MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）とは、人間の脳の神経回路を再現したニューラルネットワークを4層以上の多層構造にし、入力層と出力層の間にある隠れ層を介して大量のデータを深く分析することで、機械による複雑な情報の認識・処理を可能にする技術です。

AIや機械学習とディープラーニングの違い

類似する言葉にAI（人工知能）や機械学習がありますが、それぞれの違いは以下のとおりです。

・AI（人工知能）　　：人間と同等またはそれ以上の知能を備えた機械
・機械学習　　　　　：AIが大量のデータを読み込んで自ら学習し、判断・処理の精度を上げること
・ディープラーニング：機械学習のなかでも、多層化したネットワークを通じてAIが重要な特徴・指標を自ら選別したうえで深い学習を行ない、判断・処理の精度を上げること

AIのなかでも機械自らが学ぶことでより高度な判断・処理をできるようになるのが機械学習であり、さらにそのなかでも多層化したネットワークを通じてAIが重要な特徴・指標を自ら選別したうえで深い学習を行なうのがディープラーニングです。

多くの機械学習においては、人間による特徴量の設定が必要でした。特徴量とは、データのなかで重要な指標はどれか、それによってどのように扱いを変えるべきかといった、データを分類するうえで必要な情報を指します。

ディープラーニングなら、多層によるデータの分析から特徴量の洗い出しが可能であるため、人間による事前設定が不要になるほか、人間の能力では判断しきれない要素も活用できるようになるのです。

弱いAIと強いAI

機械学習やディープラーニングの総称としての「AI」は、さまざまな場面で用語として使われていますが、その実態は多岐にわたります。有名なのが「弱いAI」と「強いAI」という分類です。

「弱いAI」とは、人間が行なっている処理や作業の一部を代替するといった、限定的な場面・パターンに対応する機械のことです。人間によって設定された目的に沿って作動しますが、「そもそもその行動をとるべきなのか」といった高度な判断はできません。

「弱いAI」の代表例としては、囲碁の対局が可能なAIなどが挙げられます。囲碁という特定のルール・条件のもとでは、人間のプロを打ち負かすほどの性能を持つこともあります。しかし、「そもそも今囲碁を打つべきなのか」といった状況を判断する能力は持ち合わせていません。近年ニュースで耳にする機会が増えているAIの多くは、「弱いAI」に該当するでしょう。

対して「強いAI」とは、人間の知能や感情を把握したうえで、さまざまな状況に対して人間またはそれ以上の性能で対応する機械のことです。フィクション映画やアニメに登場するような、人間を超える力を持つアンドロイド、ロボットなどが「強いAI」の代表例として挙げられるでしょう。現代においては、「強いAI」の実現はまだ技術的に難しい状況です。

特化型AIと汎用型AI

また、もう1つのAIの分類として、「特化型AI」と「汎用型AI」が挙げられます。「弱いAI・強いAI」と同様に扱われることもありますが、厳密な定義は少し異なります。

特化型AIは、その名のとおり特定の作業に特化したAIを指します。先ほどの囲碁AIの例のように、人間が指定したルール・パターンのもとで性能を発揮する機械のことです。

一方汎用型AIは、特定の目的・作業に限定することなく、汎用的な状況・パターンに対して人間またはそれ以上の判断力・処理能力によって行動するAIを指します。人間の指示がなくてもやるべきことを自ら判断し、対処できるAIです。現段階ではまだまだ実用レベルにはないといえるでしょう。

ディープラーニングの種類：DNN・CNN・RNN

ディープラーニングは、人間による設計なしにデータのなかで重要な特徴を抽出し、自ら学習することで精度を高めるAIです。ただし、アルゴリズムによって得意な領域が異なるため、目的に合ったものを選ぶ必要があります。なかでも重要なのが、DNN・CNN・RNNという3つのアプローチです。

DNN（Deep Neural Network：ディープニューラルネットワーク）は、ディープラーニングの根幹を成すアルゴリズムであり、その他のディープラーニングのベースとなる技術です。人間の脳の神経構造を模倣したニューラルネットワークを多層状に重ねることで、より精度の高い分析・判断を可能にします。

