「AI（人工知能）」「機械学習」「ディープラーニング」の意味と違い

世の中には、意味の違いが曖昧なまま、何となく同じように使ってしまいがちな言葉が少なくありません。近年よく聞かれるようになった、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」の3語も、そうしたものの一種でしょう。これらの言葉は、漠然としたイメージで混同して使われることが多くなっていますが、実際のところどういう点で区別されるのでしょうか。

今回は、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」の意味と違いについて詳しく解説していきますので、使い分けの参考にしてみてください。

「AI（人工知能）」とは

「AI」とは、「Artificial Intelligence」という英語表現の略称で、「Artificial」は「人工的な」を、「Intelligence」は「知能」や「知性」を意味します。つまり「AI」は、日本語では「人工知能」を表すことになります。

「AI」の概念を始めて提唱したのは、アメリカの計算機科学者・認知科学者ジョン・マッカーシーで、1956年のことでした。以降、「AI」はさまざまな研究で扱われてきましたが、その定義は各研究者によって異なっており、統一された見解はいまだに示されていません。あえて簡単に説明すれば、「人間と同等の知能を持つコンピューター」と表現することが可能です。

「AI」と「機械学習」「ディープラーニング」の違いは、概念の範囲にあります。「AI」は総合的な概念であり、「機械学習」と「ディープラーニング」の双方を含む点が特徴となっています。

「機械学習」とは

「機械学習」とは、文字通り「機械による学習」を意味する言葉です。データ分析法の一種であり、機械（コンピューター）があるデータを基に自動的に学習し、そのデータの背後にある規則性・法則性を見つけ出すやり方を指します。また、そうした法則の発見により、以降の自動的な再現性を獲得することも、目的に含みます。英語では、「machine learning」と呼ばれます。

「機械学習」と「AI」は、上で述べたように、概念の幅が異なります。「機械学習」は、あくまで「AI」実現のための1つの技術という範疇に留まります。

一方、「機械学習」と「ディープラーニング」は近い概念ですが、正確には違います。後述するように、「ディープラーニング」は「機械学習」における代表的な分析手法という位置づけになります。

「ディープラーニング」とは

「ディープラーニング」とは、「機械学習」の手法の1つで、「“ディープニューラルネットワーク”（DNN）を用いた学習」を意味します。「深層学習」とも呼ばれます。

「ニューラルネットワーク」とは、脳の神経系（ニューロン）の働きを数理モデル化したものの総称で、「DNN」はその階層をさらに深くしたものを指します。高精度な処理が可能な「DNN」を基本とする「ディープラーニング」を行うことで、コンピューターはより複雑な判断を下せるようになりました。

「ディープラーニング」と「機械学習」はほぼ同じとも言えますが、細かい意味では違います。前述のように、「ディープラーニング」は「機械学習」の一手法という位置づけで、とりわけ精度が高いのが特徴です。

つまり、それぞれの関係性をまとめると、「AI」>「機械学習」>「ディープラーニング」という具合に使い分けられます。