1.機械学習とディープラーニングの違い

機械学習はAIの中核技術のひとつであり、ディープラーニングはその中に含まれる手法です。つまり、両者は別々に存在するものではありません。

機械学習とディープラーニングは、競合する概念ではなく、包含関係にある点をまず理解することが重要です。

以下の比較表に沿って、それぞれの特徴を整理します。

※1 人間の脳の仕組みを模したコンピュータの技術で予測や音声・画像認識等が可能

観点1：データ量や種類

機械学習は、数万件程度の購買データのように、比較的少ない情報でも学習できる点が特徴です。構造化された（項目ごとに整列していて、表やリストの形で扱いやすい状態）既存の業務データを活用しやすく、需要予測や売上分析などに用いられます。
一方、ディープラーニングは、数百万件単位の画像や音声データなど膨大な非構造化データを前提とするため、データを効率的に収集や蓄積する基盤の整備が欠かせません。

観点2：動作環境

機械学習は、一般的なPCやサーバー（CPU環境）でも実行でき、既存の統計ツールやデータを分析・可視化できるBI基盤に組み込んで運用されます。対して、ディープラーニングは、GPUを備えた高性能環境が望ましく、学習に長時間を要します。そのため、専用サーバーやクラウドAI環境を構築するケースが一般的です。

観点3：有用なデータを抽出する仕組み

機械学習では、人が「価格帯」「購入頻度」など注目する要素を選びます。工数は増えますが、少ないデータでも成果を出しやすい点がメリットです。

一方、ディープラーニングは、人が要素を指定する必要がありません。ニューラルネットワークが注目する要素を自動で抽出し、パターンを見つけます。人手を介さず高精度なモデルを生成できる点が、機械学習との大きな違いです。

観点4：得意分野・用途

機械学習は、需要予測や広告配信、レコメンドなど、数値や履歴データの処理に強みを持ちます。たとえば、ECサイトの商品推薦や金融機関の信用モデルは代表的な活用例です。

一方、ディープラーニングは、画像や音声などの非構造データの処理を得意とし、顔認証、音声アシスタント、自動運転などで広く利用されています。

観点5：導入ハードル

機械学習は、既存のシステムやデータを活かして導入でき、新たな専用環境を整えなくても成果を得やすい点が特徴です。

教師あり学習といったアルゴリズムを用いて、正確なデータを一定量与えることで、高精度な予測モデルを構築できます。そのため、初期段階から効果を確認しやすいでしょう。

一方、ディープラーニングは、専門人材や高性能な計算リソースが必要です。そのため、コスト面・技術面の負担が大きく、導入ハードルは高めです。

機械学習とディープラーニングは、同じAI技術の中にありながら、必要なデータ量・環境・専門性の違いによって適用範囲が明確に異なります。自社の課題とリソースに合わせて、どの技術を採用するかを見極めることが重要です。

2.AIにおける機械学習とディープラーニングの位置づけ

AI（人工知能）は「人間の知的活動を機械で再現する技術」を指す広い概念です。その中には、人間があらかじめ定義したルールに従って処理を行うルールベース型AIや、最適な解を探索するアルゴリズムなども含まれます。

構造としては、以下のような関係にあります。

つまり、機械学習はAIの一部であり、ディープラーニングはさらに機械学習の中に位置づけられる技術です。

機械学習とは

機械学習は、AIの中でも「データから規則やパターンを学び、予測や分類を行う技術」です。たとえば、過去の購買履歴をもとに「次に購入されやすい商品」を提案するレコメンド機能や、迷惑メールを自動で分類する仕組みが代表例です。

人があらかじめ注目すべき特徴を指定しなくても、AIがデータから関係性を学び、自動的に判断精度を高めていく点が特徴です。言い換えれば、「経験から学ぶAI」が機械学習です。

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、機械学習の中で使われる手法のひとつです。人間の脳の神経構造を模した多層ニューラルネットワークを用い、AIが自律的に注目すべき要素を抽出・学習します。

従来の機械学習では、人が「注目すべき特徴」を指定する必要がありました。一方、ディープラーニングでは、AI自身がデータの中からパターンを発見します。その結果、画像認識や音声解析のような複雑なタスクでも高い精度を実現できます。

つまり、従来の機械学習よりも高度で自律的な学習を可能にしたのがディープラーニングといえるでしょう。

特に、画像や音声などの非構造データを扱う領域で強みを発揮し、現在では、顔認証、自動運転、医療画像解析、音声アシスタントなど、幅広い分野で実用化が進んでいます。

3.機械学習とディープラーニングの活用事例

機械学習とディープラーニングは、今や多くの企業で業務効率化やサービス高度化を支える技術として活用されています。両者の違いを踏まえることで、自社の課題に合った導入方法をイメージしやすくなるでしょう。

