「ディープラーニングの具体的な活用事例が知りたい」

「ディープラーニングが自分たちの業界で使えるか気になる」

「ディープラーニングとAIや機械学習の違いは？」

このようにお考えの方も多いのではないでしょうか。

ディープラーニングによるAI技術を活用すれば圧倒的コスト削減・業務効率化が実現可能です。実際にさまざまな企業が導入することで、業務の一部を自動化し、業務効率化やコスト削減を実現しています。

しかし、AIや機械学習とディープラーニングの違いは、なかなかわかりにくいのも事実です。

そこで本記事では、チャットボットなど効率化のためのネットワークサービスについての情報を取り扱っているヒアリングDXブログが、ディープラーニングの事例やAIや機械学習との違いなどを徹底解説します。

ディープラーニングへのイメージがわきにくい、また、業務効率化やコスト削減を実現したいとお考えの方は、ぜひ最後までお読みください。

ディープラーニングとは？AIや機械学習との違いを解説

「ディープラーニング」「機械学習」「AI」は、相互に密接に関係する仕組みですが、その意味が異なります。

以下で、それぞれの違いについて解説します。

ディープラーニングとAIの違い

ディープラーニングは、AIをより効率的に動かすための学習方法の一つです。

具体的には、大量の画像や音声、文章データなどを学習されることで自動運転技術やAI対話サービス、病気の早期発見などに活用可能です。

ディープラーニングでは、ニューラルネットワークと呼ばれている仕組みが採用されており、効率的な学習に使われています。

一方で、AIは人工知能とも呼ばれており、人間の知能を模倣することで人間の代わりに問題解決を行ったり、タスクを実行したりするためにさまざまなサービスに搭載されています。

AIはディープラーニングや機械学習を行うことで高度なタスクの実行を行うことが可能です。

「AIは人間の知能を模倣するシステム、ディープラーニングはAIを効率的に動かすための学習方法」だと覚えておきましょう。

ディープラーニングと機械学習の違い

AIに問題解決やタスクの実行を行わせるにはディープラーニングや機械学習が欠かせません。

「ディープラーニングと機械学習は同じ？」と思う方もいるかもしれませんが、ディープラーニングと機械学習も意味が異なります。

ディープラーニングは機械学習よりも高度で複雑なタスクを実行するために、AIに大量のデータを覚えさせる学習方法です。

機械学習よりもAIに覚えさせる時間がかかりますが、正しく運用すればさまざまな現場で運用が可能です。

その結果、作業の自動化によるコスト削減や人間が実行するタスクよりも良い成果を発揮し利益に貢献できるでしょう。

一方で、機械学習はディープラーニングよりもAIに覚えさせるデータが少ないのが特徴です。

単純なタスクが得意で、その分学習時間も短いです。

「高度なタスクはディープラーニング、単純なタスクは機械学習」だと覚えておきましょう。

ディープラーニングが活用できる事例11選

ディープラーニングはさまざまな分野に活用されており、あらゆる面で業務効率化やコスト管理に貢献しています。

以下では、具体的にディープラーニングを活用できる事例を11選ご紹介します。

①画像認識

ディープラーニングは、画像に写っている物体の特徴を知るのに活用されています。具体的には、画像内の物体の特徴などを自動認識したり、画像内の人物の顔を認識したりできます。特に、物体の特徴などの自動認識はスマートフォンにも搭載されている機能で、身近なディープラーニング事例です。

②音声認識

ディープラーニングは、音声認識でも利用されています。例えば、Googleアシスタントによる音声での検索機能や、話すことで自動文字起こししてくれる機能はディープラーニングが使われています。

③自然言語処理

ディープラーニングを活用することで、自然言語処理を行うことも可能です。近頃注目を浴びているChatGPTなどのAI対話サービスも自然言語処理に含まれます。

ChatGPTは、アイデアの創出など今まで人間の手で行っていたタスクを自動化でき、今後私たちの生活に大きく貢献するとも言われている技術です。

④異常検知

異常検知システムにもディープラーニングが活用されています。例えば、金融取引の異常を検知してアラートをかけたり、製造業において部品に異常が発生したりする場合に検出してくれます。

