AIをうまく活用するためには、学習方法を上手に選択して目的にあったモデルを構築する必要があります。AIの学習方法にもいくつかのアプローチがありますが、最もポピュラーな取り組みとされているのが、「機械学習」と「ディープラーニング」です。
今回は、機械学習とディープラーニングにどのような違いがあるのか、そして人工知能に最適な学習方法はどちらかについて紹介します。
AI（人工知能）とは
まずは、そもそもAI（人工知能）とはどのようなテクノロジーであるかについて、おさらいをしておきましょう。
AIは一般的に人間と同じような思考が可能なコンピューターシステムとされていますが、明確な定義はありません。プログラムによって、人工的に知性を再現したシステムと捉えておくと良いでしょう。
人間のような思考能力とは言っても、AIと従来のコンピューターシステムとの違いはイメージしづらいものです。AIと従来のコンピューターの決定的な違いとしては、主体性のある活動ができるかどうかが挙げられます。
AI以前のコンピューターは、端的に言えば、言われた通りのことをするのが限界のシステムでした。人間をはるかに超える速度で計算処理を行えるものの、あらかじめプログラムした通りの計算しか行うことはできず、出力できる答えには限りがあります。
しかし、AIの場合は与えられたデータと出力結果から自ら学習し、異なる答えを出すことができます。求められている答えに対してさまざまなアプローチを自ら試せるようになっているのは、人間のように柔軟な思考回路を有しているからです。
その結果、AIはこれまでのコンピューターにはできない、高度なデスクワークや認証システムが実行できるようになりました。
機械学習とは
AI（人工知能）とともによく紹介されているのが、機械学習です。機械学習は、プログラムに大量のデータインプットを行い、そこからタスクをこなすのに必要なデータを発見したり、独自のアルゴリズムで解決に導いたりするアプローチです。
機械学習は現在のAI構築において不可欠な学習方法とされており、最も基本的な手法として活躍しています。
そして、機械学習にもいくつかの種類があります。一つは、あらかじめ答えを提示されている「教師あり学習」、二つ目が答えをAI自ら探り当てる「教師なし学習」、そしてより良い結果を目指してAIにハイスコアを出力させる「強化学習」といったものに分類されます。目的に応じて、学習方法に変化を与えることで、AIの迅速な成長を促せます。
ディープラーニングとは
そして、人工知能（AI）の学習方法について、最先端の技術とされているのが「ディープラーニング」です。ディープラーニングは、「深層学習」とも訳されますが、人間の脳の神経細胞を人工的に再現した「ニューラルネットワーク」を有しており、従来の学習方法に比べて高い学習効果を発揮しています。
ニューラルネットワークは、「出力層」「入力層」「隠れ層」の3層構造で形成されており、層が厚くなればなるほど高い学習能力を有していることになります。それぞれの層が一つのデータについて別個の特徴を見出し、お互いに情報をやり取りするため、通常の学習方法よりもはるかに効率的にAIを賢くしていくことが可能です。
また、ディープラーニングは機械学習の一種でもあり、大量のデータを読み込んで適切な答えを導くというアプローチでは共通しています。通常の機械学習とディープラーニングで異なるのは、そのプロセスにあります。
ディープラーニングはニューラルネットワークを活用して学習を進めるため、同じデータ量を読み込んでも機械学習より正しい回答をできる確度は高いのです。一般的な機械学習とディープラーニングを単純なパフォーマンスで比較すれば、後者の方が圧倒的な力を発揮しています。
しかし、それでも両者がいまだに共存しているのは、どういった理由からなのでしょうか？これについては後述します。
AI（人工知能）が必要としているもの
次に、AI（人工知能）を実際に構築する際、どのような構成要素を用意する必要があるのかについてお伝えしていきましょう。AIが必要としているのは、主にハードウェアとライブラリ、そしてプログラミングです。
ハードウェア
