AI・機械学習・ディープラーニングの違いとは?3つの関係を図なしでやさしく解説

結論: AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングは、AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニングという、包含の関係にあります。AIが一番広い概念で、機械学習はその実現方法の1つ、ディープラーニングは、機械学習の中の、特に強力な手法です。

3つの関係

大きな箱(AI)の中に、中くらいの箱(機械学習)があり、その中に、小さな箱(ディープラーニング)があるイメージです。

AI(人工知能)とは

AIは、人間が行う、判断・認識・予測・会話などを、コンピューターで実現する技術の総称です。

AIには、さまざまな実現方法があります。人が、「もし〇〇なら、△△する」というルールを、細かく書いて動かす方法も、AIの一種です。

機械学習とは

機械学習は、人がルールを書く代わりに、大量のデータをコンピューターに与えて、パターンを学ばせる方法です。

例:迷惑メールの判定

• ルールで書く方法:「『当選』という言葉があれば、迷惑メール」のように、人が条件を書く。例外が増えると、手に負えなくなる
• 機械学習の方法:大量の「迷惑メール」と「普通のメール」を学習させ、特徴をコンピューターが見つけて、判定する

ディープラーニングとは

ディープラーニング(深層学習)は、人間の脳の神経回路を参考にした、ニューラルネットワークを、何層にも重ねて、学習させる手法です。

• 画像の認識(写真に写っているものの判別)
• 音声の認識
• 文章の理解・生成

のように、複雑なデータの扱いが得意で、近年のAIの発展を支えている技術です。

生成AIは、どこに当たる?

ChatGPTなどの生成AIは、ディープラーニングを応用して、文章・画像・音声などを、新しく作り出すAIです。仕組みと使い方は、生成AIとはで、自律的に作業を進めるAIは、AIエージェントとはで解説しています。

身近な例

よくある誤解

• AIは、何でも分かる万能なものではありません。学習したデータの範囲で、動作します
• AIの回答は、常に正しいとは限りません。誤りを含むことがあるため、重要な内容は、確認が必要です
• 機械学習とAIは同じではありません。機械学習は、AIの1つの方法です

振り返ると

AI・機械学習・ディープラーニングは、AIが最も広く、機械学習はその中の方法、ディープラーニングはさらにその中の手法、という関係です。用語の包含関係を押さえておくと、AIに関するニュースや、サービスの説明が、理解しやすくなります。

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