機械学習とディープラーニングの違い、徹底解説！

「機械学習」と「ディープラーニング」、最近よく聞く言葉だけど、一体何が違うの？この二つの関係性や、それぞれの特徴を分かりやすく説明しながら、 機械学習とディープラーニングの違い をスッキリ理解していきましょう！

機械学習とは？ディープラーニングとの関係性

まず、機械学習とは、コンピューターがデータから「学習」して、賢くなっていく技術全般のことを指します。まるで人間が経験から学ぶのと同じように、コンピューターもたくさんのデータを見たり、試行錯誤したりすることで、新しい問題に対応できるようになるのです。例えば、迷惑メールを自動で振り分ける機能や、おすすめの商品を提案してくれる機能などは、機械学習の代表的な例です。

そして、ディープラーニングは、この機械学習という大きな枠組みの中に含まれる、より高度な技術の一つです。機械学習が「学習」する能力全体を指すのに対し、ディープラーニングは、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した、より複雑な仕組みを使って学習を進めます。そのため、ディープラーニングは、機械学習の中でも特に高い精度で、複雑なパターンを認識できるようになるのが特徴です。

まとめると、 機械学習とディープラーニングの違い は、

機械学習： データから学習する技術全般
ディープラーニング： 機械学習の一種で、人間の脳のような仕組み（ニューラルネットワーク）を使う

という関係性になります。ディープラーニングは、機械学習の「一部」であり、「進化系」のようなものだと考えると分かりやすいでしょう。

特徴から見る機械学習とディープラーニングの違い

機械学習とディープラーニングには、いくつかの大きな違いがあります。まず、データに対する「特徴量の設計」という点です。従来の機械学習では、コンピューターが学習しやすいように、人間が「これが大事な情報だよ」という特徴をあらかじめ教えてあげる必要がありました。例えば、猫の画像を認識させる場合、「耳が三角」「ひげがある」「目が丸い」といった特徴を人間が指定する必要があったのです。

しかし、ディープラーニングでは、この「特徴量の設計」をコンピューター自身が行います。コンピューターは、たくさんの猫の画像を見る中で、「こういう形をしているのが猫らしい」「この模様は猫によく見られる」といった、人間が思いつかないような複雑な特徴を自動で見つけ出します。これは、ディープラーニングが何層にも重なったニューラルネットワークを持つことで、より高次元な特徴を捉えられるからです。

この自動で特徴を見つける能力は、ディープラーニングの非常に強力な点であり、 機械学習とディープラーニングの違い を際立たせる大きな要因です。

項目	機械学習（従来）	ディープラーニング
特徴量の設計	人間が行う	コンピューターが自動で行う

学習に必要なデータ量

次に、学習に必要なデータ量についてです。一般的に、機械学習は比較的少ないデータ量でも学習を進めることができます。例えば、数千枚の画像があれば、ある程度の精度で学習できることもあります。そのため、データがあまり集められない場合でも、機械学習の手法が有効な場面はたくさんあります。

一方、ディープラーニングは、その高い能力を発揮するために、非常に大量のデータを必要とします。数百万、数千万といった膨大なデータがあって初めて、コンピューターは複雑なパターンを正確に学習し、高い精度を出すことができるのです。データが少ないと、ディープラーニングはうまく学習できず、期待通りの結果が得られないことがあります。

これは、ディープラーニングがより複雑なモデルを使用しているため、そのモデルを「チューニング」するために多くの情報が必要になるからです。 機械学習とディープラーニングの違い として、このデータ量の要求は非常に重要なポイントと言えるでしょう。

機械学習：比較的小さなデータ量でも学習可能
ディープラーニング：大量のデータが必要

計算リソース（コンピューターのパワー）

学習に必要なコンピューターのパワー、つまり計算リソースも、機械学習とディープラーニングで異なります。従来の機械学習は、比較的大量のデータを扱わない限り、一般的なコンピューターでも十分に学習させることが可能です。特別な高性能なコンピューターがなくても、手軽に試せる場合が多いです。

