深層学習とは

深層学習は、ディープニューラルラーニングやディープニューラルネットワークとも呼ばれ、人間の脳の働きを模倣してデータを処理し、意思決定を促進するパターンを作り出す人工知能(AI) の機能です。人工知能の機械学習のサブセットである深層学習は、非構造化データまたはラベルのないデータから教師なしの学習が可能なネットワークを備えています。

深層学習では、階層化されたアプローチを用いて、入力されたデータを常に精査することで、より良い意思決定を行います。考えてみてください。機械学習は、大学受験のためにノートを読み直すことによって情報を詰め込む学習と似ています。一方、深層学習は、子供がアルファベットの文字を与えられ続け、その文字を並べて言葉にする何兆もの方法をゆっくりと学んでいくようなものです。最初の例では、前もって特定されたデータを解釈します。2つ目の例では、解釈する者が与えられたデータの可能性を認識します。

これは、より複雑なユースケースに対して、より広い範囲で、より高い忠実度でデータインサイトを提供することができるため、ビジネスにとって重要です。

深層学習が高度化するにつれて、具体的なビジネスユースケースに統合されていきます。深層学習は、特にコンピュータビジョンの分野では、世界の産業の舞台に立つ準備ができています。
ビジネスは、データを解析することがビジネス上の問題を解決することだと考えています。そして、深層学習によって、企業は最も複雑で多次元なデータを解析して新たな洞察を得るためのスマートマシンを手に入れることができるのです。

深層学習​の恩恵を受ける市場
ヘルスケア（医療）
深層学習は、データが豊富なヘルスケア分野において最も期待されています。

ヘルスケア分野の主な適用例はコンピュータビジョンです。医療においては、高額で高度な技術を必要とする処理の多くが画像処理を伴います。MRIからCATスキャン、さらにはシンプルなレントゲンまで、医師は視覚的な観察によって画像から診断を下します。しかし、医師の認知的負荷は、人間が効果を発揮し続けるには、あまりにも大きすぎます。

一方で、ディープラーニングは現在、画像認識に優れており、このタスクを人間よりも速く実行することができます。何百万、さらには数十億ものスキャン画像をプログラムに表示し、それがどのように診断と関連しているかを示すことで、深層学習はプロセスから人間の介入を低減させ、医師は治療計画を考えることに集中することができます。将来的には、簡単な治療法の提案などは、AIベースのヘルスケアアシスタントによって自動化され、医師は、がんの治療法の研究など、技術と想像力を要する仕事に専念できるようになるでしょう。

がん治療や腫瘍学以外では、深層学習は創薬にも期待されています。深層学習は、分子構造に基づいて病気に最適な医薬品を予測することができるため、考案者が当初意図しなかった既存の医薬品の用途を発見することも可能です。

製造業
未来の製造施設は、ロボット工学、クラウドコンピューティング、モノのインターネット(IOT)、アディティブマニュファクチャリング（3Dプリント・積層造形）など、多くの最先端分野が融合していることでしょう。これらの分野の多くは、視覚的な作業が必要です。

組み立てや欠陥識別などをすべて人間が行うのではなく、センサー情報を活用した深層学習アルゴリズムにタスクを移すことで、より良い意思決定を可能にします。

自動車
グーグル、テスラ、ボルボなどの自動車メーカーは、自動運転車の市場投入に取り組んでいます。自動運転車は、環境への影響を最小限に抑えながら、迅速かつ効率的に荷物を運ぶ方法として大きな期待が寄せられています。

貨物ベースの自動車に深層学習を適用すれば、道路の物流に依存しているあらゆる企業の利益率を高めることができます。

小売
小売業では、視覚的な情報が重要や役割を果たします。ある企業では、過去のスタイル選択を参考にして顧客がどのような服を購入したいのかを読み解き、お勧めの服を提案しています。

また、気に入った商品をすでに持っていたり、街中で誰かが身につけていた商品が欲しいような場合には、画像の逆検索機能を使って、気になっているドレスやシャツを購入することができます。

さらに将来的には、話し言葉を理解して、個人に合ったショッピング体験を提供するアシスタント・ボットを小売業者が顧客に提供することもできるようになるでしょう。