チャットボットは役に立たないといわれる理由とは？ 失敗例と対策について解説
2024.9.26
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ディープラーニングはAI技術の一種に分類され、人間が介入することなくコンピューターが自動で大量のデータから指定された特徴を見つけ出す技術です。これまで手動で行っていたタスクを自動化できるため、業務効率化を期待して多くの企業が導入しています。
ディープラーニングの登場によって、デジタル化が困難とされていた画像や自然言語、音などの非構造化データを学習できるようになりました。そのため、画像認識や音声生成などが可能となり、さまざまな分野で活用されています。
本記事では、ディープラーニングの概要や仕組み、課題点を解説します。実際の活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
目次
ディープラーニングはコンピューターが自動で膨大なデータを解析し、データの特徴を抽出する技術のことで、AI技術に欠かせない存在です。
ディープラーニングについて理解するために、まずは基本的な概念や機械学習との違いを確認しましょう。
ディープラーニングはAI技術に分類されており、機械学習の一種です。AIが自動的にさまざまなデータのパターンを分析し、特徴を見つけた上で学習します。
ディープラーニングは、人間の脳の神経細胞を模倣したニューラルネットワークを何層にも重ねて作られているのが特徴です。そのため、この構造によって複雑なデータの処理を行え、大量のデータも学習できます。
また文字だけではなく、画像や音声などのデータ分析も可能です。
ただし、精度を高めるには膨大なデータが必要であり、学習が完了するまでに長い時間が必要になります。
ディープラーニングとよく比較される技術に機械学習があります。前述したようにディープラーニングも機械学習の一つでありAIの一種です。いずれもコンピューターに学習させて、新しいデータに対する予測や分類を行うための技術です。
両者の異なる点として、コンピューター自ら学習するディープラーニングに対し、機械学習では人の指示に基づいて与えられたデータからパターンを見つけて学習します。自動的には学習できず、人が介入してアルゴリズムを調整しなければなりません。
また機械学習も画像解析や自然言語処理が可能ですが、ディープラーニングの方がより複雑な学習に対応しています。
前述したAIとディープラーニング、機械学習の関係性についてあらためて説明します。AI開発におけるディープラーニングは、機械学習の技術をさらに発展させたものとして位置付けられています。ディープラーニングは従来の機械学習をベースとしており、その技術要素の一つと捉えられます。つまり、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あるという関係性です。
ディープラーニングの大きな特徴の一つは、人が介入しなくてもコンピューターが自動で学習を進められる点です。そのため、ディープラーニングは、近年の急速なAI開発を支える重要な技術として注目されています。
ディープラーニングは3層からなるニューラルネットワークをいくつも重ねることで構成されており、複雑な構造をしています。仕組みを理解するために、以下の2点について把握しておきましょう。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを模倣したコンピューターモデルです。
人間の脳はニューロンと呼ばれる神経細胞がつながって、複雑な処理を実行しています。ニューラルネットワークでは人工的なニューロンがつながることで、人間の脳が行うような処理を可能としているのが特徴です。
ディープラーニングでは、多層のニューラルネットワークを用いることで、複雑なデータの学習を行っています。
ディープラーニングをより理解するために、ニューラルネットワークの役割を確認しておきましょう。
ニューラルネットワークは以下の3層から構成されています。
ニューラルネットワークにおいて、隠れ層は重要な部分です。複数の隠れ層を重ねることで複雑な処理を行っており、この深い構造がディープラーニングの由来です。
ニューラルネットワークの各層には、神経回路に相当するノードが存在します。ノードの結合箇所はシナプスのようなものであり、その結合部分の強さを示す数値が重みです。
ノードは各入力データの重要度を調整する役割があるため、重みが最終的な出力結果を左右します。
ニューラルネットワークは大量のデータを用いて学習を行っており、学習過程で重みは徐々に調整されるのが特徴です。重みが適切に調整されることで、入力されたデータからより正確な予測や分類ができるようになります。
入力と出力を繰り返す過程によって、精度の高い正解に近づくために重みを調整します。この調整を反復すると、最終的な出力結果の正確性を高めることが可能です。