特に製造業の現場では実際に活用されており、正常な部品の特徴を覚えさせて、正常の部品の規格に合っていない部品を自動検知するので、人間によるチェックが不要になりました。これにより、チェックをしていた人間の人的コスト削減が期待できます。

⑤不正検知

ディープラーニングはデータの不正検知を自動で行ってくれます。例えば、クレジットカードの不正利用を自動で検出し、カードを自動で止められるクレジットカードが存在しています。すべてのクレジットカードが対応しているわけではありませんが、今後ディープラーニングが発達すればより多くの不正利用を防げるでしょう。

⑥機械翻訳

ディープラーニングを活用すれば、機械翻訳にも利用できます。例えば、Google翻訳やDeepLといった機械翻訳にはディープラーニングが使われています。今後さらに発展すれば、より正確な翻訳ができ言語の壁を気にすることなく会話できるでしょう。

⑦金融取引

金融取引の場面でもディープラーニングが活用されています。具体的には、過去の取引データなどから株価の予想を行い、未来の株価の変動などを予測できたり、為替レートを予測したりできるでしょう。

⑧ロボット工学

ディープラーニングはロボットを制御するのに使用されています。近年では、自動運転技術の発達により高速道路を自動で走行してくれる車が販売されたり、工場を自動で移動するロボットが存在したりしています。

⑨医療診断

ディープラーニングを使って病気の診断が行えるようになっています。具体的には、学習したデータを使って病気の診断をするだけでなく、病状の把握などが行なえます。

ディープラーニングを使った医療診断がより発展すれば、病気の早期発見により、病気で苦しむ方を減らすことが可能です。

⑩創作活動

ディープラーニングは創作活動をするのに補助として役立ちます。近年では、自動で絵を描いたり小説を執筆したりするサービスも登場しています。例えば、作品の一部をディープラーニングによって自動で作業させることにより、より効率的に作品を完成させられるでしょう。

⑪問い合わせ対応

ディープラーニングは、顧客からの問い合わせ対応に活用されています。例えば、AI搭載型のチャットボットはディープラーニングを使って大量のデータを学習し、顧客の問い合わせに最適な回答を行います。

コールセンター業務でも最初にAIが対応を行い、AIで解決できない内容の問い合わせだけオペレーターに誘導することで、コールセンターのスタッフを減らしコスト削減が実現可能です。

ディープラーニングを活用している業界6つとその事例

ディープラーニングを活用している6つの事例を業界別にご紹介します。それぞれの業界で活用されているディープラーニングの事例を知ることで、自分の業界に活かせるかどうかの判断材料になるでしょう。

以下でそれぞれ詳しく解説します。

①金融業界

金融業界では、ディープラーニングの活用が目覚ましく、信用リスク評価、不正取引の検出、資産運用など、さまざまな領域で活用されています。

金融機関は膨大な量の取引データを処理し、それを活用して将来の金融市場の動向を予測することが求められます。

そこで、ディープラーニングを使うことにより、これまでにない精度と速度で情報を分析し、リスクを管理し、適切な意思決定を行うことが可能となるでしょう。

②医療業界

医療業界においても、ディープラーニングの導入が進んでいます。特に画像診断分野ではその効果が現れており、MRIやCTなどの画像から病気を自動的に検出することが可能になりました。

将来的には、人間の遺伝子配列や生体情報を解析し、それぞれの患者に最適な治療法を提示するパーソナライズドメディシンの発展が期待されます。

③製造業界

製造業界もディープラーニングの恩恵を受けています。具体的には、生産ラインでの品質検査、機械の故障予測などさまざまな場面で活用されています。

人間の目では見逃してしまうような部品の細かな規格や、機械の欠陥などを自動検知することで製造業の生産性と品質を向上させることが可能です。

④小売業界

小売業界でもディープラーニングが業務効率化やマーケティングに大きく貢献しています。

顧客の購買履歴や行動データを分析し、顧客それぞれに合ったおすすめ商品を提示することが可能です。また、過去の売れ行きをもとにAIが今後の販売予想を立て、販売計画を立案できます。

