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ディープラーニングと機械学習の違いとは?メリットとデメリットから使い分けを考える

最終更新日:2022/08/08

DLとMLの違いを解説

第3次AIブームといわれる昨今において、AIは多くの企業に注目され始めています。しかし、ディープラーニングと機械学習の違いまでは詳しくは理解できていないという方も多いのではないでしょうか。

AIを深く理解するためには、ディープラーニングと機械学習の違いをしっかりと理解しておかなくてはなりません。そこで今回は、「ディープラーニング」と「機械学習」の違いを分かりやすく解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

■AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは

■AIにおける「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの位置づけとは|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

AIについて触れる中で目にする機会が多い「ディープラーニング」と「機械学習」は、それぞれどのような特徴があり、どのような位置づけになっているのでしょうか。まずは、それぞれの特徴と位置づけについて詳しくみていきましょう。

●機械学習

機械学習とは、機械が膨大な量のデータを学習することによって自らルールを学習し、そのルールに則った予測や判断を実現する技術のことです。学習方法には、膨大な量のデータを学習して特徴を把握していく「教師あり学習」と、さまざまな次元でデータ分類などを行っていく「教師なし学習」、そして自ら試行錯誤して正解を求めていく「強化学習」の3種類が存在します。

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」と表現することができるでしょう。

●ディープラーニング

ディープラーニングとは、膨大な量のデータを学習し、共通点を自動で抽出していくことによって、状況に応じた柔軟な判断を下すことが可能になる「機械学習技術の内の1つ」です。従来の機械学習と異なる点としては、より高精度な分析を行うことができるという点が挙げられるでしょう。

なお、ディープラーニングの位置付けとしては、機械学習の一部である「教師あり学習」の一部となります。

■機械学習とディープラーニングのメリット

機械学習とディープラーニングには、それぞれどのようなメリットがあるのでしょうか。これら2つのメリットについて詳しくみていきましょう。

●機械学習(マシンラーニング)のメリット

  • 低コストで少ない工数
  • 難しい作業を短時間で実行

・低コストで少ない工数

機械学習の大きなメリットとしては、コストを抑えながら少ない工数で導入できることが挙げられるでしょう。ディープラーニングの場合、ニューラルネットワークのトレーニングに大量のデータを必要とします。そのため、学習に時間がかかってしまうわけですが、機械学習は高速かつ低コストで結果に繋げることが可能です。

そのため、機械学習で解決できる問題を抱えているのであれば、機械学習を用いたほうが効率的かつ低コストで結果に繋げられるでしょう。

・難しい作業を短時間で実行

これはディープラーニングにも該当しますが、難しい作業を短時間で実行できるという点も機械学習のメリットといえるでしょう。機械学習を活用すれば、学習したマニュアル(データ)に準じた最適な行動を素早く起こせるようになるため、よりスピーディーな作業を実現できます。そのため、スピードが求められるカスタマーサポート、コールセンターなどにおいて特に重宝されるでしょう。

●ディープラーニング(深層学習)のメリット

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  • コスト削減と効率化
  • 機械学習では難しい複雑な処理が可能

・コスト削減と効率化

ディープラーニングには、トレーニングに時間がかかるという欠点があるものの、トータルで考えれば機械学習以上の「効率化」を実現できるというメリットがあります。膨大なデータを用意することによって、圧倒的なパフォーマンスを実現できるからです。そのため、トータルでの効率性を追求したい場合には、ディープラーニングによって多くの恩恵を受けられるでしょう。

・機械学習では難しい複雑な処理が可能

ディープラーニングには、機械学習では難しい複雑な処理も行えるというメリットもあります。人間の精度さえも超えるケースは決して珍しくないため、これまで人間が行ってきた業務の一部をAIに置き換えることも可能なのです。

特に、安全性が求められる分野においては「精度」が必要不可欠な要素となるため、ディープラーニングが重要な役割を担うことになるでしょう。

■機械学習とディープラーニングのデメリット

機械学習とディープラーニングには、それぞれデメリットも存在します。具体的にどのようなデメリットが存在するのか、詳しくみていきましょう。

●機械学習(マシンラーニング)のデメリット

  • ブラックボックス化問題

・ブラックボックス化問題

機械学習によって作られたAIは、ブラックボックス化してしまうケースがあります。どのようなロジックで動作しているのか分からないままシステムを運用しなければならなくなってしまうケースがあることは、機械学習のデメリットといえるでしょう。

