この記事は以下を参考に作成されています：https://www.simplilearn.com/optimizing-deep-learning-with-tensorflow-article
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深層学習とは？
AIや機械学習、深層学習という単語が世の中に浸透して久しいですが、ここでもう一度定義を確認しておきましょう。AI（Artificial Inteligence）、つまり人工知能には様々な定義がなされていますが確立したものはありません。この記事では、一般的な概念として総務省の定義を借りて話を進めていきたいと思います。
- 人工知能とは
- 人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム全般。
- 機械学習とは
- 人工知能のうち、人間の学習に相当する仕組みをコンピュータ等で実現するもの。
- 入力されたデータからパターン/ルールを発見し、新たなデータに対する識別や予測が可能。
- 統計的処理と同様の手法をとる場合も多く、領域としての境界は曖昧。一つの分別として統計の目指すものは「既知のデータの解釈」、機械学習が目指すのは「既知のデータから抽出されたパターンを用いて未知のデータを処理・予測・推定する」ことである。
- 深層学習とは
- 機械学習のうち、多数の層から成るニューラルネットワーク（人の脳内にある神経細胞の構造を真似たもの）を用いるもの
- パターン/ルールを発見する上で着目すべき「特徴量」を自動的に抽出することが可能
- AI・機械学習・深層学習はそれぞれ上記のような入れ子の分類をされています。つまり、「AIを使って」という表現よりも「深層学習を使って」という言い回しの方がより具体的で何をすれば良いかが明確であるということでしょう。ビジネスの現場においても、蓄積されたデータをもとにAIを用いた課題解決が必要とされてきています。そうしたプロジェクトに参加することになった時のためにも、まずは概論からでも押さえておきましょう。
参考：総務省情報通信白書 第1部 進化するデジタル経済とその先にあるSociety 5.0 第3節 ITCの新たな潮流 （1）AIに関する基本的な仕組み（https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd113210.html）
さて、AIを用いるにはデータが必須です。逆にいえば、組織内にデータが相当量あれば上記のような技術を用いることが可能であり、自社ならではの強みになり得ます。実際に、様々な企業がAIを用いた課題解決に熱心に取り組んでいます。しかしながら、闇雲に技術とデータを組み合わせてもシステムがでたらめな結果を導き出してしまうだけです。
あくまで本来の事業に軸足を置きつつ、データの価値をビジネスに最適化するには適切なフレームワークで管理をシンプルにすることが重要です。０からコードを書くのには時間も人件費も技術管理費も莫大にかかるからです。
TensorFlow は Google の深層学習フレームワークです。「ノード」と呼ばれるデータの複数の層を前提に、TensorFlowは特定の課題に対して正確な結果を導き出します。このサービスはプロセス全体をシンプルにするために、通常機械学習に割かれる労力を割く必要がありません。
最適化された深層学習の特徴には以下が挙げられます。
- 事業戦略を形成する役職にいる人々の期待に答える正確なパフォーマンス
- アウトプットや操作が担当者にとってわかりやすい
- 機械学習と並行して実行されるためコストと計算量が削減される
- ただの分類ではなく、クラスター間のグラデーションを自動的に計算する機能
TensorFlow はこれらの特徴をすべて備えており、主要な政府機関や民間企業で使用されています。これらの組織は、このフレームワークを利用して独自の課題や業務に対して最適な結果を導き出しています。NASA のような主要機関から Uber のような新進気鋭のITプラットフォーマーまで、TensorFlow は AI や機械学習を最大限に活用しようとしている組織にとって驚くべき結果を残すツールとなっています。
なぜ TensorFlow が人気なのか
深層学習のフレームワークの必要性は前項でも述べました。この技術競争において2016年に一年遅れで登場したPyTorchの人気も凄まじいですが、やはり米国や日本で依然として人気を博しているいるのは TensorFlow です。その理由を探ってみましょう。
シンプルな操作性