AIの開発にまず欠かせないのが、ハードウェアです。AIもコンピューターシステムの一種であるため、他のアプリやソフトウェア同様、相応の開発環境を用意しなければなりません。
ただ、相応のハードウェアを用意すると言っても、ラップトップ（ノートパソコン）が一台あれば、十分AIを構築することは可能です。一昔前研究所のように、巨大なサーバーやCPUを用意せずとも昨今のPCは高性能であるため、AIの構築には十分な環境です。
ただ、なるべく優れたAIを開発したいということであれば、相応の環境も必要になってきます。CPUやGPU、そして大容量のストレージを確保することで、高度なAIの実現が可能です。
高性能のハードウェアを用意するのにはお金もかかるため、組織的なAI開発には初期の設備投資も必要になります。また、これらの維持管理にもコストが発生するため、長期的な運用体制と予算の確保が必要になるでしょう。
最近では、クラウドサービスを活用し、開発をクラウド環境に移行することで、高いコストパフォーマンスを発揮している例もあります。必要に応じてクラウドの導入も検討することをおすすめします。
ライブラリ
ライブラリは、AIの開発を行うにあたって、必要なシステムを構築するためのテンプレート集のようなものです。自分でゼロからAIのシステムを構築することは至難の技ですが、あらかじめ用意されたテンプレートを活用することで、比較的スムーズに開発を進めていくことができます。
ポピュラーなライブラリの多くはインターネット上で無料公開されており、誰でも自由にアクセスしてAI開発に応用できます。有名なライブラリとしては、GoogleのScikit-learn（サイキットラーン）、TensorFlow（テンソルフロー）、そして20年以上にわたって公開が続けられてきたNumpy（ナンパイ）などが挙げられます。
プログラミング
ライブラリを利用することで、AIの開発難易度はグンと楽になるのですが、開発者に必要なのはそれらを使いこなすための技術です。ライブラリを効果的に運用するには、プログラミングの知識と運用能力が必要になります。
他のコンピューターシステム同様、AIもまたプログラミングによって動作するシステムです。基本的なアプリケーション開発の知識を身につけるだけでも、開発の効率は大きく異なります。
また、AIは計算と統計分析の連続でもあるシステムです。そのため、プログラミングを学ぶにあたって、統計分析の知識やそれを生かしたプログラミングができるようになることも、重要な技術と言えるでしょう。
現在、AIの開発において最も重宝されているのがPython（パイソン）と呼ばれるプログラミング言語です。PythonはAIからアプリ開発まで、さまざまな分野で活躍する言語とされていますが、その理由は元々Pythonが統計向きの言語であるためです。
数字に強く、プログラミング初心者にも扱いやすい言語であることから、Pythonは多くの研究者に愛されています。新しくAI開発に向けてプログラミングを始めたいという場合にも、Pythonの取得がベターです。
機械学習の特徴
機械学習とディープラーニングは根本的には同じですが、ディープラーニングはより高度な技術を使用していることから、分けて紹介されることもあります。ここでは、ディープラーニングを含まない、一般的な機械学習の特徴について確認しておきます。
アウトプットのスピードに優れている
機械学習の一般的な特徴として、すぐにアウトプットを生み出せる点が挙げられます。AI開発において、機械学習は最もスタンダードな手法であるため、テンプレートを活用することで、すぐにデータ学習を始めることができます。
データをどのように読み込ませるべきかについてもいくつかのプロセスがありますが、機械学習はすでに体系化が進んでいます。そのため、簡単なAIであれば速やかに学習を行い、実装まで持ち込むことも夢ではありません。
アウトプットのスピードが速いと、それだけPDCAサイクルを回すのが早くなるということにもなります。たとえアウトプットした結果が精度に優れていなくとも、今度はそれを踏まえた機械学習を進められるため、プロジェクトの進行にも良い影響を与えてくれるはずです。
スピード感が求められる現場においては、機械学習は十分に役立ちます。