⑤自動車業界

自動車業界では、日常生活でも利用されることが多い自動運転技術が注目されています。自動運転技術は、ディープラーニングによって進歩しており、道路状況や他の車両、歩行者を認識しています。

現在は高速道路での運用に限定されていますが、今後の発展により一般道でも運用が進むことで交通事故の減少や、運転のストレス軽減に期待できるでしょう。

⑥IT業界

IT業界では、ディープラーニングの活用が顕著です。身近なサービスとしては、スマートフォンに搭載されているAIアシスタント、スマートスピーカーなどが挙げられます。

さらに、自然言語処理技術が使われているChatGPTの登場により、さまざまな業界に対して業務効率化やコスト削減が期待されています。

日常生活で使われているディープラーニング事例6つ

ディープラーニングといっても、イメージがつきにくい方もいるのではないでしょうか。ディープラーニングは日常でもさまざまな場面で活用されています。

そこで以下では、日常生活で使われているディープラーニングの事例を6つ紹介します。

①自動運転技術

自動運転技術は、私たちの生活に大きく貢献してくれるディープラーニングの事例です。車載カメラから取得した情報を解析し、交通状況や他の車両、歩行者を認識しています。

現在でも一部のモデルでは、高速道路上で自動運転できる機能が搭載されています。今後一般道でも自動運転技術が利用できるようになれば、ドライバーの運転負担の軽減や交通事故の減少に期待できるでしょう。

②顔認証システム

ディープラーニングによる顔認証システムも日常生活で広く使われています。スマートフォンのロック解除や、空港の入国管理、オフィスのセキュリティチェックまで、さまざまな場面で顔認証システムが活用されています。

新型コロナウイルスによるAI検温器も、顔認証システムが採用されており、イメージしやすいでしょう。

③音声アシスタント

音声アシスタントもディープラーニングが活用されている分野の一つです。SiriやAlexa、Googleアシスタントなどの音声アシスタントは、自然言語処理や音声認識などディープラーニングの技術を使って、私たちの日常生活をサポートしています。具体的には、話した内容を検索してくれたり、天気予報を教えてくれたりするなどさまざまな場面で役立つ機能が利用可能です。

④翻訳サービス

ディープラーニングは翻訳サービスでも活用されています。例えば、Google翻訳やDeepLといった翻訳サービスは、ディープラーニングが活用されています。

ディープラーニングを活用することで、より自然な表現の翻訳が可能になるでしょう。海外旅行して外国人と会話したり、多言語の文章などを読んだりする際にとても役立ちます。

⑤AI対話サービス

近頃注目を浴びているChatGPTもディープラーニングが活用されている事例です。ユーザーが入力した内容に対して自然な会話で返答してくれます。

一般的な質問への回答や文章の支援作成など、さまざまな用途で利用可能です。ChatGPTを応用したサービスも各社が開発を進めており、今後あらゆる場面での業務効率化に期待できます。

⑥セキュリティ対策

ディープラーニングは、ネットワーク上のウイルス検出や不正アクセスの検知などセキュリティ対策に有効活用されています。

その他にも、クレジットカードの不正取引を検知してカードを自動で止めてくれるなど、詐欺を未然に防止することにも貢献しています。

将来的には、より高度なセキュリティ対策が行われるようになり、ユーザーの生活が安全に保たれるようになるでしょう。

▼下記の資料はヒアリングを効率化できるヒアリングシートの作り方をステップ別に解説した資料です。ぜひご活用ください。

ディープラーニングのメリット2つ

ディープラーニングのメリットを2つご紹介します。ディープラーニングを使ってAIに学習させることで、通常の機械学習よりも高い精度でタスクを実行させて業務効率化が可能です。

①人間よりも精度が高い

ディープラーニングの最大のメリットは、人間よりも高い精度でタスクを実行できることです。特に、画像認識や音声認識の分野では、人間には実現不可能な結果を生み出しています。これを実現できるのは、ディープラーニングの特徴である、膨大なデータを学習して最適なパターンを見つけられるからです。

