機械学習とディープラーニングの違いとは？仕組み・特徴・使い分けをわかりやすく解説

AI・機械学習・ディープラーニングの関係性

AI（人工知能）は、人間の知能を模倣し、学習・推論・判断などをコンピュータで実現する技術全般を指します。機械学習はAIを実現するためのアプローチの一つであり、ディープラーニングは機械学習の手法の中でも特に注目されている技術です。

つまり「AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング」という包含関係にあり、AIという大きな概念の中に機械学習が含まれ、さらにその中にディープラーニングが位置する構造となっています。これらを同一視してしまうと、技術選定の際に適切な判断ができません。

それぞれの位置づけを正しく理解することが、AI活用の第一歩です。この関係性を踏まえたうえで、機械学習とディープラーニングの具体的な違いを見ていきましょう。

機械学習とは

機械学習とは、大量のデータからパターンやルールを自動的に学習し、未知のデータに対して予測や分類をおこなう技術です。従来のプログラミングでは人間がすべてのルールを明示的にコードに書き込む必要がありましたが、機械学習ではデータを与えることでコンピュータ自身が判断基準を獲得していきます。

ただし、機械学習においてはデータの「特徴量」を人間が設計・指定する必要があります。特徴量とは、データの中から抽出した判断材料となる要素のことです。たとえば、メールがスパムかどうかを判定する場合、「特定のキーワードの出現頻度」や「送信元のドメイン」などを特徴量として定義します。

機械学習の学習方法は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類されます。中でも教師あり学習が最も広く活用されており、正解ラベル付きのデータを使ってモデルを訓練する手法です。

ディープラーニング（深層学習）とは

ディープラーニングは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いる手法です。ニューラルネットワークとは人間の脳の神経回路を模した計算モデルのことで、入力層・中間層（隠れ層）・出力層で構成され、中間層が複数存在するものを「深層」ニューラルネットワークと呼びます。

従来の機械学習と異なり、ディープラーニングは特徴量を自動で抽出できる点が最大の強みです。人間が「どの特徴に着目すべきか」を指定しなくても、モデル自身がデータから重要なパターンを発見するため、従来は困難だった複雑な認識タスクが実現可能となりました。

画像認識・音声認識・自然言語処理などの分野では、ディープラーニングが人間の精度を超える成果を達成し、大きな注目を集めています。2012年の画像認識コンペティションでディープラーニングが圧倒的な成績を収めたことが、現在のAIブームの起点となりました。

機械学習とディープラーニングの違いを比較

機械学習とディープラーニングは、どちらもデータから学習するという点では共通しています。しかし、特徴量の抽出方法、必要なリソース、結果の解釈しやすさなど、いくつかの重要な違いが存在します。

• 特徴量の抽出方法の違い
• 必要なデータ量と計算コストの違い
• 解釈性（ブラックボックス問題）の違い

特徴量の抽出方法の違い

機械学習では、人間がデータの中から有用な特徴量を設計・指定する必要があります。どの情報を判断材料とするかはエンジニアやデータサイエンティストの経験と知識に依存するため、特徴量設計の巧拙がモデルの性能を大きく左右します。

一方、ディープラーニングではデータから自動で特徴量を抽出する点が最大の違いです。多層のニューラルネットワークが階層的にパターンを学習し、人間には発見が困難な複雑な特徴も捉えることが可能となります。

たとえば、犬と猫を識別するモデルを作る場合、機械学習では「耳の形」「色の分布」「体の輪郭」などを人間が指定しなければなりません。ディープラーニングでは、そうした特徴をモデル自身が学習データから発見するため、専門家による特徴設計が不要になります。

必要なデータ量と計算コストの違い

機械学習は比較的少量のデータでも学習可能であり、計算コストも抑えられます。一般的なコンピュータで処理できるケースが多く、導入のハードルが低いのが特徴です。数百〜数千件のデータでも実用的なモデルを構築できる場合があります。

ディープラーニングは大量のデータを必要とし、高性能なGPUと長い学習時間を要します。数万〜数百万件のデータが求められることも珍しくありません。データ量が限られる場合やリソースに制約がある場合は機械学習が適しており、大量データを確保でき高精度を追求したい場合はディープラーニングが有効です。

近年はクラウドサービスの普及により計算環境の調達は容易になりましたが、それでもディープラーニングのコストは機械学習を大きく上回ります。

解釈性（ブラックボックス問題）の違い

機械学習のモデル、特に決定木やロジスティック回帰などは、結果の根拠を人間が理解しやすい構造であり、なぜその予測に至ったのかを説明できるため、ビジネス上の意思決定に活用しやすいという利点があります。

