AI技術の発達により「マシンラーニング（機械学習）」を活用することで、業務を効率化できると話題を集めています。また、これと似たAI技術のひとつに「ディープラーニング」があります。しかし、この2つの違いを理解できていない人も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、マシンラーニング（機械学習）とディープラーニングの違いについて解説します。

マシンラーニング（機械学習）とは？

マシンラーニング（機械学習）とは、AI技術を搭載したシステムに知識とルールを学習させ、高精度の処理を実施する技術のことです。プログラミング言語のPythonを使って構築されています。主に次の3タイプの学習が行われ、用途ごとに学習方法が使い分けられています。

• 教師あり学習（顔認証、天候予測）
• 教師なし学習（ECサイトのレコメンド機能）
• 強化学習（ゲーム、自動運転）

この3つには、答えを教えるか否かという違いがあります。学習方法を変えることで「期待通りの正解を導き出すシステム」と、「人が予期しない答えを導き出すシステム」を生み出せるため使い分けられているのです。

また、マシンラーニング（機械学習）を実施する際には、ビッグデータを読み込ませて学習させるのが特徴です。過去データを大量に読み込ませることで、精度の高い分析が行えます。

マシンラーニング（機械学習）とディープラーニングの違い

マシンラーニング（機械学習）と似ているAI技術に、ディープラーニングがあります。

マシンラーニング（機械学習）は、事前に準備したアルゴリズムの指定数に従ってデータを分析します。一方ディープラーニングは、アルゴリズムの数を指定せずとも自動で分析を階層化します。つまり次のような違いを持っています。

• 人間による指示が必要か
• 判断内容の指示が必要か
• 複数の視点で分析できるか

このことから、マシンラーニング（機械学習）は、莫大なデータ根拠をもとに判断する「ロボット」であり、ディープラーニングは、検討を含むAI基盤に判断を任せる「人間」に近いのが特徴です。

さらには、マシンラーニング（機械学習）は人間による指示が必要ですが、ディープラーニングは指示がなくとも自動で学習していくことから、似て非なるAI機能だと言えます。

マシンラーニング（機械学習）を導入するメリット

マシンラーニング（機械学習）のメリットは次の通りです。

• 作業コストの削減
• 複雑な処理に対応
• 低価格で利用可能

業務効率化に役立つ項目です。ひとつずつ見ていきましょう。

作業コストの削減

データ入力といった繰り返し作業は、今まで人間が実施していました。しかしこの作業は、集中力の低下によるミス発生といったリスクがあります。また、データ量が莫大であればあるだけ、人間の作業コストが膨れ上がります。

マシンラーニング（機械学習）を導入して学習を進めていけば、人間の作業だと時間がかかってしまう処理を一瞬で解決できます。データ分類や整理といった認識能力に優れていることから、作業コストの大幅な節約につながります。

複雑な処理に対応

マシンラーニング（機械学習）は、単純作業だけでなく複雑な作業にも対応できます。過去の情報から将来予測を行ったり、自動運転などのハンドル操作やリアルタイムでの障害物判断を行ったりと、複数の処理を同時に実施できます。

将棋ゲームやロボット操作にも活用できることから、多分野で注目されています。

低価格で利用可能

マシンラーニング（機械学習）は、AI技術の中でも低価格で利用できます。ディープラーニングは高度な深層学習を行うことから、利用コストが高く設定されています。一方マシンラーニング（機械学習）は無料で利用できる製品や、低価格で利用できる製品が多数提供されています。

予算的にもハードルが低いことから、初めてAI技術を導入する会社にとっても利用しやすい技術だと言えます。

マシンラーニング（機械学習）を導入するデメリット

マシンラーニング（機械学習）のデメリットは次の通りです。

• 大量のデータ学習が必要
• 検討内容がブラックボックスになりがち
• 人の判断が必要

人間による指示や判断が必要です。導入前に確認しておきましょう。

大量のデータ学習が必要

マシンラーニング（機械学習）を利用するときには、大量のデータを読み込ませて学習させる必要があります。そのため少数のデータだけで学習させても、高い精度の分析が期待できないことを把握しておきましょう。

学習数が少なければ、事例の少ないデータ判断が難しく、正しい答えを導き出せません。マシンラーニング（機械学習）はビッグデータを扱う業務向きのため、まずは導入できそうな仕事があるか確認してみましょう。

検討内容がブラックボックスになりがち

マシンラーニング（機械学習）は業務効率化が実現するシステムですが、検討などの情報を出力できないことを知っておきましょう。莫大なデータを処理しつつ答えを導き出すことから、検討内容がまとめられないのです。

つまり、出力された結果の根拠を探そうとしてもブラックボックスになってしまうので、根拠が必要な業務への適用が難しいという特徴があります。

人の判断が必要

マシンラーニング（機械学習）はアルゴリズムのルールに則った判断を実施するため、導き出された答えが必ず正しいとは限りません。

学習方法のひとつである「教師あり学習」のように、導き出した答えは、最終的に人によって判断する必要があります。完全に機械任せにはできないことを把握しておきましょう。

マシンラーニング（機械学習）について理解したら製品を比較検討しよう

AI技術のひとつであるマシンラーニング（機械学習）は、莫大なデータを取り扱う企業にとって欠かせないシステムとなっています。大量のデータを読み込ませて学習させることによって、大幅なコスト削減が期待できます。

マシンラーニング（機械学習）について詳しく理解してから導入を検討したいのなら、まずはITreviewが提供するツール紹介ページを参考に、気になる製品を比較してみてはいかがでしょうか。利用者のレビューや評価も掲載しているので、ぜひ参考にしてください。