AIが求められた結果を出力できるかは、ディープラーニングの学習の質によって異なります。ディープラーニングの学習プロセスには大きく分けて以下の3種類があるため、それぞれの違いを理解しておきましょう。
教師あり学習は、学習と認識・予測の2段階のプロセスで構成されています。あらかじめ正解が分かっているデータを用いて、コンピューターに学習させる手法です。正解が与えられた状態の学習データを「教師データ」と呼びます。正解を教えておくことで、次に同じ質問をされた際、コンピューターが自動で解答を導き出せるようになります。
例えば、レモンの画像と合わせて「これはレモンです」と出力する方法が、教師あり学習です。従って、教師あり学習を行う際には、質問と合わせて必ず正解となる情報（ラベル）が必要になります。
教師あり学習は正解に基づいて学習を進めるため、学習が完了すれば高い精度で正解の予測が可能です。教師あり学習によって、株価や気象を予測できるようになり、また植物や動物などの分類も実現できます。
ただし、出力の精度を上げるには、質問と正解がセットになった大量のデータを用意しなければなりません。十分なデータを学習できれば、未知の質問を入力した場合でも正確な出力が可能となります。
教師あり学習は、明確な正解が用意されている質問の学習に対して効果的な手法です。
教師なし学習は正解のないデータだけを入力して、コンピューターに学習させる手法です。コンピューターはデータの中に隠されたパターンや構造を分析して学習を進めます。
教師なし学習は教師あり学習と異なり、データ自体の特徴や関係性を見つけることに焦点を当てている点が特徴です。判定の対象となる正解が存在しないため、予測や分類などには対応できません。
教師なし学習は主にクラスタリングや次元削減に用いられています。クラスタリングは、データの特徴からグループ化する手法です。例えば、顧客の購買データをクラスタリングすることで、似た購買行動を持つ顧客グループを特定できます。
次元削減は高次元のデータを低次元に変換して、本質的な情報を抽出する手法です。例えば、学校のテストで国語・英語・理科・数学の4科目を文系科目と理系科目に分け双方の総合得点を比較すると、どちらの科目が得意かが分かります。
教師なし学習は入力した時点での正解が不明確な場合に効果的ですが、結果の解釈が主観的になりやすいため注意が必要です。
強化学習はコンピューターが試行錯誤を繰り返して、得られるスコアに基づいて学習する手法です。AIはさまざまな行動を試し、より高いスコアが得られる行動を覚えていきます。
教師あり学習や教師なし学習のように大量のデータは必要なく、行動の結果から得られるスコアに基づいて学習を進めるのが特徴です。
強化学習は、囲碁や将棋などゲーム向けのAIに活用されています。過去の対局データから学習して、より高度な戦略を身に付けることが可能です。
他にも身近な例としては、掃除ロボットにも強化学習が活用されています。掃除ロボットはさまざまなルートを試行錯誤することで、より効率的な掃除が可能です。
またディープラーニングと強化学習を組み合わせた「深層強化学習」も存在しています。ディープラーニングと組み合わせることで、初期の設定やデータの準備段階を除き、人間が介入することなく、より複雑なデータを自動で学習し、処理できるでしょう。
ディープラーニングは実用化が進んでおり、さまざまな分野で活用されています。ディープラーニングのイメージをつかむために、活用方法を把握しておきましょう。
ディープラーニングによって、画像や映像の高度な認識が可能です。複雑な情報を処理できるため、精度の高い認識を実現しています。
ここでは、実際に大手企業で活用されている画像認識の例を紹介します。
空港では、日本人帰国者の手続き簡素化や外国人の入国手続きに要する人員削減を目的に、顔認証ゲートを導入しています。顔認証ゲートは2019年7月24日に導入された羽田空港を皮切りに、全国7カ所の空港で導入されました（※）。
顔認証ゲートは事前登録が不要であり、パスポートの顔写真を入国時に照合するだけです。画像認識の技術が高いため、老化や化粧、表情による変化があっても正確に認識できます。
従来の方法では外国人の入国手続きに人員を割いていましたが、顔認証ゲートの導入によって人手不足の解消につながっています。また入国時の手続きを簡素化できるため、無駄な時間の削減が可能です。
インバウンドの需要が高まっている現在、顔認証ゲートは円滑な入国手続きに欠かせない存在となっています。
※出入国在留管理庁.「顔認証ゲートの更なる活用について（お知らせ）」.“１. 外国人出国手続における顔認証ゲートの活用”.https://www.moj.go.jp/isa/immigration/resources/nyuukokukanri07_00168.html ,（参照2024-12-23）.
