ディープラーニングとは?ビジネスにおける活用事例をご紹介致します

こんにちは。当メディアを運営するストラテジーテックコンサルティング編集部です。

AIの導入を開始する企業は増加傾向にあり、その中でもディープラーニングを利用したシステムを導入する企業は増えています。
本記事では、ディープラーニングの活用事例を中心にご紹介致します。

ディープラーニングとは

 

ディープラーニングはAIを構成するアルゴリズムの一つであり、ニューラルネットワークを多層に結合して表現や学習能力を高めた機械学習法を指します。トロント大学の教授であるジェフリー・ヒントン氏らが、「オートエンコーダ」という技術を開発しました。これにより、ニューラルネットワーク自身で特徴を捉えることが可能になりました。
この多層ニューラルネットワークを用いた学習方法をディープラーニングと呼ぶようになりました。

ディープラーニング導入のメリット

ディープラーニングは画像処理・自然言語処理・音声認識に秀でています。
その為、画像を認識して入力するような煩雑な作業はディープラーニングを導入することで効率化することができます。
また、メディア業界では音声認識・自動言語処理を用いてニュース記事を自動生成するAI記者の可能性を検証しています。日本語としての文意など人間の手を入れなければならない箇所も存在する為、あくまでも実験段階ですが、実装されることになれば大幅な業務効率化を図ることが可能です。

ディープラーニング導入のデメリット

ディープラーニングは大量のデータを学習して判断を下すことが可能ですが、学習したデータに不足があった場合には事前の想定の異なる結果を出してしまうケースもあります。
また、発見した課題に対して、人間を超える判断速度で判断を下すことが可能ですが、大量のデータの学習・蓄積を行うのに多くの時間を要する点も課題と言えるでしょう。

ディープラーニングの活用事例集

画像処理による採集作業の効率化

従来の農業では、採集作業を人の手で行っていましたが、ディープラーニングを利用したシステムを導入することにより採集作業の効率化に成功しました。
実際に農家を訪れ、農作物の各部位や収穫に適した果実の状態の写真を撮影します。このデータを教師データとして学習させることにより、システムが自動で収穫を行います。
ディープラーニングの画像処理を用いることで、収穫作業の効率化を実現しました。

【参考事例】
企業業種 : 農業
課題 : 採集作業の効率化・省人化
活用技術 : 画像・動画分析、画像処理
提供サービス :・採集自動化AIソリューション
成果:・採集作業の効率化
   ・採集作業における省人化

 

文字認識技術による伝票記入の自動化

ディープラーニングによる文字認識技術を使ったシステムで、配送伝票入力業務の自動化を図りました。1日あたり100万枚もの配送伝票を人の手により行っていましたが、システム導入により、月間約8400時間という大幅な時間短縮とコスト圧縮を実現しました。

【参考事例】
企業業種 : 陸運業
課題 : 業務効率化・人的ミスの低減
活用技術 : 文字認識技術
提供サービス :・物流画像判別AIエンジン
成果:・入力作業の効率化・省人化
   ・人的ミスの低減

 

株式取引における変動予測

株式取引におけるデータをシステムに学習させることで、ターゲット時刻に変動があるか否かを予測するシステムである。システムにディープラーニング を導入したことにより、平均2.48%の予測正解率が改善した。

【参考事例】
企業業種 : 証券・先物取引業
課題 : 株価予測正解率の改善
活用技術 : 株価予測
提供サービス :・株価変動予測システム
成果 :・株価予測正解率の向上

ディープラーニングの課題

ディープラーニングにおける課題は、実用化レベルでの実装が容易ではないという点です。
ディープラーニングの導入において、POCレベルでの導入は容易になってきています。POCを通して、ディープラーニングなどの新しいが技術自社の製品やサービスにさらなる付加価値を与えることや、業務を効率化し、コストや時間の圧縮を実現するということを認識している企業も多いでしょう。
しかし、実用化レベルでの実装を行う場合には、様々なノウハウや技術が要求される為、壁にぶつかっている企業やプロジェクトは少なくないと言えます。実用段階に移るにあたって、ディープラーニングを用いた自社のサービスや製品を実現することができる技術力や知識が必要です。

ディープラーニングをビジネスで活用する際の成功の要諦

教師データの改善と最適化

ディープラーニングは、教師データの質や量を向上させることで、推論精度を高めることが可能です。
ベースとなるデータのクオリティを向上させることで、ディープラーニングが状況にあったより適切な判断を下すことが可能になります。

また、前処理よって学習させるデータを最適化することで、誤判断を防ぐことが可能です。学習させるデータに不足がないように処理したり、注視領域を限定したものを学習させることが重要です。

適切なニューラルネットワークモデルの選択とカスタマイズの実行

現在ニューラルネットワークモデルは様々なものが存在し、それぞれが特徴を備えています。課題に応じて適切なニューラルネットワークモデルを選択し、場合に応じてレイヤの構造をカスタマイズすることが非常に重要になってきます。

まとめ

本記事では、ディープラーニングとは何か、メリットやビジネス事例なども含めてご紹介致しました。

ビジネスでディープラーニングを活用する際には、適切なニューラルネットワークモデルの選択や教師データを改善していくことが重要になってきます。

この記事がディープラーニングについて詳しく知るきっかけになれば幸いです。

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