンピューターが処理できる形にする技術です。テキストデータを解釈し、文脈や意味を考慮して処理します。

ディープラーニングを応用することで、NLPは次のように進化しています。

自然言語生成	・ディープラーニングによる自然言語生成により、文章や対話が自動生成される・文章作成やチャットボットの開発にも活用される
機械翻訳	・ディープラーニングを使用した機械翻訳は、高度な翻訳精度を実現可能にする・多言語コミュニケーションを支援する
感情分析	・ディープラーニングを用いた感情分析では、文章や発言の感情や意図を正確に判定する・これにより、レビューやソーシャルメディアの分析が可能になる

ディープラーニングにより、自然言語処理能力大幅に向上し、今後もさまざまな分野で活用されていくことでしょう。

【自然言語処理（NLP）の具体的な使用例（一例）】

SNSの投稿を分類および意見の収集
動画からの感情分析
テキストの予測
言語翻訳

需要予測

需要予測は、将来の製品やサービスの需要量を予測する技術で、企業の生産計画や在庫管理、販売戦略に重要です。高精度な予測は余剰在庫の削減や欠品リスクの低減、生産計画の最適化を可能にします。

ディープラーニングは、需要予測に関して次のようなことに活用されています。

業務効率化	膨大なデータを学習することで、短時間で予測に必要なパターンを発見できる
時系列データの処理	・時間や天候などにより変化する需要を蓄積し、需要の変動を見極める・データに基づく需要変動から、的確な予測が可能になる
経営戦略の支援	蓄積されたデータから需要予測をすることで、生産や在庫の最適化、販売計画の立案などを支援する

ディープラーニングを利用した需要予測は、豊富なデータを基にした細かい分析を可能にし、企業の意思決定プロセスを効率よくサポートします。

【需要予測の具体的な使用例（一例）】

スーパーやコンビニなどの発注業務効率化
飲食店の来客予測
材料調達時の発注量調整

異常検知

異常検知は、正常なデータやパターンから外れた異常なものを自動的に検出する技術です。セキュリティ監視や設備管理、品質管理などの領域で重要な役割をになっています。
さらに、AutoencoderやLSTM、GRUを活用すると異常度スコアの算出も可能です。

Autoencoder…入力データを圧縮して再編成ができるニューラルネットワークの一種
LSTM…時系列を考慮するリカレントニューラルネットワークの一種
GRU…LSTMと同様のネットワークであるが、LSTMよりも計算が簡単

ディープラーニングによる異常検知は、次のような特徴があります。

異常検知レベルの向上	ディープラーニングによりさまざまな手法が可能になり、異常検知レベルが実現可能なレベルにまで向上する
さまざまなデータに対応	テキストや画像などのさまざまなデータ形式の異常を、自動検出できるようになる

ディープラーニングによる異常検知は、高精度かつ広範囲で異常を検出するため、安全性や品質の向上が期待されています。

【異常検知の具体的な使用例（一例）】

クレジットカードの不正利用や詐欺行為の検知
製造業の生産ラインの異常検知

ディープラーニングの応用例

冒頭でもご紹介したように、近年はさまざまな企業でAIが活用され始めています。それは、ディープラーニングがさまざまな形で応用されているということでもあるのです。ここからは、ディープラーニングの応用例について詳しくみていきましょう。

自動運転

自動運転とは、自動制御技術によって、ドライバーの操作が不要な自動車を実現する技術のことです。

この技術においてディープラーニングは、センサーデータの処理や車両の制御に応用されています。具体的には、画像認識技術によって周囲の状況を認識し、適切な制御を行うことが可能です。また、音声認識技術によって、音声コマンドで車両を制御することもできます。

ディープラーニングはより高度な運転判断を行い、自動運転の性能を向上させてくれます。このような技術の進化によって、自動運転車は今後ますます普及していくと考えられます。

自動翻訳

自動翻訳とは、人間が話す言語を機械が自動的に翻訳する技術のことです。従来の自動翻訳では、翻訳元の文と翻訳先の文を単純に、単語や文法のマッチングで置き換える手法が使われていました。しかしディープラーニングを用いることで、単語や文法だけでなく、より高次の意味や文脈を理解しより自然な翻訳が実現できます。

例えば、人工ニューラルネットワークを用いたニューラル機械翻訳では、大量の翻訳文書からパターンを学習し、翻訳モデルを構築します。また、ディープラーニングによって翻訳モデルを改善することが可能です。

囲碁・棋士

囲碁においても、ディープラーニング技術が広く活用されています。その代表例が、人間のプロ棋士を超える強さを持つAI「アルファ碁」です。アルファ碁は、モンテカルロ木探索や深層ニューラルネットワークを組み合わせることで、高度な囲碁戦略を習得しました。また、プロ棋士もディープラーニング技術を利用し自身の棋譜を分析することで、戦略の改善や弱点の克服に役立てています。