しかし、ディープラーニングは、その複雑な計算処理のために、非常に高い計算能力を持つコンピューターを必要とします。特に、GPU（Graphics Processing Unit）と呼ばれる、画像処理などに使われる特殊なコンピューターチップが、学習を高速化するために一般的に使われます。GPUがないと、ディープラーニングの学習には膨大な時間がかかってしまうことがあります。

この計算リソースの要求の高さも、 機械学習とディープラーニングの違い を理解する上で大切です。

機械学習：比較的少ない計算リソースで済む場合が多い
ディープラーニング：高性能なコンピューター（GPUなど）が必要となることが多い

得意なタスク（できること）

得意なタスク、つまり「何ができるか」という点でも、両者には違いがあります。機械学習は、比較的「定型的」で、明確なルールで分けられるようなタスクを得意とします。例えば、メールのスパム判定や、顧客の購買履歴から次におすすめする商品を予測するといったタスクです。

一方、ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理（人間が使う言葉をコンピューターが理解すること）といった、より「曖昧」で「複雑」なパターンを認識するのが得意です。例えば、写真に写っているのが犬なのか猫なのかを正確に区別したり、人の話している言葉を正確に聞き取って文字に起こしたり、人間が書いたような自然な文章を生成したりすることができます。これは、ディープラーニングが、データからより抽象的で高度な特徴を学習できるためです。

タスクの例	機械学習	ディープラーニング
定型的な分類	〇	〇
画像認識	△（特徴量設計が難しい）	◎
音声認識	△	◎
自然言語処理	△	◎

学習の解釈性（なぜそう判断したのか）

「学習の解釈性」、つまり「なぜコンピューターがそのように判断したのか」を説明できるかどうかも、 機械学習とディープラーニングの違い として挙げられます。従来の機械学習では、ある程度、学習のプロセスや判断の根拠を説明しやすい傾向があります。例えば、決定木という手法を使えば、「この条件だからAと判断した」というように、判断に至る理由を追跡しやすいのです。

しかし、ディープラーニングは、その構造が非常に複雑であるため、「なぜそのように判断したのか」を人間が理解できるように説明するのが難しい場合があります。これは「ブラックボックス」問題と呼ばれることもあります。例えば、ディープラーニングが画像を猫だと判断したとしても、具体的に「どの部分の」「どのような特徴」を重視したのかを明確に特定するのが困難なことが多いのです。

この解釈性の違いは、医療分野や金融分野など、判断の根拠を厳密に説明する必要がある場面では、機械学習の方が有利になることもあります。

機械学習：判断の根拠を比較的説明しやすい
ディープラーニング：判断の根拠を説明するのが難しい場合が多い

学習の自動化の度合い

学習を自動化する度合いも、両者の大きな違いです。前述した「特徴量の設計」が、この自動化の度合いに大きく関わっています。従来の機械学習では、人間がデータの特徴を分析し、モデルに「こういう特徴を学習してね」と指示する必要がありました。この「特徴量エンジニアリング」と呼ばれる作業は、高度な知識や経験が必要で、時間もかかる作業でした。

しかし、ディープラーニングは、この特徴量エンジニアリングのプロセスを、コンピューター自身が学習データから自動的に行ってくれます。そのため、人間が介入する度合いが減り、より「自動化」された学習が可能になります。これにより、開発者はより創造的な部分や、モデルの改良といった、より高次の作業に集中できるようになるのです。

機械学習とディープラーニングの違い を「人間がどれだけ頑張るか」という視点で考えると、ディープラーニングの自動化の恩恵がよく分かります。

機械学習：特徴量エンジニアリングに人間が多く関わる
ディープラーニング：特徴量エンジニアリングが自動化されている

まとめ：それぞれの得意分野で活躍！

このように、機械学習とディープラーニングには、それぞれ異なる特徴と得意な分野があります。機械学習は、比較的少ないデータや計算リソースで、定型的なタスクをこなすのに適しています。一方、ディープラーニングは、大量のデータと高性能なコンピューターがあれば、画像認識や音声認識のような複雑で高度なタスクで驚くべき成果を発揮します。 機械学習とディープラーニングの違い を理解することで、それぞれの技術がどのように活用されているのか、そしてこれからどのように発展していくのかが見えてくるでしょう。