--- title: はじめてのAI講座「第2回：AIと機械学習とディープラーニング、何が違うの？」 description: AIと機械学習とディープラーニングの違いとは？AIが最も広い概念で、その中に機械学習、さらにその中にディープラーニングが位置するマトリョーシカ型の階層構造を、顔認証やおすすめ商品などの身近な事例とともに初心者向けに解説します。 --- [トピックス ](https://sciencepark.co.jp/topics) # [はじめてのAI講座「第2回：AIと機械学習とディープラーニング、何が違うの？」](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/) 作成者: [安原 彬裕](https://sciencepark.co.jp/topics/author/ayasuhara)｜2025/04/28 0:00:00 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。   目次 1. [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」！](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/?hs_amp=true#1) 2. [機械学習（Machine Learning）とは？](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/?hs_amp=true#2) 3. [ディープラーニング（Deep Learning）とは？](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/?hs_amp=true#3) 4. [ニューラルネットワークとは？](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/?hs_amp=true#4) 5. [まとめ](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/?hs_amp=true#5)   ## 1.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。 つまり、「ディープラーニング」は「機械学習」の一種であり、「機械学習」も「AI」の一部ということです。 それぞれの範囲は重なっているのではなく、階層的な関係にあるという点がポイントです。 では、それぞれがどのような技術で、どんな特徴を持っているのかを、もう少し詳しく見ていきましょう。 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。   ## 2. 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。   ## 3.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。   ## 4.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。   ## 5.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。 そんな時はぜひ、プロへ相談してみてください！ サイエンスパークでは、「具体的に何を相談すればいいかわからない」という方でも、気軽にご相談いただけるサービスを展開しています。 貴社の業務課題に合わせて、専門のチームが最適なAI活用方法をご提案いたします。 詳しくは以下から！   [完全な記事を表示](https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "安原 彬裕" }, "dateModified" : "2026-07-17T07:50:38.052Z", "datePublished" : "2025-04-28T00:00:00Z", "headline" : "はじめてのAI講座「第2回：AIと機械学習とディープラーニング、何が違うの？」", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 576, "url" : "https://242013879.fs1.hubspotusercontent-na2.net/hubfs/242013879/topics/2025/Apr/04/202504-04_01.png", "width" : 1024 }, "mainEntityOfPage" : "https://sciencepark.co.jp/topics/202504-04/", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 60, "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png", "width" : 60 }, "name" : "トピックス" } } ```