さらに、ディープラーニングを用いた囲碁ソフトウェアやアプリもあり、初心者から上級者までが楽しめます。これらの技術は囲碁の世界において大きな進化をもたらし、今後もますます活用が期待されるでしょう。

身近なディープラーニングの実用例

ディープラーニングは身近な存在となりつつあり、最近では私たちの生活に欠かせない製品（サービス）にも活用され始めています。ここからは、より身近なディープラーニング実用例をみていきましょう。

バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントとは、人工知能を用いたコンピュータープログラムのことです。音声やテキストを通じて人々の質問や依頼に応えるシステムのことを指します。例えば、SiriやAmazonのAlexaなどです。

ディープラーニング技術を活用することで、自然言語処理能力が向上し、より高度な会話が可能になりました。音声認識技術により発話者の意図を正確に理解し、適切な応答が返せます。また、アシスタントがユーザーの嗜好や状況を理解し、より適切なサポートを行うことも可能です。

名刺管理アプリやレシートキャンペーン

名刺管理アプリは、スマートフォンやタブレットなどのデバイス上で、名刺の情報をスキャンしてデジタル化することができるアプリケーションです。名刺管理アプリでは、スマートフォンのカメラで名刺を撮影すると、ディープラーニングが名刺の情報を自動的に読み取り、データを整理して保存します。

また、レシートキャンペーンとは、商品を購入した際に発行されるレシートをスキャンして、ポイントやキャッシュバックなどの特典を獲得するキャンペーンのことです。同様にレシートキャンペーンでも、レシートの画像から商品情報を取得しポイントやキャッシュバックなどの特典を付与するために、ディープラーニングが利用されています。

体温測定

体温測定は、体の状態を把握するために行われる行為の一つです。一般的に口の中、腋の下、肛門、耳、額などに体温計を当てて、計測します。近年では、非接触で行う方法もあり、熱線カメラや赤外線センサーを使った方法が主流になってきています。

ディープラーニングは、これらのセンサーデータを分析し、高精度で体温を測定可能です。また、ディープラーニングを用いることで、病気の早期発見や、病気の状態をより正確に把握することができるようになりました。

企業のディープラーニング活用事例

ディープラーニングは、多様な業界で活用されています。ここでは、4つの業界におけるディープラーニングの事例を紹介します。事例をもとに自社でもどのように活用できるか、ぜひ参考にしてみてください。

花王、AIアルゴリズム開発で棚割り業務を6割改善

花王は、商品の棚割り作業をAIアルゴリズムで自動化し、業務改善に成功しました。従来の棚割り作業は、商品の位置や数量などを人手で確認する必要があり、多大な時間とコストがかかっていました。花王は、この課題を解決するために、ディープラーニングを導入しています。

カメラで商品の画像を撮影することで、自動で位置や数量を認識するシステムのを開発に成功しました。このシステムの導入により、作業効率が60%改善された上、作業コストも大幅に削減されています。

Yahoo!知恵袋、閲覧履歴からAIがおすすめの質問を回答者に掲出

Yahoo!知恵袋は、ユーザーが閲覧した質問の履歴をもとにAIがおすすめの質問を回答者に表示する機能を導入しました。ユーザーが求めている回答を的確に提示することで、ユーザーエクスペリエンスの向上を目的としています。

具体的には、ディープラーニング技術を用いた推薦アルゴリズムを導入し、ユーザーの閲覧履歴や過去の回答履歴などから関心のある質問を自動的に選択し、回答者に提供します。これにより、ユーザーはより的確な回答を得られるようになりました。

きらぼし銀行、行内システムのログインに世界初の「バックグラウンド認証」採用

きらぼし銀行は、セキュリティ強化を目的として行内システムのログイン機能に世界初の「バックグラウンド認証」を採用しました。ユーザーがIDとパスワードを入力する前に、デバイス情報や位置情報などから自動的にユーザー認証が行われます。

これにより不正ログインのリスクを低減などの、セキュリティ強化に貢献しています。今後は、より高度なセキュリティ対策を行うために、AI技術を活用したシステムの開発・導入に注力する方針です。

サイゼリヤやガストでAI配膳ロボットが続々導入

サイゼリヤやガストでは、人手不足やコスト削減などが課題でした。そこで、ディープラーニングを用いたAI配膳ロボットを導入することで、従業員の負荷軽減や作業の効率化を図りました。これにより、従業員はより高度な業務に集中できるようになり、サービスの質が向上する結果につながっています。

今後も、AIロボットを導入して顧客満足度の向上や収益の拡大を目指すことでしょう。ただし、ロボットと従業員が共存する場合、適切な教育や訓練が必要であることは課題の一つです。

ディープラーニングの学習方法

ディープラーニングは、その学習方法の多様性においても特筆すべき技術です。ここでは、ディープラーニングにおける主要な学習方法として「転移学習」、「特徴抽出」、そして「ゼロから学習」の3つについて、それぞれの方法論と特徴を探っていきます。

