AI・機械学習・ディープラーニングの違いは？関係性や活用方法も解説

AIの技術は、音声認識や文章作成など様々な分野で活用されています。AIというワードをある程度理解しているものの、機械学習やディープラーニングとの違いについては詳しく知らないという方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、AIと機械学習、ディープラーニングの概要と違いについて詳しく解説します。

AI・機械学習・ディープラーニングの活用事例も紹介しますので、「日々の業務にどう活用できるのか知りたい」という方も、ぜひご覧ください。

目次

1. AI・機械学習・ディープラーニングの違い・関係性
2. AIとは
3. 機械学習とは
4. ディープラーニング（深層学習）とは
5. AI・機械学習・ディープラーニングの活用事例
6. 今注目の「ChatGPT」とは
7. AIを正しく理解して業務に活用しよう

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AI・機械学習・ディープラーニングの違い・関係性

AI（人工知能）は、人間の知能や振る舞いを模倣するための技術の総称です。

そして機械学習はAI技術の一部であり、与えられたデータからパターン・法則性を学習することを指します。学習内容を応用して機械にタスクを実行させることもでき、AIが判断や処理を行うためには機械学習が不可欠です。

さらに、ディープラーニングは機械学習を実現する方法の1つであり、従来の機械学習よりも高い精度での学習・分析・タスク処理が可能となります。

つまり、この3つは以下の図のように「AI＞機械学習＞ディープラーニング」という関係性にあります。

どれもAI技術のうちの1つであるため概念が似ていますが、それぞれには以下の違いがあると言えます。

ここからは、AIと機械学習、ディープラーニングについて詳しく見ていきましょう。

AIとは

AI（Artificial Intelligence: 人工知能）は、音声や視覚、意思決定など、人の知能に関するタスクを学習し実行できるようにする技術の総称です。AIの定義は統一されていないものの、人工知能学会によると以下のように説明されています。

知的な機械，特に，知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術
出典：人工知能学会

AIは1960年代に第1次ブームが起こり、1980年代の第2次ブームを経て現在は2000年代からの第3次ブームが続いています。

また総務省のデータによると、業務にAIを活用している企業は24.3％となっており、約4分の1の企業がAIを有効活用していることが伺えます。

参照元：令和3年 情報通信白書｜総務省

仕組み

AIがデータを学習しタスクを実行できる仕組みは、大きく以下の通りです。

1. データの入力・収集
2. 機械学習
3. タスクの実行

AIがデータに基づいた判断を行うためには、データの収集と学習が必要です。膨大なデータを入力すると、AIはそのデータを分析して学習を行います。

学習によって規則やパターンを見つけ出すことで、人が入力したデータに対して推論や判断を行えるようになります。

そして最終的に、学習した結果をもとに画像認識や音声認識などのタスクを実行します。

4つのレベル

AIには以下4つのレベルが設けられています。

レベルが上がるとともに人間の知能に近づき、高度な処理を実現できるのが特徴です。そしてLevel3・Level4を実現するためには、機械学習とディープラーニングが欠かせません。

機械学習とは

機械学習とは、機械（コンピューター）が大量のデータから自動的に学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法のことです。

機械学習は膨大なデータを学習し、アルゴリズムを用いて分析します。学習するデータは人が入力しなければなりません。

また、読み込ませたいデータに加えて「特徴量」の入力も必要です。特徴量とは、読み込ませるデータの特徴を定量的に表現したものです。例えば、人の体型を学習させたい場合は、伸長や体重、年齢、性別などが読み込ませるべき特徴量と言えるでしょう。

種類

機械学習には、次の3パターンがあります。

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「深層学習」とも呼ばれており、人間の脳神経回路をモデルにした「ニューラルネットワーク」を用いて学習させる手法です。

ディープラーニングを用いることで複雑な分析や予測が可能になり、画像認識や音声認識、自然言語処理などの領域で幅広く活用されています。代表的な例としては、文章・画像の生成やAIによるアシスタントなどが挙げられます。

また、多くのデータを与えて学習させることで特徴量も自動的に捉えるため、学習の工程をも自動化できるのが特徴です。

機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングは似た概念を持つ技術ですが、以下のような違いがあると言えます。

ディープラーニングは、学習に大量のデータと時間を必要とする反面、高精度での学習・処理を可能とします。特徴量を指定する必要もないため、人間の手間を最小限にできるでしょう。

またディープラーニングでは、従来の機械学習では難しい画像や自然言語、音声といった非構造化データの学習も可能です。よって、AIによる文章・画像の生成やチャットボット応対、音声認識などを実現するには、ディープラーニングの技術が不可欠だと考えられるでしょう。