もし、間違った推論のまま予測が行われてしまっても、原因を追求するのが難しくなってしまうため、近年ではブラックボックス化問題を解決するための研究も進められています。

●ディープラーニング(深層学習)のデメリット

  • 学習に時間がかかる
  • 大量のデータが必要
  • 開発コストが高い

・学習に時間がかかる

ディープラーニングは膨大なデータを必要とするため、トレーニング(学習)に時間がかかってしまうというデメリットがあります。ただし、先ほどもご紹介したように「トータルで考えた場合の効率性」という点では優れているため、運用後の効率化も含めれば大幅な時間ロスが生じるというわけではありません。

とはいえ、トレーニングに時間がかかるのは事実なので、あらかじめ理解した上で構築を進めていく必要があるでしょう。

・大量のデータが必要

ディープラーニングには大量のデータが必要になるため、そのデータの収集作業に多くの労力を費やす必要があります。専門知識を持つ担当者がいない場合、その作業に苦戦してしまう可能性もあるでしょう。ただし、最近ではデータ収集の代行サービスなども多くなってきているため、それらのサービスを活用するというのも一つの手段といえます。

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・開発コストが高い

ディープラーニングは、開発コストが高くなる傾向にあるため、予算が限られる企業にとってはデメリットといえるでしょう。ただし、機械学習では難しい複雑な処理を行えるメリットがあるので、その開発コスト以上の成果に繋げられる可能性も十分にあります。

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■機械学習とディープラーニングの使い分け

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機械学習とディープラーニングは、それぞれどのように使い分けていけば良いのでしょうか。ここからは、機械学習とディープラーニングを使い分けるためのポイントについて詳しくみていきましょう。

●データの種類

機械学習は「人間がデータの特徴を判断するもの」、ディープラーニングは「機械がデータの特徴を判断するもの」という違いがあります。そのため、どのようなデータを扱うかという点で、それぞれをうまく使い分けていくことが重要になるでしょう。

たとえば、学習のために用意できる種類が少ないデータの場合、機械学習のほうが適しているといえます。機械学習のほうが、使用するアルゴリズム次第では少ないデータでも十分に学習できるからです。逆に大量にデータを準備することができる手書き文字の判別(OCR)、音声認識、翻訳といったプロジェクトであれば、ディープラーニングのほうが適しているでしょう。

●ハードウェアとクラウド

最近では、クラウドサービスの利用も活発になってきました。そのため、ハードウェアとクラウドという観点で使い分けることもできるでしょう。ただし、ハードウェア(エッジ)でAIを活用していく場合、高いスペックが求められるため、コンピュータの能力が追いつかなくなってしまうケースも考えられます。その場合、AIの活用が難しくなってしまう可能性もあるため、事前にしっかりと確認しておく必要があるでしょう。

その点、クラウドはデータの集約先として容易である点や、スペックに気にせず利用できる点などがメリットといえますので、大規模なサーバを用意するのが難しい場合などにはクラウドを活用すると良いでしょう。

■機械学習とディープラーニングには無限の可能性がある

今回は、機械学習とディープラーニングの違いや、それぞれの「できること」について詳しくご紹介しました。これらは一見混同されがちですが、実際には大きな違いがあることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

最近ではさまざまな業界でAIを導入する動きがみられますので、今後もさらにAI活用の幅は広がっていくことが予想されます。その際に機械学習とディープラーニングの違いをしっかりと理解しておけば、よりAIを正しく活用していくことも可能になりますので、ぜひこの機会にAIに関する知識を深めてみてはいかがでしょうか。

今後、私たちにとって欠かせない存在となる可能性を秘めたAI。革新的なAI技術によって社会にどのような変化が生まれるのか、ますます目が離せません。

なお、以下の記事では、機械学習を活用した身の回りの実用例をご紹介していますので、ぜひこちらも併せてご覧ください。

AI・人工知能の利用例を解説!機械学習を活用した身の回りの実用例

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