手軽なAIの導入に最適な学習方法
これまで、AIの開発には長い時間と大きなコストがかかるとされてきました。しかし、半世紀以上に及ぶ研究者たちの取り組みにより、AI開発のサイクルは年々高まってきています。
その要因としては、AI開発におけるノウハウの醸成もそうですが、ハードウェアの性能向上も挙げられます。優れたハードを家庭でも気軽に利用できるようになったことで、AIのような高度な技術もすぐに扱えるようになりました。
大量のデータを読み込ませてプログラムを育てていくというのは、これまでであれば何年もかけて行うはずの取り組みでした。しかし、現在では家庭用のコンピューターで十分な性能のAIを構築可能です。
また、機械学習はディープラーニングに比べて、少ない計算能力で実現可能な技術です。初めてのAIという人でも実現しやすい一方、そのパフォーマンスには限界もあるということも覚えておきましょう。
ディープラーニングの特徴
一方のディープラーニングについてですが、こちらは負荷も大きい分、通常の機械学習に比べてはるかに大きなポテンシャルを秘めていることが特徴です。
高度なAIの運用には欠かせない
ディープラーニングの最大のメリットは、ニューラルネットワークを用いてはるかに複雑な思考能力を身につけられるという点です。AIが物事の判断を下す際、参考にしているのが「特徴量」です。
特徴量は、求められている答えに対して、そのデータはどれくらい適合しているのかということを数値化したものですが、ニューラルネットワークは人間には気づかないレベルの特徴量までをいとも簡単に数値化し、独自のアルゴリズムの形成に役立てています。
その結果、これまで人間の仕事と言われてきた分野の意思決定も、人間以上の精度とスピードで実行できるよう人工知能は発展してきました。高度なAIの誕生には、ディープラーニングが欠かせないのが現状です。
開発コストが負担になる
このように、ディープラーニングは次世代のAI技術を支えるうえで重要な役割を果たしているのですが、ネックとなるのが開発コストです。ディープラーニングは機械学習に比べて多くの計算処理を必要とするため、そのためのプログラムを構築するのは高度な技術が必要です。
優れたプログラマーやエンジニアが不可欠となるため、そのための人材コストが発生します。また、プログラムが完成しても、今度はプログラムの実行に十分なハードウェアを備えなければなりません。
一般的な家庭用のPCではスペック不足となってしまい、効率的な学習が売りであるディープラーニングの真価を発揮できなくなってしまいます。そのため、ディープラーニング専用のマシンを用意するくらいの意気込みでなければ、有効活用は難しいでしょう。
機械学習とディープラーニングのどちらを選ぶべき？
このような機械学習とディープラーニングの特徴の違いを踏まえ、人工知能の開発に活用すべき手段を選ぶ方法について解説します。
ハードウェアの性能次第で選ぶべきアプローチは異なる
機械学習とディープラーニングのどちらかを選ぶ場合、大前提となるのがハードウェアの性能です。上述の通り、機械学習とディープラーニングではハードウェアにかかる負荷は大きく異なり、前者は軽量、後者は高負荷というのがポイントです。
通常の機械学習であれば一般的なPCのスペックでも学習を進められ、学習の速度も早く、比較的早期に結果を出すことが可能です。一方、ディープラーニングを行うには多くの負荷がかかり、それゆえにコンピューターのスペックにも相応のものが求められます。
その代わり、ディープラーニングを用いて開発したAIは、機械学習によって作られたものに比べてはるかに学習能力が高く、優れた精度でアウトプットが行えます。
このような違いから、まずは素早く人工知能を導入してみたい場合には機械学習を選び、時間とお金をかけてでも確実に優れた結果を抽出したい場合には、ディープラーニングを選択すると良いでしょう。どちらが絶対的に優れているとは言えませんが、既存のハードウェアのスペックが高性能であれば好きな方を選べば良いですし、一般的なPCしか持ち合わせていない場合には機械学習から始めていくのが賢明と言えます。
