こんにちは。「はじめてのAI講座」第二回をお届けします。
前回は「AIとは何か？そして仕事にどう役立つのか？」というテーマで、AIの基本についてご紹介しました。

「機械学習」「ディープラーニング」の違いについて、図解でやさしく解説します。

AI、機械学習、ディープラーニングの関係性は「マトリョーシカ型」！

まずは全体像をイメージしてみましょう。
イメージ的には図のような感じになっています。

このように、「AI」の中に「機械学習」があり、さらにその中に「ディープラーニング」が含まれています。
関係と違いがなんとなく判ってきたところで、それぞれをもう少し詳しく見てみましょう。

AIに関しては前回第一回にて紹介しているので、そちらを参考にしてください！

今回は、機械学習とディープラーニングに関して紹介します。

機械学習（Machine Learning）とは？

機械学習とは、コンピュータがたくさんのデータをもとに、自動的にパターンやルールを見つけるなどをして、学習していく技術のことです。
人がすべてのルールを一つひとつ教えるのではなく、データから自分で学ぶ点が特徴です。
たとえば、動物の画像をたくさん見せると、「これはネコ」「これはイヌ」と判断できるようになったり、過去の天気データを学習することで、「明日は雨が降りそう」と予測できるようになったりします。

身近なところでは、以下のような場面で使われています。

• スマートフォンの顔認証
• ネットショップの「おすすめ商品」
• メールの迷惑メールフィルター
• 音声アシスタント（例：SiriやGoogleアシスタント）

このように、機械学習は私たちの暮らしの中で、すでに多くの場面で活用されています。

今後も、医療、交通、製造業などさまざまな分野でさらに活用が進んでいます。

ディープラーニング（Deep Learning）とは？

深層学習とも呼ばれ、機械学習技術の一種です。
人間の脳の回路を模倣しており、大量のデータから自動的に特徴を発見することができる人工知能技術です。
従来、手動で行われていたタスクの自動化や、洞察や予測に基づいて戦略的な意思決定を支援してくれます。

ディープラーニングは、「ニューラルネットワーク」という構造を何層にも重ねたモデルで、大量のデータから抽象的な特徴を自動で学習します。
たとえば、画像から「犬の特徴」を自動で抽出したり、音声から「人の感情」を判断したりできます。
特徴的なのは、「特徴量の設計（どんな情報を見るべきか）」すらAI自身が学ぶという点です。これにより、人間では見つけにくいパターンも捉えることができます。

ニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークは、簡単に言うと、
「人間の脳のしくみをマネしたコンピュータの学習モデル」です。

人の脳には神経細胞がたくさんあって、それがつながって情報をやり取りしています。
ニューラルネットワークも同じように、「人工の神経細胞（ノード）」をたくさんつなげて、情報を処理する仕組みになっています。

イメージでいうと…

• 入力：画像や文章などのデータを受け取る
• 中間層：何層にもわたって、特徴やパターンを分析
• 出力：最終的な答えを出す（例：「これはネコです」など）

この「中間層」が何層もあるのが、「ディープラーニング（深層学習）」です。

たとえばこんなことができます：

• 手書き文字を読み取る
• 顔写真から誰かを判別する
• 音声を聞いて文字に変える
• 翻訳や文章の自動生成をする

ざっくり言えば、ニューラルネットワーク＝データを見て、自分で特徴を見つけて、答えを出せるようになる仕組み。
だから、人間が「これはこう見るんだよ」と細かく教えなくても、AIが自分でルールを学べるんです。

これがディープラーニングの大切な要素、ニューラルネットワークです。

まとめ

今回は、AIという広い概念の中でよく登場する「機械学習」と「ディープラーニング」の違いを整理してみました。
機械学習は学習そのものができるAIの土台です。
逆に言えばデータに特徴をもたせるよう加工する過程を人が行う必要があります。
ディープラーニングはその特徴を表現するところまで内部で行ってくれるので、結果、さらに深く、複雑な学習を可能にする技術であると言えます。

こういった、難しい用語などの違いを知ることで、AIをより詳しく知ることができます。
そうやって、今の状況下でどんなAIを使うのが最適なのか、わかるようになります。
しかし、AIと一言でいっても、その中には多くの技術があり、自力では、学びきれない、判断できないことが多くありますね。

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