人間の脳は神経細胞（ニューロン）と神経回路網（シナプス）で構成されていますが、ディープラーニングにおいてはそれぞれノード・エッジが代替し、情報の伝達を行なっているのです。

CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識を得意とするアルゴリズムです。画像から特徴を抽出する作業を「畳み込み」と呼び、画像のなかでも細かくわかれた局所的な情報を多層構造によって処理し、より高精度な画像判定が可能になりました。

従来のAIでは画像全体を1つのデータとして扱っていたため、人間と同程度の判別力を備えていませんでした。例えば、人間であれば服装や髪型が違ってもその他の特徴から同一人物だと認識できますが、AIでは異なる部分が多すぎると判断を誤ってしまう可能性が高かったのです。しかし、CNNの発達により、局所的な情報から正確な判断ができるようになりました。

RNN（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）は、音声認識や自然言語処理を得意とするアルゴリズムです。中間となる隠し層において再帰的な構造を持たせ、双方向に情報が伝達する構造となっています。それにより、過去のデータをもとに現在の状況がどのようなパターンに再帰するかを導き出すことが可能となっています。

同じ発音の言葉でも前の文脈から意図を推測したり、次に続く言葉の候補を提示したりといった処理が可能です。Google翻訳に活用されるなど、近年実生活のなかでも活躍を始めている技術の1つです。

ディープラーニングが主に活躍する領域としては、以下の5つが挙げられます。

・画像認識
・音声認識
・自然言語処理
・異常検知
・データの整理･分析

画像認識

画像認識は、大量の画像データをディープラーニングさせることで、対象となる人・物の特徴を抽出し、識別する技術です。電子デバイスにおける顔認証や、自動運転技術の開発、製品の品質検査、X線画像の分析などに活用されています。

音声認識

音声認識は、人間が話す音声を言葉として認識し、応答したり、テキストに書き起こしたりする技術です。大量のデータをディープラーニングさせることで、より正確な言葉の把握が可能となりました。

自然言語処理

自然言語処理は、人間が話す言葉の意味を的確に認識する技術です。状況に合わせて正確に意味を把握できるため、自動翻訳などに活用されています。

異常検知

異常検知は、現状を過去データと照らし合わせることで機械などの不具合を知らせる技術です。人間ではフォローしきれないような細部においても、機械が故障する前の微妙な変化をとらえ、検知します。

データの整理･分析

大量のデータを整理・分析することももちろん可能です。ディープラーニングによって従来よりも精密かつ深い分析が可能になったため、人間では処理しきれないデータの活用に注目が集まっています。

ディープラーニングは今後の社会にとってきわめて重要な役割を担うと考えられています。特に人手不足が深刻化する日本社会においては、これまで人手で行なっていた作業をAIによって代替できる可能性が広がっており、多くの企業がディープラーニングの活用を試みているのです。

しかし、ディープラーニングにはメリットだけでなくデメリットも存在します。双方を押さえたうえで、適切に活用することが大切です。

ディープラーニングを活用するメリット

まずディープラーニングを活用することの最大のメリットとしては、従来では難しかった高度かつ柔軟な処理の自動化が可能になったという点です。AIや機械学習という言葉は以前から存在しましたが、その実態としては機械の作動前に人間による初期設定が欠かせませんでした。事前にプログラムを細かく制御されていない場合、期待した成果を生み出すことは難しかったのです。

しかし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により複雑な情報やデータを的確に処理できるようになりました。データとして注目すべき情報である「特徴量」の洗い出しも自動で行なえるため、より本格的な「人工知能」の時代になったといえるでしょう。大量のデータを読み込み続けることで学習が深まり、さらに判断・処理の精度を向上させることが可能です。

また、情報・データの認識精度が高まることもディープラーニング活用のメリットです。画像や音声などを人の目・耳ですべて確認するのは大きな時間・手間がかかるほか、常に「判断ミス」のリスクを抱えています。ディープラーニングによる画像認識・音声認識の技術が発達したことで、人間では処理しきれない量のデータを短時間で処理したり、人間では識別できない微妙な差異を検知したりといった高度な作業が可能になっています。