転移学習

転移学習とは、あるタスクで学習したモデルを、別のタスクに適用する学習方法です。この方法は、新たなタスクに対して最初からモデルを学習させるよりも時間とリソースを節約できるため、一般的に使用されています。

転移学習の大きな特徴は、少ないデータで高い精度を達成できることであり、特にデータが限られている場合に有効です。

特徴抽出

特徴抽出は、データから重要な情報を抽出し、それを学習の基礎とする方法です。この手法は、画像や音声などの複雑なデータから、識別に重要な特徴を自動で学習することが可能です。一般的な機械学習手法と比べて、ディープラーニングにおける特徴抽出は、より洗練された形で実行されます。

これにより、より複雑なパターンや関連性を捉えることができ、多くの応用分野で用いられています。

ゼロから学習

ゼロから学習する方法は、何も学習されていない初期状態から、特定のタスク用にモデルを一から学習させるアプローチです。この方法は、特定のタスクに特化したモデルを作成する際に有効ですが、大量のデータと計算リソースを必要とします。

使用頻度としては、既存のモデルが適合しない特殊なケースや、非常に高い精度が求められる場合に選ばれることが多いです。

ディープラーニングの導入方法

ディープラーニングを導入するためには、5つのステップが必要になります。

ディープラーニングで解決したい課題の特定
データの収集および整理
モデルの選定とトレーニング
モデルの評価とチューニング
システムの構築および運用
それぞれのステップについての手順を、簡単に説明します。

【STEP1：ディープラーニングで解決したい課題の特定】

ディープラーニングを導入する前に、自社が抱えている問題を洗い出し、ディープラーニングで解決できるかどうか検討します。その中で、ディープラーニングを活用することで問題解決や業務効率化が図れそうなものに関しては、ディープラーニングの導入を検討するといいでしょう。

【STEP2：データの収集および整理】

ディープラーニングは、たくさんのものを学ばないと有効的に活用できません。そのため、ディープラーニングに学ばせたいデータの収集や整理をして、まとめることが重要となります。データは、品質がよくバリエーションに富んだものを用意するといいでしょう。

【STEP3：モデルの選定とトレーニング】

ディープラーニングにはさまざまなモデルがあります。自社の抱えている問題が、どのモデルを利用すると効率よく解決できるか選定することが重要です。モデルを選定した後は、実用的に利用できるようになるまでトレーニングを実施します。トレーニングには時間がかかりますが、品質がよいデータを学ばせることで精度の高い検知や予測ができるようになります。

【STEP4：モデルの評価とチューニング】

トレーニングが終わったら、モデルの評価をします。評価の結果、予想していたものと違う場合はチューニングを実施し、精度を向上させていきましょう。

【STEP5：システムの構築および運用】

モデルの評価とチューニングにより、良好な結果が得られるようになったら、いよいよ運用フェーズに入ります。システムを構築した上で運用を開始します。運用開始後も、定期的にモデルを評価し、求める結果と異なる場合はチューニングを繰り返していきましょう。そうすることで、自社の目的に合った運用が可能になります。

以上が、ディープラーニングを導入する際の一般的な手順です。しかし、抱える問題は企業それぞれで異なるため、導入手順が紹介したものと異なる場合があります。

自社のみでディープラーニングを導入するのは手間も時間もかかります。そのため、まずはAIコンサルタントなどのサポートを受け、どのような業務にディープラーニングを利用できるか把握するといいでしょう。問題が明らかになると、ディープラーニングのモデルやコストなどを比較検討しやすくなります。

ディープラーニングを業務に活用する

ディープラーニングの活用が最も盛んな領域として挙げられるのは、やはり画像認識・画像解析でしょう。少子高齢化に伴う人手不足が深刻化していることもあり、工場のDX化が多くの企業で進んでいます。

たとえば、ADSTEC社が提供している画像解析ソフト“NAIT”（ナイト）は、産業用途向け外観検査 AI の導入を実現することが可能なディープラーニングを搭載しています。難しいスキルを必要とせず、アプリケーションベースでディープラーニングを利用することが可能です。扱いやすいGUIと”オートディープラーニング機能”により、パラメーターの設定がほとんど必要ありません。そのため、非常に簡単にディープラーニングを使うことが可能です。

すべての企業に「AIの専門知識を持つ担当者」が在籍しているわけではないため、このような形で簡単にディープラーニングを使える点は、非常に大きなメリットといえるのではないでしょうか。

AI活用について無料で相談する

ディープラーニングは、人工知能の1つの分野であり、多層のニューラルネットワークによって機能する「モデル」を活用することで、より複雑な予測や検知が可能になります。AIを支える技術として期待されていますが、大量のデータ学習が必要になる・ブラックボックス化するリスクがあるなどの問題も抱えているので注意が必要です。

ディープラーニングを導入するには、5つのステップが必要になります。これらを自社のみで実施するのは相当な知識と技術が必要になるため、サポートを受けるといいでしょう。コンサルタントにAI活用について相談すると、スムーズなディープラーニングの導入が可能になります。

相談は無料でできますので、気になる方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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