【ITニュース解説】Machine Learning vs. Deep Learning: Choosing the Right Tool for the Job

今日のITの世界を大きく変えている「人工知能（AI）」は、ひとつの大きな技術というわけではない。AIの中には、問題を解決するための様々なアプローチが存在し、特に重要なのが「機械学習（Machine Learning: ML）」と「深層学習（Deep Learning: DL）」という二つの手法だ。これらは、それぞれ異なる得意分野を持ち、異なる方法で問題に取り組む。システムエンジニアを目指す上で、この二つの違いを理解することは非常に重要になる。

機械学習は、データの中に隠されたパターンを見つけ出し、そこから学び、未来を予測したり判断を下したりする技術だ。特に、整理された「構造化データ」からパターンを学ぶことを得意とする。構造化データとは、例えば表形式で項目（特徴量）がはっきりと分かれているデータのことだ。例えば、顧客の名前、年齢、購入履歴、利用サービスといった情報が並んだデータは構造化データにあたる。機械学習が優れているのは、こうした明確な特徴量を持つデータから効率的に、かつ「なぜその判断に至ったか」という理由を説明しやすい形で学習を進められる点にある。データセットの規模も、深層学習に比べて比較的小さなものでも機能することが多い。

具体的な機械学習の活用例としては、身近なところで「メールの迷惑メール検出」がある。毎日大量に送られてくるメールの中から、迷惑メールの特徴を学習し、自動で分類している。クレジットカードの不正利用検出もそうだ。過去の利用履歴から不審な取引パターンを学習し、リアルタイムで異常を検知する。また、顧客がサービスを解約するかどうかを予測する「顧客離反予測」や、工場の機械が故障する時期をセンサーデータから予測する「予知保全」、さらには株価の過去データから市場のパターンを分析し、取引のヒントを得る「株式市場のパターン分析」などがある。これらのケースでは、データが整理されており、判断の根拠を明確に説明できる必要があるため、機械学習が非常に有効な手段となっている。

一方、深層学習は、機械学習の一種でありながら、より複雑な問題解決に特化した強力な手法だ。特に、「非構造化データ」と呼ばれる、画像、音声、動画といった形式のデータや、非常に大規模で複雑なデータを扱う場合に真価を発揮する。非構造化データは、その性質上、明確な特徴量を人間が定義するのが非常に難しい。深層学習は、人間が特徴量を指定することなく、データそのものから自動で学習すべき特徴を見つけ出すことができるのが大きな特徴だ。これは、人間の脳の神経細胞のネットワークを模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねることで実現されている。そのため、非常に高い次元のデータや、人間では発見が困難な隠れたパターンを学習する能力に優れている。

深層学習の活用例は、近年目覚ましい進歩を見せている分野が多い。「自動運転」はその代表例だ。車載カメラ、レーダー、LiDARなどの様々なセンサーから得られる膨大なリアルタイムデータを処理し、周囲の状況を認識して運転判断を下す。また、SiriやAlexa、Googleアシスタントといった「音声アシスタント」も深層学習によって音声認識や自然言語理解を実現している。医療分野では、X線、MRI、CTスキャンなどの「医用画像診断」において、病気の兆候を正確に検出するのに利用されている。最近話題になっている「生成AI」も深層学習の成果であり、ChatGPTのようにテキストを生成したり、DALL·EやMidJourneyのように画像を生成したり、さらにはコードや音楽まで生み出すことが可能になっている。その他にも、話された言語を瞬時に別の言語に変換する「リアルタイム翻訳」や、ネットワークトラフィックから高度なサイバー脅威や異常を検知する「サイバーセキュリティ」など、深層学習は多様な分野で最先端のパフォーマンスを発揮している。

機械学習と深層学習を比較すると、その違いはより明確になる。機械学習が最も得意とするのは、整理された表形式のデータであり、深層学習は画像や音声のような非構造化データや、膨大な量の高次元データを扱うのに適している。必要なデータの量も異なり、機械学習は比較的小規模から中規模のデータセットで機能するのに対し、深層学習は数百万に及ぶような非常に大規模なデータセットを必要とすることが多い。計算能力の面でも違いがあり、機械学習は一般的なCPUでも軽快に動作するが、深層学習はその複雑さゆえに、高性能なGPUやTPUといった専門的なハードウェアを必要とし、学習時間も長くなる傾向がある。

また、重要なのが「解釈可能性」だ。機械学習モデルは、なぜそのような判断を下したのかを比較的容易に説明できることが多い。これは、例えば信用スコアの算出根拠など、透明性が求められる分野で非常に重要となる。しかし、深層学習モデルは、その内部構造が複雑であるため、どのようにして特定の結論に至ったのかを人間が理解するのが難しい「ブラックボックスモデル」と呼ばれることが多い。一方で、深層学習は非常に高い精度と、複雑な問題に適応する能力、そして大規模なデータを扱う能力において優位性を持つ。

つまり、どちらか一方が常に優れているというわけではない。重要なのは、自分が解決したい問題に対して、どちらの手法が最も適しているかを見極めることだ。データが整理されており、迅速な意思決定や判断の透明性が求められる場合は機械学習が適している。一方で、画像や音声のような複雑な非構造化データを扱い、人間では見つけにくい隠れたパターンを学習し、最先端の精度を追求する場合には深層学習が不可欠となる。

実際には、多くの産業において、最も賢いシステムは機械学習と深層学習の両方を組み合わせて利用している。例えば、大量のデータの中から大まかな傾向を機械学習で素早く検出し、その結果をさらに深層学習で詳細に分析するといった具合だ。システムエンジニアとしてAIの技術を扱う際には、それぞれの特徴を理解し、問題の性質に応じて最適なツールを選択し、あるいは両者を連携させることで、より強力なシステムを構築する道が開けるだろう。