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近ごろAIが私たちの生活に影響を与える中で、「機械学習」や「ニューラルネットワーク」という言葉をビジネスの場や学校で聞く方もいるのではないでしょうか。
みなさんは、この「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いや関係性について理解できていますか。
この2つの用語は紛らわしく、混同しやすいため、それぞれのイメージをしっかり掴むことが大切です。
そこで本記事では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いやそれぞれのアルゴリズムを詳しく解説することによって、みなさんの理解を深めていきます。
さらに記事の後半では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」それぞれを学べる書籍や活用事例についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
機械学習をおさらい
まず、機械学習のおさらいをするためにその定義を説明します。
機械学習(Machine Learning)とは、与えられたデータを元にして複数のルール・パターンを学習し、分類や予測をする技術のことです。
人工知能（AI）の分類の１つとして知られ、さまざまな分野で活用されています。記事の後半では、その具体的な活用事例を紹介していきます。
▼「機械学習について」詳しくはこちら
ニューラルネットワークをわかりやすく解説！
次に、ニューラルネットワークの定義についても説明します。
ニューラルネットワーク(Neural Network)とは、人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とその繋がりをモデルとして表した仕組みです。
この繋がりは、「入力層」「隠れ層」「出力層」から成り立っており、人間の神経回路網(シナプス)のような構造となってます。
作成:AINOW編集部
さらに、ニューラルネットワークの「隠れ層」が何層にも重なったものはディープラーニングといい、その層の深さから「深層学習」とも呼ばれる仕組みです。
そして、従来の機械学習では行えなかった音声認識などの複雑なタスクを、ニューラルネットワークやディープラーニングの誕生によって行えるようになったという歴史があります。
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機械学習・ニューラルネットワーク・ディープラーニングの関係性とは
機械学習・ニューラルネットワーク・ディープラーニング、この3つの関係性は、次の画像でイメージするとよいでしょう。
作成:AINOW編集部
この図から分かるように、3つはそれぞれ全く別のものではなく、機械学習の中にニューラルネットワークやディープラーニングが含まれているという認識が正しいです。
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機械学習とニューラルネットワークの違いとは？
それらを踏まえた上で、機械学習とニューラルネットワークの違いは、次の説明の違いから読みとることが出来るでしょう。
機械学習: 特定のタスクをこなすための「数理的な理論体系」のことで、「機械学習モデル」のことも指す
ニューラルネットワーク: 「数理的な理論体系」のうちの一つで、神経細胞(ニューロン)のつながりを模した「数理的な学習モデル」のこと
つまり機械学習とニューラルネットワークは、相違点と共通点をそれぞれ持っているということになります。
まず相違点としては、機械学習が理論体系を指し、ニューラルネットワークが学習モデルを指すという点です。
そして共通点としては、機械学習も学習モデルであるため、それぞれ学習モデルとして、タスクに用いられるという点です。
したがってそれぞれの特徴を生かして、機械学習のモデルとニューラルネットワークのモデルはタスクによって使い分けられます。
これを踏まえたうえで、次の章からそれぞれの学習方法や活用事例について説明していきます。
機械学習には3つの種類がある
それぞれ解説していきます。
①教師あり学習とは
教師あり学習(Supervised learning)とは、正解となる答えが含まれたデータ(ラベル付きデータ)をモデルに学習させる方法のことです。
教師あり学習では、モデルの学習にラベル付きデータを用いますが、最終的には正解となる答えが含まれていない(ラベルの無いデータ)を正解させることが目標となります。
例として、みかんとりんごの画像を分類する問題を教師あり学習によって、解決するとします。みかんとりんごの画像には、あらかじめ人間がみかんかりんごかのラベルを一つずつ付けておきます。
出典:PLAN-B
モデルは、画像とラベルの関係を見て、どちらの画像がみかんかリンゴかを学習していきます。最終的には、みかんかりんごのラベルがなくとも画像を見ただけで、どちらかが判断できれば、学習の成功といえます。
次の章で、この教師あり学習の学習方法である「分類」や「回帰」について詳しく解説していきます。
②教師なし学習とは
教師なし学習(unsupervised learning)とは、与えられたデータの本質的な構造や法則を機械のアルゴリズムが抽出する仕組みです。
つまり、先ほどの教師あり学習とは違い、人間があらかじめ正答データをラベルとして付けず機械に学習させます。そして、最終的にはモデルが「データの特徴をとらえる」ように学習できれば目標達成です。
例として、みかんとりんごの画像を教師なし学習によって、2つに分けるとします。先ほどの教師あり学習とは違い、ここで人間はあらかじめ画像にみかんかりんごのラベルを付けません。
出典:PLAN-B