ディープラーニングと機械学習はまったく異なる技術というわけではなく、必要になってからディープラーニングを導入するという、段階的な活用も十分に可能です。
データがどれだけ確保できるかも課題になる
人工知能の効率的な学習には、膨大なデータをあらかじめ用意しておくことも欠かせません。機械学習であれディープラーニングであれ、どちらもとにかく大量のデータがあればあるほど優れた結果をアウトプットできるため、データを確保するのにも一定の予算を確保すべきでしょう。
そのため、人工知能開発には学習プロセスを確立するだけでなく、学習データを集めるのにコストがかかります。自前でビッグデータを有しているのであれば問題ありませんが、ゼロからのデータ集めであればここにもお金をかけるべきでしょう。
いくら高性能な学習システムを構築できても、データがなければ宝の持ち腐れとなります。すでにデータを豊富に持つならディープラーニングを進めても良いですが、まだデータも揃っていないということであれば、機械学習環境で妥協しデータの集積に力を入れましょう。
人工知能の学習に欠かせないクラウドGPU
このように、人工知能の開発や学習環境の整備には、多くのコストがかかってしまうため、十分な予算計画を立てておかなければ長期的な成功は見込めません。少しでも負担を軽くするためには、学習に伴う導入コストや維持費の軽減が必要となりますが、クラウドGPUはそんなコストパフォーマンスの向上に一役買ってくれる存在です。
高性能なGPUはディープラーニングに不可欠
近年、人工知能開発において大きな存在感を発揮しているのが、GPUです。GPUは通常、グラフィック描写に使われているプロセッサですが、最近では人工知能の開発にも使用されています。
特にディープラーニング分野での活躍はめざましく、GPUの活用で目覚ましい学習能力の向上も進んでいます。ディープラーニングにおいてGPUが強みを発揮している秘密は、その処理プロセスにあります。
通常、CPUの計算というのは計算処理を一つずつ行うよう設計されており、これによって複雑な処理や多様な出入力を実現しています。一方、GPUは同じような計算処理をまとめて行えるという、並列処理に特化したプロセッサです。
グラフィックの描画においては大量の計算処理が発生しますが、その多くは同様の計算です。そのため、GPUは同様の計算を同時にこなせるよう設計されており、スムーズな描画に役立っているのです。
ディープラーニングにおいても、同じような計算が発生する点では共通しています。GPUが人工知能分野で活躍しているのは、並列処理能力の高さが買われているためです。
クラウドGPUの強み
いくらGPUとディープラーニングの相性が良いと言っても、GPUの性能が低ければその相性の良さを活かすことはできません。優れた性能のGPUを大量に要することでディープラーニングの進化は発揮できますが、自前でそれを用意するのはコストの面で難があります。
そこで活躍するのがクラウドGPUです。クラウド経由で利用できるGPUであるため、自前でGPUを用意する必要はありません。必要な分だけライセンスを契約すれば良いので無駄もなく、初期費用が多くかからないことも特徴です。
必要がなくなれば契約を終了するだけで良いため、実験的なGPUの活用においても効果を発揮するサービスです。手軽にディープラーニング環境を整備したい場合には、活用の検討をおすすめします。
まとめ
機械学習とディープラーニングのどちらが人工知能に最適かについては、運用の目的や運用環境によって異なります。現状の運用体制と目的を確認し、必要な手段を選ぶようにすると良いでしょう。
当社のクラウドGPUサービス「M:CPP」では、ディープラーニングに最適なハイエンドGPUをリーズナブルな価格で提供しています。
オンプレミスGPUの運用コストが気になる場合はもちろんのこと、大手クラウドGPUよりも手ごろな価格設定になっているため、さらなるコストの改善とパフォーマンスの向上を期待できます。
ハードウェアの性能をクラウドGPUで補うことにより、データの用意に予算を割くこともできます。あるいはCPUやメモリなど、その他のパーツにお金をかけられるようにもなるでしょう。
公式サイトより、その性能をご確認ください。