eコマース大手のアリババ・グループでは、自社のeコマースサイトに画像認識を活用した画像検索機能を導入しています。
アリババ・グループでは自社のeコマースサイトで豊富なアイテムを取り扱っており、「欲しいアイテムが見つからない」「アイテムが多すぎて迷う」など不満が寄せられていました。
ユーザーの不満を解消するために、アリババ・グループでは画像検索機能を導入したのです。画像検索機能には独自に開発した画像検索エンジン「Image Search」が活用されています。
Image Searchは、ディープラーニングとコンピュータービジョンを活用したプラットフォームです。欲しい商品の画像をアップロードするだけで、eコマースサイトから類似商品を見つけ出せます。
ディープラーニングは、人間が日常的に使っている話し言葉や書き言葉などの自然言語の処理も得意としています。
ここでは、自然言語処理での活用事例を紹介します。
ディープラーニングによって、自然言語処理を活用した文章要約が行われています。
文章要約は、AIが読み込んだ文章から重要な部分のみを抽出し、簡潔な文章を作成する技術です。会議の議事録を作成する際や長文の資料を短時間で把握したい際に有効です。この技術は、主に抽出的要約と生成的要約の2種類から成り立っています。
抽出的要約とは、文章から重要な部分を抜き出して短くまとめることです。自動要約の主流となる技術ですが、指示語や背景説明の抜けによって文脈が分かりにくくなる場合があります。
また生成的要約とは、文章の内容を理解した上で新たな文章を作成することです。自然言語に近い文章を作成できますが、高い技術が求められます。
対話型のAIチャットボットは、テキストベースの問い合わせに対してチャット形式で対応が可能です。自然言語処理によってコンピューターが人間の言葉を理解することで、より自然なコミュニケーションを実現します。
例えば、スマートフォンに搭載されたAIアシスタントは、ユーザーの問いかけに応じて適切に返答することが可能です。行政や企業のWebページにも導入されているチャットボットは、ユーザーの質問に対してオンラインで回答できます。
また企業では社内の情報システムに社員がスムーズにアクセスするために、対話型AIチャットボットを導入した事例もありました。必要な情報をすぐ得られるため、業務効率化につながっています。
音声認識は人間が話す声をテキストに変換する技術です。また人間の声を模倣し、テキストから音声を生成する技術もあります。
ここでは、音声認識・生成分野での活用事例を紹介します。
ディープラーニングによる音声認識は、コールセンターの業務効率化に活用されています。
音声認識をコールセンターの自動応答に導入することで、顧客からの問い合わせ内容を正確に理解し、適切な回答の提供が可能です。問い合わせを自動化できるため、業務の効率化につながります。
例えば、よくある質問を事前に学習させておけば、設定された回答を自動で提供できるでしょう。
またオペレーターの通話内容を記録・分析し、改善点を提示することで教育や指導の効率化も期待できます。より質の高いサービスを提供できるようになり、顧客満足度も向上させられます。
コールセンターでのディープラーニングによる音声認識の導入は、今後需要が高まるでしょう。
ディープラーニングによる音声生成は、ゲームやアニメなどエンターテインメント業界で活用が進む技術です。
例えば、膨大なセリフが求められるゲームでは、音声生成を導入することでキャラクターの声を効率的に生成できます。声優とのスケジュール調整が必要なく、ゲーム制作を効率化できるでしょう。
またAIによるVOCALOID技術を用いた楽曲制作が盛んに行われており、クリエイターが活躍できる場も広がっています。多言語対応の音声生成を活用することで、グローバル市場での競争も可能です。
このように、ディープラーニングによる音声生成は、制作の効率化やクリエイターが活躍する機会の拡大など、コンテンツ制作に貢献しています。
ディープラーニングはさまざまな分野で活用されていますが、デメリットもあり改善すべき課題を抱えています。自社でディープラーニングの導入を検討している場合は、以下の課題も把握しておきましょう。