ディープラーニングを活用するデメリット

一方、ディープラーニングを活用するデメリットとしては、その稼働に必要なデータ量や、コンピューターの処理能力の確保が難しい点が挙げられます。

複雑かつ高度な処理のためには、目的に合った良質なデータを大量に提供する必要があります。データ量が多ければ多いほどより正確な判断・処理が可能となりますが、過去のデータを大量に集めるのは簡単ではないでしょう。関係のないデータが混ざっていた場合、学習の方向性が狂う原因になる可能性もあります。

自ら作業の目的を判断し行動する「汎用型AI」「強いAI」の実現はまだまだ難しいという現状から、やはりディープラーニングによる学習前には人手によるデータの整理が欠かせません。大量のデータのなかから学習に適したものだけを選別するのは、簡単な作業ではありません。

また、複雑なデータを大量に処理するためには、そのためのコンピューターの処理能力も必要になります。従来よりコンピューターの処理能力が上がっているとはいえ、ディープラーニングに必要な量のデータを短時間で処理できる性能を持つコンピューターはまだまだ多くありません。

さらに、ディープラーニングによる学習では、機械が自らデータを選別し、整理・分析を進めていきます。そのため、データ処理の過程がブラックボックス化しがちである点もデメリットとして挙げられるでしょう。どのように処理されたデータなのか把握できていないため、その正確性の証明が難しいという課題があります。

ここでは、ディープラーニングを活用したビジネスの具体的な事例を業種別に紹介します。

製造業：不良品の検品

製造業において、出荷前検品は製品の品質を担保するうえで重要な作業です。しかし、人による目視での確認には人件費の発生や人手不足の深刻化、長時間勤務による精度の低下といった課題があります。

そこで、近年利用が広がっているのがディープラーニングによる画像認識です。良品と不良品の状態を画像データとして大量に読み込んで学習することで、不良品に該当する製品の特徴を洗い出し、正確かつ迅速な処理を可能としています。

設備と連動させることで、検知した不良品を自動で排除する仕組みを構築するケースも少なくありません。製造ラインを止めることなく迅速に処理できるため、生産性向上に大きく貢献します。

例えばある食品メーカーでは、原料となる野菜の変色部分を検知し、排除するAIが導入されました。人件費を削減できるうえ選別の精度が上がり、さらに変色した野菜が使われていないことで顧客満足度も向上するといったメリットを生み出しています。

製造業：在庫管理精度の向上

また製造業におけるディープラーニングの活用事例としては、在庫管理の精度向上も挙げられます。在庫管理の精度が高まれば、不良在庫による廃棄のコストや、欠品による販売機会の損失を防止できるため、売上・利益の改善に直結します。

実際、ある海外の大手製造メーカーでは、AIの導入によって在庫の適正化を実現し、年間コストを数億ドル単位で削減することに成功しました。在庫管理と一言でいっても、完成品の管理だけをするわけではありません。原材料の調達から複数製品に共通する仕掛品の管理まで多岐にわたるため、人間によるマネジメントには限界があります。各プロセスの状況を加味し、それぞれの在庫状況を適正に保つプログラムを導入したことで、劇的な改善につながったのです。

製造業：自動車の警告システム

自動車業界においても、ディープラーニングの活用が進んでいます。特に、人間が見落としがちな危険を察知する手段として、より安全性を高めるためにAIがうまく活用されている分野です。

ある自動車用機器販売メーカーでは、運転手の脇見を検知するAIを搭載したドライブレコーダーを開発しました。注意しているつもりでも、スマホに連絡が来たり、何か注意を引くものを見かけたりした場合、つい脇見してしまうことは少なくありません。しかし、そういった少しの油断が交通事故につながります。

同製品では、映像からドライバーが脇見していることを感知すると、警告を発します。よそ見をした瞬間に警告されれば、多くの交通事故の予防につながるでしょう。

製造業：音声の活用

電子機器による音声翻訳や音声操作も、ディープラーニングによって新たな価値を生み出した事例です。ホームアシスタントデバイスに声をかければ、商品の購入や家電の操作が可能になるなど、生活を便利にしています。また、スマホアプリによる音声翻訳なども可能となっており、翻訳機をとおした外国人とのコミュニケーションがより一般的になったといえるでしょう。

