★初めに★

今回は、ディープラーニングについて紹介したいと思います。ディープラーニングとは、今まで人間にしか出来なかったタスクを、コンピューターにも実行できるようにするための機械学習の手法のことです。例えば、車を運転しているときに、信号が赤に変わったり、停止標識があるところでは、運転の操作を中断すると思います。このように、人間にしか実行できなかった高度な判断をコンピューター自身が自動的に学習することが出来るようになるのです。また、今までは、人間は、コンピューターにある概念を認識させるときに、一つ一つことこまかい指示を出す必要がありました。例えば、「象」という動物を認識させるときに、象の鼻の長さは～cmである、象の体色は灰色である、象の足は4本あるなど、その特徴を詳しく説明しなければいけなかったのです。しかし、ディープラーニンの仕組みを応用すれば、これらの細かい特徴をコンピューターが自動で学習するため、人間による指示を待たなくても良いのです。

★ニューラルネットワークとは★

では、ディープラーニングの仕組みについて説明したいと思います。ディープラーニングの仕組みには、ニューラルネットワークという、人間の神経構造をモデルにしたネットワーク構造が活用されています。下記の画像がニューラルネットワークの仕組みを図示したものです。

具体的に説明致しますと、まず、「象」という生き物の特徴を学習させるために「象」の写真を提示します。そうすると、一番左側の入力層にて、外部からのデータ(象の写真)を受け取り、そのデータを図の真ん中にある部分である、隠れ層という場所へと渡します。隠れ層で処理されたデータは、出力層に渡され、結果として処理されるという流れとなっております。

(画像出典元:https://clevertap.com/blog/neural-networks/）

★ディープラーニングの活用事例★

1.農業

農業の分野では、生産者の高齢化が懸念されています。更に少子高齢化の荒波は、農業界における人手不足問題に拍車をかけています。ディープラーニングの技術の活用は、これらの課題を克服することが出来るのではないかと、世間から大きな注目を浴びています。

例えば、作物の収穫量の予測といった作業は、熟年者の勘で行っているため、外れてしまうことも多々あります。しかし、AIを搭載したドローンを田畑の上空から、作物の生育状況を記録することで、作物の収穫量を正確に把握することが出来るのです。

2.自動運転

自動車による自動運転を実現化させるために、ディープラーニングの技術が活用されています。AIが、自動車と歩行者を判別したり、停止標識や信号機を認識させることで、事故を未然に防いだりすることも出来ます。

★終わりに★

AI技術はますます発展してきています。今回紹介したディープラーニングの技術は、様々な分野に応用することが出来る技術であるため、各業界が長年抱えている問題を解決するための糸口であると感じます。しかし、農家の方たちのように費用に関する問題、ITの知識に精通している人材が不足しているため、システムの導入が困難であるというデメリットも存在しているのも事実です。このようなデメリットを改善しつつ、IT初心者の方でも、頭を悩ませることなく、快適にシステムを利用できるための策も考案する必要があると感じました。

今回は以上です。御覧頂きありがとうございました。