ディープラーニングの導入時にはモデルの学習が必要であり、膨大なデータの学習が求められます。あらかじめデータを収集しておかなければならず、企業にとって負担になるかもしれません。
また学習させるデータは量が多ければ良いわけではなく、質の高さも求められます。
データの質を決める要因の一つが特徴量です。特徴量とは分析対象を数値化したものであり、質や量がモデルの精度に影響します。
適切な特徴量を選ぶことで学習効率を上げられるため、量だけでなく質にも注意してデータを選んでください。
ディープラーニングでは膨大な処理を行うため、大規模な計算リソースが必要です。計算リソースの問題は専用ハードウェアやクラウドサービスの利用で解決できますが、巨額なコストが発生します。
また膨大な計算を処理するには、高性能なハードウェアも必要であり大容量のメモリーと高速ストレージが欠かせません。
特に並列計算を得意とするGPUの性能は重要です。そのためCPUだけでなく、高性能なGPUを搭載したハードウェアを選びましょう。
ディープラーニングでは過学習によって適切なデータ処理が行われず、正確な予測を得られない場合があります。
過学習とは、AIがデータを過剰に学習した結果、訓練データと過度に適合して新しいデータに対し正確な予測ができなくなることです。正解とはかけ離れた予測をしかねないばかりか、限られたデータに結合し過ぎてしまい精度が低下する可能性もあります。
過学習はデータの偏りや不足が原因で発生します。学習データのバランスを考慮して、過学習を防ぐことが重要です。
ディープラーニングを効果的に活用するには、いくつかのポイントがあります。導入目的を達成するために、ポイントを押さえておきましょう。
ディープラーニングのモデルには、ゼロから作成する方法と学習済みのモデルを活用する方法の2種類があります。
ゼロから学習する場合は、ラベル付けされた膨大なデータセットが必要です。モデルを設計する必要もあり、手間やコストがかかります。
一方、学習済みのモデルを活用する場合は、新しく学習するデータセットが少なくても、高性能なモデルの作成が可能です。ゼロから学習するよりも、モデルの計算コストを削減できます。
ディープラーニングの活用には、高度な知識や技術が必要です。利用データ量や計算コストなどの状況に応じて、モデル設計を工夫しましょう。
ディープラーニングを活用する際は、実運用を見据えたデプロイの計画を立ててください。
AIモデルのデプロイとは、開発したモデルを業務システムに組み込み、活用できる状態にすることです。高性能なモデルを開発してもスムーズに組み込めなければ、機能を発揮できません。
デプロイを実行する上で、使用する言語の違いからコードの書き換えが必要になる場合があります。その場合は開発チームが連携して、モデルを調整しなければなりません。
またモデルの再コーディングによって、デプロイが遅延する可能性もあります。スムーズに実運用するために、緻密なデプロイの計画を立てましょう。
ディープラーニングを活用する場合、一度学習を済ませた後も継続的なモニタリングとチューニングが必要です。
ディープラーニングには、ハイパーパラメータというモデルの性能を左右する設定値があります。値によって精度や学習速度を最適化できるため、性能を引き出すには、ハイパーパラメータのチューニングが必須です。
またチューニングによって適切なパラメータを設定すると、モデルの過学習や未学習を防げます。モデルの学習時間を短縮したい場合にも、パラメータのチューニングが重要です。
ディープラーニングは手動、もしくは自動でチューニングして、モデルの精度や学習速度をモニタリングしましょう。
ディープラーニングはAIの一種であり、画像認識や自然言語処理などの技術が、さまざまな分野で活用されています。業務にディープラーニングを導入することで、文章要約や問い合わせ対応の自動化などが可能となり、業務効率化が期待できるでしょう。ただし、ディープラーニングには解決すべき課題も残されているため、運用には知識や技術が重要となります。
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