【ITニュース解説】AI, ML, and Deep Learning: What’s Actually the Difference?

AI、ML、深層学習は、現代のテクノロジーにおいて最も注目されるキーワードであり、多くの革新を牽引している。しかし、これらの用語はしばしば混同されがちで、その明確な違いを理解することは、これからのシステム開発に携わる上で非常に重要となる。ここでは、これら三つの概念が具体的に何を指し、どのように関連し合っているのかを解説する。

まず、人工知能（AI）は、これらの中で最も広範で包括的な概念だ。AIの目標は、人間の知能が持つ特徴、すなわち学習、推論、問題解決、知覚、言語理解といった能力をコンピュータシステムに模倣させることにある。AIという概念自体は古くから存在し、その研究は、思考プロセスをシミュレートする試みから、特定のタスクを効率的に実行するシステムまで、多岐にわたるアプローチを含んできた。例えば、探索アルゴリズムやエキスパートシステムもAIの一分野として研究されてきた歴史がある。AIは、最終的に「賢い」システムを構築することを目指す、壮大なビジョン全体を指す言葉と言える。その範囲は非常に広く、データから学ぶ能力だけでなく、ロボットが環境を認識して動作する能力や、人間の言葉を理解し応答する能力なども含まれる。

次に、機械学習（ML）は、そのAIを実現するための有力なアプローチの一つであり、AIの大きなサブフィールドだ。機械学習の核心は、コンピュータが明示的にプログラミングされることなく、データからパターンを学習し、経験を通じて性能を向上させる能力にある。つまり、開発者がすべてのルールを一つ一つ定義するのではなく、大量のデータを与え、そこからコンピュータ自身に規則や関係性を「発見」させる手法だ。これにより、未知のデータに対しても予測や判断が可能になる。例えば、過去の販売データから将来の売上を予測したり、メールの内容から迷惑メールを識別したりするといったタスクは、機械学習の典型的な応用例だ。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった多様な学習パラダイムがあり、様々な問題解決に活用されている。機械学習は、AIが目指す「知能」を、特に「データからの学習」という側面から具体的に実現する技術群と言える。

そして、深層学習（Deep Learning）は、その機械学習の中のさらに特定の、しかし非常に強力なアプローチの一つだ。深層学習は、人間の脳の構造を模倣した「ニューラルネットワーク」と呼ばれるモデルを基盤としている。特に、「深層」という言葉が示すように、このニューラルネットワークが多数の層（隠れ層）を持つことで、より複雑なデータ構造や抽象的な特徴を自動的に学習する能力が強化されている点が特徴だ。従来の機械学習では、データから有効な特徴量（分析に役立つ情報）を手動で設計・抽出する作業が不可欠だったが、深層学習は、与えられた生のデータから、階層的に、そして自動的に特徴量を学習する能力を持つ。これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理といった分野で、これまでの技術では考えられなかったような高い精度を達成し、急速に普及した。深層学習は、特に大量のデータと高性能な計算資源を必要とするが、その能力は多岐にわたる応用分野で大きな変革をもたらしている。

これらの三つの概念の関係性をまとめると、AIという大きな目標があり、その目標を達成するための一つの強力な手段が機械学習であり、さらにその機械学習の中で近年特に大きな成果を上げている特定の手法が深層学習である、という包含関係で理解できる。つまり、深層学習は機械学習の一部であり、機械学習は人工知能の一部なのだ。深層学習で実現できることはすべて機械学習で実現可能であり、機械学習で実現できることはすべて人工知能で実現可能という関係性になる。

人工知能は知的な振る舞いをするシステムの総称であり、その知的な振る舞いの一つとして、データから学び、パターンを認識する能力が挙げられる。このデータから学ぶ能力をコンピュータに持たせるのが機械学習の役割だ。そして、その機械学習において、特に複雑なデータや大規模なデータセットから、高度で抽象的な特徴を自動で抽出し、高精度な学習を実現する方法として、深層学習が登場した。

これらの技術はそれぞれ異なる粒度で定義されているが、相互に深く関連し合いながら進化してきた。AI研究が機械学習という具体的な学習アプローチを生み出し、その機械学習が深層学習という画期的な手法を得たことで、AIの実現に一歩近づいたと言える。システムエンジニアとして、これらの技術の階層的な関係性とそれぞれの本質的な役割を理解することは、適切な技術選定を行い、より効果的なシステムを設計・開発する上で不可欠な知識となるだろう。現代社会を支える多くのアプリケーションやサービスが、これらの技術の進歩によって成り立っており、その理解は未来のテクノロジーを形作る上で欠かせないものだ。