今後さらにディープラーニングが発展することで、医療分野での病気の早期発見や、自動車の自動運転技術など、幅広い分野で貢献できるでしょう。

②新しい技術を効率的に開発できる

ディープラーニングは汎用性が高く、現在でも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を活用することで、新しい技術を効率的に開発できるようになるでしょう。

具体的には、自動運転技術による高速道路での自動走行や駐車場での自動駐車、AI対話サービスのChatGPTを応用した各種ツールの開発など、日常がより便利になるような新しい技術を効率的に開発できるようになります。

また、新しい問題が発生しても、学習した膨大な量のデータから、素早く解決策を見つけることが可能です。

ディープラーニングの活用により、日常のさまざまなサービスが飛躍的に発展していくでしょう。

▼下記の資料では、ヒアリング活動によってお客様のお問合せやCVRの向上を達成できた実例を紹介しています。ぜひ参考にしてください。

ディープラーニングのデメリット2つ

ディープラーニングはとても便利で、さまざまな場面で活用されていますが、決して完璧ではありません。

ディープラーニングにはいくつかのデメリットが存在するので詳しく解説します。

①大量のデータと時間が必要

ディープラーニングの有用性はさまざまな分野で認知されています。

しかし、ディープラーニングで高い精度を維持するためには、大量のデータを長い時間をかけて学習させる必要があり、すぐに活用できるわけではありません。

また、単純なタスクの場合は、短い時間で対応できる機械学習の方が向いています。

②過去のデータを忘れることがある

ディープラーニングのもう一つのデメリットとして、ある程度の期間が経つと忘却現象が起きることがあります。

これは、新しいデータを学習させる過程で、過去のデータについて学んだことを忘れてしまう問題です。具体的には、新しいタスクを処理させたあと、古いタスクを実行させると精度が落ちる可能性があります。

しかし、やがて時間が経つと、大きな問題になることも考えられます。このように、忘却現象に関して現段階で解決することは難しく、まだまさ発展途上の状態です。

AIサービスを検討中の方はInterviewzにご相談ください

ここまでディープラーニングを活用した事例について解説しました。

記事をお読みいただく際に、ディープラーニングを活用したAIサービスについて検討しようと考えた方もいるのではないでしょうか？

AIサービスはとても便利ですが、導入にはかなりのコストがかかる場合があります。

しかし、AIサービスの中でもとくに、チャットボットを活用した問い合わせ業務の効率化、コスト削減について、より低コストで運用できる方法があります。

結論、当社が提供するサービス【Interviewz】を活用すれば、AIサービスを導入するよりも圧倒的低コストで運用・業務効率化が狙えるでしょう。

以下に、Interviewzと一般的なAIチャットボットサービスを比較した表をご用意しました。

まとめ

本記事では、以下について解説しました。

• ディープラーニングとAIや機械学習の違い
• ディープラーニングでできること
• ディープラーニングが活用されている業界
• ディープラーニングが活用されている事例
• ディープラーニングのメリット・デメリット

ディープラーニングを活用したAIサービスはさまざまな分野で活用されており、自動運転技術や病気の早期発見など一般消費者にも恩恵が得られています。

AIサービスの発達により、今後さまざまな場面で業務効率化やコスト削減などに活かせるでしょう。

すでに大手企業では、AIチャットボットによる問い合わせ業務の自動化により、人員の配置転換やコスト削減に貢献しています。

当社では、AIチャットボットよりも導入しやすく、低コストで運用できるサービス【Interviewz】をご提供しています。

Interviewzは、問い合わせ対応を自動化・サポートしており、企業の業務効率化やコスト削減を実現可能です。

AIサービスによる業務効率化やコスト削減が気になる方も、まずは低コストで運用できるInterviewzをご検討いただくのがおすすめです。

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本記事をお読みいただき、業務効率化やコスト削減に少しでも参考になれば幸いです。

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