ディープラーニングは、なぜその結論に至ったかの説明が困難という「ブラックボックス問題」を抱えています。多層のニューラルネットワーク内部で何が起きているかを人間が直感的に把握することは極めて難しく、判断根拠の透明性が求められる場面では大きな課題となるでしょう。

また、医療や金融、法務など説明責任が重視される分野では、この問題が導入の障壁となることも。近年は「説明可能なAI（XAI：Explainable AI）」の研究が進み、ディープラーニングの判断根拠を可視化する技術も発展しています。

機械学習とディープラーニングの使い分け

機械学習とディープラーニングは、どちらか一方が優れているというわけではありません。プロジェクトの目的、利用可能なデータ量、求められる精度、説明責任の有無など、さまざまな条件に応じて適切な技術を選択することが重要です。

それぞれの技術が力を発揮するケースを具体的に見ていきます。

• 機械学習が適しているケース
• ディープラーニングが適しているケース

機械学習が適しているケース

データ量が限られている場合や、短期間で結果を出す必要がある場合は、機械学習が適した選択肢です。数百〜数千件程度のデータでも実用的なモデルを構築でき、学習時間も比較的短く済みます。

また、判断根拠の説明が求められるビジネス環境でも機械学習は有効です。与信審査や保険の引受判定など、なぜその結論に至ったかを顧客や規制当局に説明する必要がある場面では、解釈しやすいモデルが求められます。

構造化データ（数値やカテゴリで整理されたデータ）を使った予測・分類タスクには、機械学習が広く活用されています。特にスパム検知、需要予測、不正検知、レコメンデーションエンジンなど、多くの実用システムで採用されている技術です。

ディープラーニングが適しているケース

大量のデータを確保でき、高い精度が求められるプロジェクトでは、ディープラーニングが真価を発揮します。ディープラーニングはデータ量が増えるほど性能が向上する特性があり、ビッグデータ時代のAI開発において中心的な役割を担えるためです。

また、画像・音声・テキストなど非構造化データを扱う場合も、ディープラーニングが最適です。これらのデータは特徴量を人間が設計することが難しく、自動で特徴抽出できるディープラーニングの強みが活きるためです。

自動運転、医療画像診断、音声認識、機械翻訳など、高度な認識・生成タスクではディープラーニングが標準的な選択肢といえます。複雑なパターンを捉える能力により、これらの分野で人間の専門家に匹敵する、あるいは超える精度の実現が可能です。

機械学習もディープラーニングも「教師データの品質」が精度を左右する

機械学習とディープラーニングのどちらを選択するにせよ、教師あり学習では正解ラベル付きデータが不可欠です。そして、このラベル付け作業である「アノテーション」の品質が、AIの最終的な性能を大きく左右します。

不正確なラベルや一貫性のないラベル付けは、AIの学習を阻害する深刻な問題です。たとえば、同じ対象物に対してあるデータでは「車」、別のデータでは「自動車」とラベルが異なると、モデルは正しくパターンを学習できません。

特にディープラーニングは大量のデータを必要とするため、効率的かつ高品質なアノテーション体制の構築が成功の鍵となります。どれほど優れたアルゴリズムを採用しても、教師データの品質が低ければ期待する精度は得られません。高精度なAIを実現するには、技術選定だけでなくデータ品質への投資が重要です。

高品質なAI開発を支えるブライセンのアノテーションサービス

ブライセンは10年以上にわたりアノテーションサービスを提供してきた実績を持ち、画像・動画・音声・テキスト・3D点群データなど多様なデータタイプに対応しながら、さまざまな業界のAI開発プロジェクトを支援しています。

明確なガイドライン整備と厳格な品質管理体制により、一貫性のある高品質な教師データの提供が可能です。プロジェクトごとに最適なアノテーション手法を提案し、効率的な作業フローを構築します。

機械学習・ディープラーニングどちらのプロジェクトにも対応可能であり、データの品質向上を通じてAI開発の成功を支援します。アノテーションに関するご相談は、ブライセンのアノテーションサービスをご覧ください。

まとめ

機械学習とディープラーニングは、特徴量の抽出方法、必要なデータ量、計算コスト、結果の解釈しやすさなど、複数の観点で明確な違いがあります。機械学習は少量データでも活用でき説明しやすい一方、ディープラーニングは大量データから複雑なパターンを自動学習する能力に優れています。

用途やデータ量、リソース、説明責任の有無などに応じて適切な技術を選択することが、AI開発成功への近道となります。どちらの技術も万能ではなく、プロジェクトの条件に合わせた判断が求められます。

いずれの技術を選択する場合でも、教師データの品質がAIの精度を左右するという原則は変わりません。高品質なアノテーション体制の構築に取り組み、データ品質への投資を検討してみてください。