セキュリティ：不正利用の検知

セキュリティの分野でもディープラーニングが活用されています。サイバー攻撃やクレジットカードの不正利用など、インターネットを介した犯罪は複雑化しています。

インターネット上の情報量は年々増加しており、人間の手ですべてをコントロールすることは不可能です。犯罪の予兆を感知し、その抑止や防止につなげることは、ディープラーニングを中心としたAIに期待されている新たな役割です。

マーケティング：ニーズの把握

マーケティング領域においては、消費者データをディープラーニングすることで、新たなニーズの発掘につながっています。過去の購入品目から消費者の顕在ニーズ・潜在ニーズをとらえた商品を提案したり、消費者が次にとりうる行動を予測したりといったことが可能になり、より精度の高いマーケティング活動に役立っています。

マーケティング：顧客の行動分析

同じくマーケティング領域において、店内の映像から顧客データを収集する方法として、ディープラーニングが活用されています。設置したカメラの映像を画像認識させることで、来店客数や客層、店内での行動をデータとして可視化し、接客や陳列の改善に役立てています。

医療：画像認識による病状の診断

医療現場においても、ディープラーニングの活用が進んでいます。特に、X線や超音波などの画像による診断では、過去の膨大なデータを読み込んだうえで精密な判別が可能となっており、診断の精度を向上させています。

医師による目視では、確認できる画像の数に限りがあるほか、微細な変化を見落とす可能性もあります。ディープラーニングによって大量の画像データと比較することで、迅速かつ正確に病状を診断することが可能です。高齢化が深刻化する日本においては、特に重要な技術になっていくでしょう。

サービス：問い合わせデータの蓄積

あるサービス業では、お客様相談センターの取り組みにAIを導入しました。といっても、電話の冒頭に流れる自動音声とは異なります。ディープラーニングによる音声認識を活用し、顧客からの問い合わせ内容をデータベース化しているのです。これにより、顧客が抱える問題やニーズの深い分析が可能となりました。

サービス：介護業務のAI化

介護業務においても、ディープラーニングが活用されています。利用者へのあいさつや案内に加え、着替えを補助するロボットが開発されているのです。人間が洋服を着替えるときの動作や衣服の仕組み、着替え時にサポートが必要なポイントをディープラーニングで学習させることで、時間がかかりがちな着替えの補助をAIに代替させる取り組みが進んでいます。

高齢化が進む日本においては、介護現場の人手不足が深刻化しています。ディープラーニングによるAIの活用は必須ともいえるでしょう。

農業：自動収穫ロボットの開発

介護と同様、高齢化や人手不足の影響を受けているのが農業です。作業の負担軽減や効率化につなげるため、あるロボットメーカーでは作物を自動収穫するためのロボットを開発しています。画像認識によって収穫すべき作物を選別し、アームを使って的確に収穫を行ないます。

走行も自動で行なわれるため、実用化されれば農業の負担を大きく軽減する画期的な設備となるでしょう。

ディープラーニングを実ビジネスに導入するには、6つのポイントが大切です。といっても難しいものではなく、5W1Hによって目的や内容を整理するというアプローチです。5W1Hとは、Why（なぜ）・What（何を）・Who（誰に）・When（いつ）・Where（どこで）・How（どうやって）という6つのポイントを指します。

具体的には、以下のとおりです。

・Why：AIを何のために導入するのか
・What：どんなAIを導入するのか
・Who：誰のためにAIを活用するのか
・When：いつAIを導入するのか
・Where：どの部分にAIを導入するのか
・How：どのようにAIを導入するのか

これらのポイントを1つ1つクリアにしていくことで、ディープラーニング活用の目的や手段、対象が定まります。そのうえで、AI導入の構想を固め、現実性を精査したうえで、実装・運用を開始します。実際に運用を始めたあとも、改善のためPDCAサイクルを回し続ける必要があるでしょう。

構想段階では、本記事で紹介したディープラーニングに期待できる5つの役割のうち、何をどう活かすかを考える必要があります。画像認識や音声認識、自然言語処理など、これまで人手で処理しきれなかったデータをうまく活用すれば、ビジネスに変革を起こせる可能性が高いでしょう。

しかし、実際に実現できるのかどうかはしっかりと精査する必要があります。ディープラーニングに必要なデータの収集や、処理するコンピューターの性能・キャパシティーなど、現実的に実施可能かどうか慎重に見極めなければなりません。

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