機械はそれぞれの画像の色や大きさなどの特徴を学習していきます。そして、人間のようにそれぞれの特徴を区別し、画像を2つに分けられれば、学習の成功といえます。
次の章で、この教師なし学習の学習方法である「クラスタリング」や「次元削減」について詳しく解説していきます。
③強化学習とは
強化学習とは、正解を与えなくとも試行錯誤を繰り返しながら、機械が最適な行動をするように学習する仕組みのことです。
教師あり学習であれば、はっきりとした正解がありましたが、強化学習にはありません。そこで、その行動がどれだけよかったのかを報酬として与え、その報酬を高くなるように行動させるように仕向けるのが強化学習です。
教師なし学習も正解がありませんが、性質が強化学習とは全く異なります。前者はデータの特徴を学習しますが、後者は最適な行動を学習するからです。
ちなみに、将棋の「Alpha Go」にもこの強化学習のノウハウが応用されるなど、現在注目が集まっている学習方法の一つです。
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機械学習で使われる代表的な4つの学習方法
機械学習で使われる代表的な学習方法は、次の4つです。
この中でも先ほど紹介した教師あり学習は分類と回帰のタイプに分けられ、教師なし学習は、クラスタリングと次元削減を行えます。
①分類
分類とは、教師あり学習の例で紹介したように答えが「みかん/りんご」や「次長/課長/部長/社長」などのカテゴリになっていることが特徴です。
具体的な分類方法としては、まずみかんやりんごに連続した数値ではない0や1などの数値(離散値)をそれぞれ付け、機械に学習させます。
そして、新しく読み込んだ画像のデータがより0に近いか、1に近いかによって、みかんかりんごどちらかへ分類します。
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②回帰
一方、回帰は答えが連続した数値(連続値)になることが特徴です。例えば、株価予測などは、答えが98765.4円などの半端な数値になっても有効なため、この回帰の学習が用いられます。
さらに、分類が新しく入力したデータをどこのグループかへ振り分けるものであったのに対して、回帰は入力したデータがグループ内のどこに位置するかを分析するものです。
つまり、新しく入力したデータをグループ内で分析し、それを元に株価などの別の値を予測できます。
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③クラスタリング
クラスタリングとは、教師なし学習の解説の通り、人間が分類における答えを与えなくとも、機械自身が特徴の似ているデータをグループごとに分けるタスクです。
教師なし学習の例でいうと、みかんとりんごをどの観点で見ると、上手く分けられるかを考えることにあたります。
そして、その中でもクラスタリングは大きく分けて「階層的クラスタリング」と「非階層的クラスタリング」の2種類があります。
階層的クラスタリングとは、まず特徴の似ているデータをクラスタとして分類し、そのクラスタ同士を1つずつ結合させていきます。そして、最終的に一つの大きなクラスタになるまでそれを繰り返すクラスタリングの手法です。
次の画像は、その結果のイメージ図です。
作成:AINOW編集部
さらに、これらの構造を階層として表すと、次のような樹形図になります。
作成:AINOW編集部
非階層的クラスタリングとは、初めにクラスタ数を設定し、そのクラスタ数でもっともよくデータを分けるようなクラスタリングを行う手法です。
代表的な非階層クラスタリングのアルゴリズムとしては、「k平均(k-means)」が挙げられます。
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➃次元削減
次元削減とは、教師なし学習においてクラスタリングの次に代表的なタスクであり、「データの次元数を減らす」処理のことです。
そのタスクの目的としては、「次元の呪いを回避する」「データを圧縮する」「データを可視化する」といった3つが挙げられます。
次元の呪いとは、機械学習において、データの見比べるポイントが多すぎると、かえって違いが分からなくなることです。したがって、データの次元数を減らす、言い換えるとデータを要約する次元削減が用いられるのです。
そして、この次元削減の中で最も利用される手法が「主成分分析」です。
主成分分析とは、なるべくデータ元の情報を失わないようにしながら、ばらつきのある多次元データを、より少ない次元に圧縮する手法です。次の画像のように、相関関係のある情報を、より少ない次元に削減していきます。
作成:AINOW編集部
代表的な5つのニューラルネットワーク
ここからは、ニューラルネットワークが用いられた代表的な5つの例を紹介します。
それぞれ解説していきます。
①畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN)とは、ニューラルネットワークの中でも、画像認識などの多次元配列データ処理に特化したアルゴリズムです。
特徴としては、従来の機械学習とは違い、多次元配列のピクセル同士の位置関係を保持したまま処理が可能なので、高い精度の画像認識を行えるという点です。
CNNは、主に畳み込み層とプーリング層、全結合層の3つから成り立っており、それぞれが役割を果たすことで、画像認識などの複雑な処理が行えます。
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②リカレントニューラルネットワーク（RNN）
リカレントニューラルネットワーク(RNN)とは、画像認識のような独立した出力ではなく、音声データやテキストデータなどの入力データの順番を考慮した予測を行えることが特徴です。