まず初めに、開発者にとって理解・実装しやすいという点が挙げられます。機械学習や深層学習から得られる結果はそれらを扱うフレームワークの複雑さに大きく左右されます。ある程度までは高度な技術を使う意義はあるかもしれませんが、「自分たちが理解できないモデル」を使用することは言語道断です。これは開発者に対してのみならずプロジェクトに関わる関係者全員が理解している必要があります。TensorFlow ではシンプルさと使いやすさが重要視されており人気の理由といえます。
コンピュータの能力が考慮されている
次に、電力制限が考慮されているという点についてです。機械学習や深層学習はそのアルゴリズムの特性上、計算量が多くなってしまいます。そのため、数時間続けてコンピュータに計算やデータ処理を続けさせるということは日常茶飯事であり、開発者にとって消費電力は共通の悩みといえます。この点に考慮されたTensorFlow用のソフトウェアライブラリでは、あらゆる種類のシステム上で動作が可能です。例えば、スマートフォン上でさえ動かすことができます。さらに、AppleとAndroidの両方に互換性を持っており、演算に関するパフォーマンス問題は最小限に押さえられています。
多言語対応
人気の理由の最後は、多言語対応している点です。この記事を読まれている方の多くは日本語を母語、もしくは日常的に使用する語としていると思います。同じく人気を博している深層学習フレームワークである PyTorch では2021年2月現在十分な日本語チュートリアルが準備されていませんが、TensorFlowでは丁寧なガイドラインから具体的な日本語字幕のついた動画まで用意されています。もちろん他の言語に対しても同様です。
深層学習の課題
さて、ここまで TensorFlow に特化した解説をしてきましたが深層学習に共通すると言われる課題を紹介していきます。
データ量
深層学習を用いた事業展開や課題解決を講じる場合、適切な挙動を示すためには相当のデータ量を必要とします。モデルが十分に実践に耐えるためには学習に用いられる訓練データが要求されますが、可能な限り来るべき状況を想定しつつこれらを集めましょう。
具体的なデータ量については適応するモデルや想定される母集団によって様々なので、その都度検討が必要です。
導入・維持・管理コストが高い
深層学習はハードウェア・人件費という両面で大変高いコストがかかります。先述では TensorFlow は消費電力や演算量に課題を抱えづらいという旨を記しましたが、競争力という観点ではやはり設備投資の必要性は否めません。また、「データサイエンティスト」と呼ばれる人材がそもそも貴重である点からも適切な待遇が欠かせないでしょう。
倫理的リスク
ビジネスとして取り組む以上、無責任な偏見を生まないように注意しましょう。
深層学習の最大の課題は、実装した結果や生成された分類結果などが、あるグループの個人に不当に有利/不利になってしまう可能性です。せっかく設備投資を行っても、事業として倫理的に採算の取れるものでなければローンチできません。
企画の段階から倫理的なアプローチを心がけつつ、結果が公正か、不平等が生まれないかなどのリスク管理を行いましょう。
レガシーシステム
最新技術である深層学習やそれを用いるフレームワークにとって、アップデートされていない様々なシステムはかなりの障害になりやすいです。スペック（コンピュータの演算能力など）に問題がなくても、古いバージョンのOSやソフトウェアは互換性がない可能性もあります。社内で検討・確認を怠らないようにしましょう。
TensorFlowはどのように貴社のビジネスに貢献できるか？
深層学習は組織のデジタル化、事業展開を支援します。最後に TensorFlow のフレームワークの下で深層学習がどのようにビジネスの価値向上を助けるのかを列挙します。
- 画像認識
- ビデオ分析
- 音声認識
- テキスト処理
- 分類対象の仕訳
- 欠陥やエラーなどの検出
- 感情分析
さらに、今後の発展として以下のような技術を創ることも期待されています。
- 自動運転
- ドローンによる自動輸送
- ユーザー体験向上に向けたスマートな顧客アシスタント
TensorFlowのこれからの活躍に大きな期待ができますね！
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まとめ
いかがでしたか？今回は深層学習の概論から TensorFlow の人気の理由までを紹介してみました。気になる、紹介して欲しい技術やフレームワークなどがございましたらどしどしコメントしていただけると嬉しいです！
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