機械学習の活用事例

まずは、業界ごとの機械学習の活用事例を紹介します。

ディープラーニングの活用事例

次に、業界ごとのディープラーニングの活用事例を紹介します。

活用領域の重なりと今後の展望

機械学習とディープラーニングの適用範囲は、明確に分かれるわけではありません。たとえば、広告分野では、配信最適化（機械学習）とクリエイティブ生成（ディープラーニング）を組み合わせるケースが増えています。

今後は両者を併用し、データ特性や目的に応じて最適な技術を選ぶ「ハイブリッド型AI活用」が主流となるでしょう。

4.機械学習とディープラーニングの使い分け

AI技術を導入する際は、目的やデータ環境に応じて「どの技術を選ぶか」を見極めることが重要です。

ただし、技術選定はゴールではなく、継続的なデータ活用へとつなげるためのスタートラインです。目的を明確にし、段階的に進めることがAI導入を成功に導く鍵となります。

機械学習とディープラーニングは同じAIの系譜ですが、必要なデータ量・環境・目的によって適した技術は異なります。ここでは、選定の際に押さえておきたい5つの観点を紹介します。

観点1：データ量とデータの種類

判断の出発点は、どのようなデータをどれくらい扱うかです。

数千〜数万件程度の表や数値などの構造化データを分析する場合は機械学習が適しており、数十万〜数百万件規模の画像や音声といった非構造データを活かす場合はディープラーニングが有効です。

たとえば、小売業の売上分析には機械学習が適し、自動車や医療のように映像データを扱う業界ではディープラーニングが力を発揮します。

観点2：精度要件

求める精度によって選択は変わります。需要予測やレコメンド機能などは、多少の誤差を許容できるため機械学習で十分対応できます。

一方で、自動運転や医療診断のように「誤りが許されない」分野では、ディープラーニングの高精度モデルが欠かせません。どの程度の精度が求められるかを明確にすることで、過剰投資や技術選定の迷走を防ぐことができます。

観点3：導入目的

AI導入の目的が「業務効率化」か「新しい価値創出」かによっても選択は異なります。

既存業務の改善を目指し、過去データからパターンを見つけて予測や判断を自動化する場合は、機械学習が現実的です。一方、画像や音声、文章など、人間の感覚的な判断を再現して新しいサービスを生み出す場合はディープラーニングが適しています。

観点4：導入コストと導入環境

導入コストや環境面も重要な判断軸です。

機械学習は、一般的なPCやクラウド環境でも運用でき、初期費用を抑えて導入しやすい点が強みです。一方、ディープラーニングは、GPUサーバーといった高性能な計算装置を必要とし、学習時間や電力コストも増加します。

そのため、クラウドAIサービスの活用やハイブリッド構成など、費用・運用・保守を見据えた導入環境の設計が求められます。

観点5：リソース・人材体制

AI導入を進めるうえでは、人材体制も見逃せない要素です。

機械学習は、統計やデータ分析の経験者でも扱いやすい技術です。そのため、既存メンバーを中心に内製化しやすいでしょう。

一方、ディープラーニングはモデル構築やチューニングに高度な専門知識が必要で、外部のエンジニアやパートナー企業との協働が不可欠です。

自社でどこまで内製化できるか、外部支援をどの範囲まで活用するかを整理することで、現実的な導入計画を立てられます。

5. まとめ

機械学習とディープラーニングは、AIの発展を支える中核技術です。機械学習は、比較的少ないデータでも業務改善や予測に活かせます。一方のディープラーニングは、膨大なデータを処理し、高度な認識や判断を可能にします。

両者の特性を理解することが、AI導入を成功させる第一歩といえるでしょう。自社のデータ環境や目的を踏まえて技術を選ぶことで、AIは「検証から実践」へと進化します。まずは小さな課題から試行を重ね、段階的に応用範囲を広げていけば、持続的な成長につながる鍵となります。

当社では、ディープラーニングを基盤とした最新のAI技術、とくに近年注目されている「生成AI（Generative AI）の研究開発」にも積極的に取り組んでいます。

これにより、顧客の業務課題に対して、より高度で実効性のあるソリューションを提供しています。

ご興味をお持ちいただけましたら、お気軽に以下よりお問い合わせください。