例えば、語順を予測するケースです。「明日友達の家に」の後の語を「行く」と予測するには、「明日/友達/の/家/に」という単語の系列を入力する必要があります。
このようなデータを扱うには、①入力データ数が決まってない、②入力するデータ系列が長くても対応可能、③データ系列の順番が保持できるという条件を満たす必要があります。
その条件をすべて満たすのが、このリカレントニューラルネットワーク(RNN)であり、自然言語処理や時系列データの予測に用いられます。
③LSTM
LSTM(Long Short Term Memory)とは、RNNの問題を解決するアルゴリズムです。
その問題とは、RNNの処理において入力したタイミングがずっと前のデータに着目した出力を行えないというものでした。
そこで、前の情報をどれだけ切り捨てるかを計算できる忘却ゲートという仕組みを導入したLSTMが生まれ、切り捨てなかった昔のデータにも着目した処理を行えるようになりました。
このLSTMは、先ほどのRNNと同様、自然言語処理や時系列データの予測に用いられています。
➃オートエンコーダ
オートエンコーダとは、入力データと出力データが同じになるように学習させるニューラルネットワークのことです。
しかしながら、一見すると入力と出力が同じ学習モデルは価値が無いように見えます。そこで、ここではオートエンコーダの「中間層」に注目します。
オートエンコーダの中間層は、他のニューラルネットワークに比べ、数が少ないという特徴があるため、その限られた数で入力と出力を行う必要があります。
そのため、結果として先ほど紹介した次元削減と同様、データを圧縮できるという特徴を持っています。
その特徴を生かして、画像のノイズ除去や中間層による新たな画像生成などの処理に用いられます。
➄敵対的生成ネットワーク（GAN）
敵対的生成ネットワーク(GAN)とは、データを学習することで機械が、実在しそうな画像などのデータを生成できるアルゴリズムのことです。
このアルゴリズムは、「生成器」と「識別器」から成り立っており、その2つが競い合いを繰り返すことで機能します。
例えば画像生成において、「生成器」が実在しない本物そっくりの画像を生成し、「識別器」がその画像を本物かどうか判断します。
そして、それを繰り返すことによって、徐々に生成する画像の精度を高め、あたかも実在しそうな画像をつくりだします。
機械学習の活用事例4つ
機械学習の活用事例は、次の4つです。
それぞれ解説していきます。
①画像認識
一般的に画像認識は複雑な処理が必要なため、ディープラーニングを用いますが、最近では技術の進歩により、画像認識においても機械学習が用いられることがあります。
2020年には、フィーチャ株式会社が独自に開発した車載用の機械学習アルゴリズムを発表し、人や標識などの対象物を高精度に識別できるとして高く評価されました。
高価な画像処理半導体(GPU)を使わなくとも画像認識が行えるため、コストを大幅に抑えられるというメリットがあります。
出典:フィーチャ株式会社
②株価予測
機械学習は、データから予測を計算することが得意なため、株価予測との親和性も高く、先ほど紹介した回帰のモデルが活用されています。
例えば、過去の価格推移や現在の経済状況を機械学習に学ばせることで、リアルタイムに価格が変動する株価の価格推移を予測し、最適なタイミングでの売買を行ってくれるという仕組みです。
最近では、投資アプリを運営するグリーンモンスターがスマートフォン向けアプリに、株価騰落の予測機能を搭載するなど、活用が拡がっています。
③ 広告制作
2020年から広告制作国内最大手のサイバーエージェントが機械学習を用い、過去の広告反響のデータから、どのようなレイアウトやデザインが最適かをフィードバックするサービスを提供しています。
このサービスは『極予測AI』といい、素材の選定、素材の配置、制作物の比較に用いられ、いわゆる『刺さる広告』を作るために活用されています。
➃交通管制
交通管制とは、道路の渋滞や危険を防止するために、交通量を管理・抑制することです。機械学習は株価予測と同様に、与えられたデータからの予測も得意なため、この交通管制に用いられます。
例えば、リアルタイムの交通量のデータを元に、各車両の目的地までの経路・時間を予測し、信号の制御を最適化することで、混雑を最小限に留められます。
実際、米ピッツバーグ市街で行われた実験では、このシステムにより自動車での移動時間が最大25％、アイドリング時間は40％以上減少しました。
日本でも、2022年に住友電気工業と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の行った交通管制の実証実験が成功するなど、実用化に向けての動きも進んでいます。
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ニューラルネットワークの活用事例3つ
ニューラルネットワークの活用事例は、次の3つです。
それぞれ解説していきます。
①物体検知
ニューラルネットワークによって、画像の「どこ」に「なに」が「何％の確信度」で存在しているかという物体検知を行えます。
この物体検知は先ほど紹介したCNNによる画像認識の技術が主に用いられ、従来の機械学習による技術よりもはるかに精度が高いです。
自動運転の物体検知にも、この技術が用いられており、2020年には、ルネサスが搭載した1チップでこの物体検知を含めた自動運転の処理を行える車を発売すると発表し、話題になりました。
出典:ルネサス株式会社
②自然言語処理
ニューラルネットワークを用いて、人間が普段使う日本語や英語などの言語(自然言語)の構文分析や意味分析なども行うことができます。
先ほど紹介したRNNやLSTMなどがこの自然言語処理に用いられ、近年では2018年にGoogleが発表したBERTという自然言語処理モデルなどが用いられています。
