AIジョニー君の用語辞典【入門編】Vol.6｜機械学習とディープラーニング
AIの進化を語るうえで欠かせないのが「機械学習」と「ディープラーニング」という2つのキーワードです。どちらも人工知能の発展を支える技術ですが、その仕組みや得意分野には違いがあります。今回は入門者向けに整理してみましょう。
機械学習（Machine Learning）とは？
機械学習とは、コンピュータが大量のデータから「パターン」を見つけ出し、自動的に予測や分類を行う仕組みのことです。たとえば、メールを「迷惑メール」か「通常メール」に振り分けるスパムフィルターは、典型的な機械学習の例です。特徴的なのは、人間がルールを細かくプログラムしなくても、データから学習して精度を上げていく点です。
ディープラーニング（Deep Learning）とは？
ディープラーニングは、機械学習の一種ですが、特に「ニューラルネットワーク」と呼ばれる仕組みを多層的に積み重ねて処理を行うのが特徴です。人間の脳の神経回路を模した仕組みで、大量のデータを処理することで、画像認識や音声認識といった複雑な課題を高精度で解決できるようになりました。
たとえば、スマートフォンの顔認証や、自動翻訳サービスの高い精度の裏側にはディープラーニングが使われています。
2つの違いを整理すると
- 機械学習： 比較的少ないデータでも学習可能。特徴量（データの性質）を人間が設計する必要がある。
- ディープラーニング： 大量のデータと高い計算力を必要とするが、人間が特徴量を与えなくても自動で学習できる。
なぜ重要なのか？
近年のAIブームを引き起こした最大の要因は、このディープラーニングの進化です。画像生成AIやChatGPTのような大規模言語モデルも、根底にはディープラーニング技術が活用されています。言い換えれば、私たちが日々触れている「AIらしいAI」は、この技術の恩恵を強く受けているのです。
まとめ
機械学習はAIの基礎を支える仕組みであり、ディープラーニングはその応用を一気に拡張させた技術です。両者を理解することで、ニュースや新しいAIサービスをより深く読み解くことができるでしょう。次回は、このディープラーニングが生み出した「大規模言語モデル」について解説していきます。