AI・機械学習・ディープラーニングの活用事例

ここでは、AIがどのような分野で活用されているのか詳しく見ていきましょう。

コンテンツ・文章作成

AIを活用することで、文章をはじめとしたコンテンツの作成が可能です。例えば、「BtoBマーケティングの施策を解説するブログ記事を書いて」と入力すると、これまで学習した情報をもとに、BtoBマーケティングの概要や施策例などを回答してくれます。

また、メールや問い合わせに対する返信用の文章を生成することも可能なため、うまく活用することで日々の業務を効率化できるでしょう。

「マーケティング活動を効率化したい」と感じている場合は、業務効率化のためにAIを取り入れることを検討することをおすすめします。BtoBマーケティングでAIを活用する方法については、以下の資料で解説しています。

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広告運用

AIや機械学習は、広告運用の現場でも活用されています。

例えばGoogle広告では、機械学習を用いた「スマート自動入札」や「スマート広告」といった機能が利用可能です。

これらを活用することで「CV数アップ」「CPA・工数削減」を実現した企業もあります。そのため、広告運用に課題を抱えている場合もAI・機械学習の活用を検討すると良いでしょう。

機械学習を用いた広告運用については、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：広告の機械学習とは？工数削減・CV69％増を実現した事例や運用のコツも紹介

コールセンター・問い合わせ対応

株式会社ジェーシービー（JCB）は、コールセンター・問い合わせ対応の業務を効率化する自動音声応答システム「AIオペレーター」を提供しています。

AIオペレーターに用いられているのは、ディープラーニングによる音声認識や合成音声技術、自然言語処理などの技術です。これらの技術を組み合わせることで、ユーザーの声をAIが分析して音声で回答、あるいは人間のオペレーターへ自動でつなぐといったことが可能となります。

出典：JCB、コールセンターにIBM Watsonを活用した対話型自動音声応答システム「AIオペレーター」を導入

今注目の「ChatGPT」とは

ChatGPTは、アメリカの非営利団体である「OpenAI」が開発した自然言語処理モデルを用いて対話を行うAIサービスです。

ディープラーニングで大量のデータを学習することで自然な言語を生成できるのが特徴で、高精度の質疑応答を可能としています。ChatGPTの詳細については、以下の記事をご覧ください。

関連記事：ChatGPTとは？自然言語処理による文章生成モデルの使い方と応用例

マーケティング領域で活用が進んでいる

ChatGPTは、マーケティング領域で積極的に活用されています。具体例としては、以下のようなマーケティング業務での活用が可能です。

• メール配信
• 商品・サービス紹介の文章作成
• SNS投稿文の作成
• 施策の立案やアイデア出し
• 問い合わせ対応
• プログラムコードの作成

この他にもSEO施策や分析業務、セールスライティングといった専門的な領域にも活用できるため、日々の業務を効率化したい場合は積極的に利用すると良いでしょう。

「SEO施策とセールスライティングでChatGPTを活用したい」という方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

関連記事：
話題沸騰のChatGPTはSEO施策や分析業務に活用できるのか？
セールスライターに聞く！AIにはできない、売れるコピーの作り方

ツールへの搭載も進んでいる

ChatGPTは様々な業務に活用できますが、的確な答えを得るには目的に適したプロンプト（質問文）を入力しなければなりません。質問の仕方に慣れていないと思ったようなアウトプットをもらえないことも多いため、プロンプトを考えるスキルが必要なのです。

「AIを取り入れたいけど使い方がわからない」という場合は、ChatGPTの機能が搭載されているツールを使うのが有効です。

例えばマーケティングツールの「ferret One」には、ChatGPTへのプロンプトがあらかじめ設定されており、項目を選択するだけで簡単に質問ができます。

以下の記事では、ChatGPT搭載のツールでメール業務やコンテンツ作成を効率化する様子を紹介していますので、興味のある方はぜひご覧ください。

関連記事：
【ChatGPT】と連携したferret Oneの新機能でコンテンツ記事を作成してみた結果
【Chat GPT】手間の割に成果が出ない。メルマガ業務をAIが劇的に改善

AIを正しく理解して業務に活用しよう

AIは、人間のような判断やタスク処理を行う技術の総称です。そして、AIが役割を果たすために必要なデータを学ぶ手法を機械学習といいます。

さらに、学習の工程をも自動化しつつ、より複雑な学習・処理を可能とするのがディープラーニングです。

これらの技術は日々進化を続けており、日常業務やマーケティング領域など様々な場面での活用が進んでいます。AI・機械学習・ディープラーニングの技術を有効活用し、業務の精度向上や効率を図りましょう。

「マーケティング施策でChatGPTを活用したい」と考えている方は、以下の資料をお役立てください。