私たちの身近な例でいうと、Google翻訳やDeepLなどの機械翻訳、さらに文字変換予測にもニューラルネットワークの原理が用いられています。
出典:DeepL
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③ディープフェイク
先ほど紹介した敵対的生成ネットワーク(GAN)は、近年フェイクポルノに悪用されて問題となっている、ディープフェイク技術にも用いられています。
そのディープフェイクとは、GANを用いて高精度の合成動画を作り、その人が実際に行っていない動作や発言をあたかも本人が行っているように見せることを目的とした動画です。
実例としては、オバマ大統領が「トランプ大統領は救いようのないマヌケだ」と発言したかのように見せる動画が挙げられます。この動画は、2018年にFacebook上で公開され、当時話題となりました。
出典: https://www.youtube.com/watch?v=cQ54GDm1eL0&t=10s
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機械学習について学べる書籍
機械学習について学べる代表的な書籍は、次の2冊です。
１.仕事ではじめる機械学習
出典: Amazon
- 内容
本書では、機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。
プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。
- 読者レビュー
タイトルの通り、機械学習やデータ分析を実務に取り込む概観や要点を述べた本。手法の概要や導入時の流れが体系的に分かりやすくまとまっている。
後半は実際の分析作業やその成果物であるレポートが取り上げられており、実務のイメージが付きやすい。
▼引用元
読書メーター:https://bookmeter.com/books/12510602
２.いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本
出典: Amazon
- 内容
ITや数学の知識がなくてもわかる、機械学習を用いた事業成長ノウハウが満載です。AI・機械学習の基本知識からビジネスに組み込む戦略立案~実行まで幅広く解説されています。プロジェクトリーダーとして知っておくべき全知識が1冊で身につきます。
- 読者レビュー
機械学習プロジェクトをどう進めるべきか仕事をする上でなんとなくは理解しているが、きちんと学ぼうと思い、本書を手に取った。実際に機械学習プロジェクトを進めていく上で気になるであろう箇所が網羅的に丁寧に説明されている。
普段機械学習プロジェクトと関わりの無い人たちにも是非読んでみてほしい。そして、機械学習のプロジェクトに興味をもって、実際にプロジェクトを実施してくれるようになったらどんなに良いかと思う。
▼引用元
Amazon:いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 より
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ニューラルネットワークについて学べる書籍
ニューラルネットワークについて学べる代表的な書籍は、次の2冊です。
１.ニューラルネットワーク自作入門
出典: ニューラルネットワーク自作入門
- 内容
本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語:Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作を伝えることにあります。
- 読者レビュー
プログラミング初心者であってもわかりやすい。
最後の方は結構見た目は難しいコーディングになるが、理論を１つ１つ丁寧に書いてくれているので、あ、これならコンピュータに画像を認識させられそうだなと思える。
入り口には最適の本。より応用したものを学ぶにしても初学者はまず読むべき一冊だと思う。
▼引用元
Amazon:ニューラルネットワーク自作入門
２.ディープラーニングを支える技術〈2〉-ニューラルネットワーク最大の謎
- 内容
本書では、ニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説しています。
あわせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げています。
- 読者レビュー
現在のAIアプリケーションがどのような数学的背景があって成り立っているのかが詳細に記述されている。
絵がところどころあってわかりやすい。ITの本は挿絵があってもわかりにくい箇所を説明できていないことが多いけど、この本の挿絵はわかりにくい箇所を説明できて読みやすくしている。重要なところにマーカーが引いてあるのも良いなと思った。
ちょっとAIの数式を勉強したんだけど、もっと勉強したいな、全体像把握したいなって人におすすめ。
▼引用元
Amazon:ディープラーニングを支える技術〈2〉-ニューラルネットワーク最大の謎
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最後に
今回は、「機械学習とニューラルネットワークの違い」についてご紹介しました。
まずは、機械学習とニューラルネットワークが「それぞれ何であるか」を理解することが非常に重要です。
その後に、アルゴリズムや活用事例を比較することで、それぞれの違いを深く理解していきましょう。
また、機械学習やニューラルネットワークの学習でつまずいた際には、本記事で紹介した書籍を参考に、学習を進めてみるとよいでしょう。
AINOW編集部
難しく説明されがちなAIを読者の目線からわかりやすく伝えます。
