ディープラーニング (Deep Learning)

ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳神経回路の仕組みを模した「ニューラルネットワーク」を多層（ディープ）に重ねることで、データに含まれる複雑な特徴をコンピュータ自身が学習する機械学習の手法です。従来の機械学習では人間が指定する必要があった「着目すべき特徴（特徴量）」を、AIが自ら発見できる点が画期的です。

革命的な精度の向上

2012年の画像認識コンペティションでの圧勝を機に注目を集め、画像認識、音声認識、自然言語処理の分野で劇的な精度向上を実現しました。現在の生成AI（Generative AI）ブームの根幹を支えているのも、Transformerなどのディープラーニング技術です。

AIエージェントの基盤技術

自律型AIエージェントが、ユーザーの意図を汲み取ったり、複雑なタスクを分解して実行計画を立てたりできるのは、ディープラーニングによる高度な言語理解能力や推論能力があるからです。今後は、視覚や音声など複数のモダリティを同時に処理する「マルチモーダルAI」の進化が鍵となります。

課題：ブラックボックス問題

ディープラーニングの最大の課題は、判断の根拠が人間に説明しにくい「ブラックボックス性」です。医療診断や自動運転など、命に関わる分野での利用には、なぜその判断に至ったかを説明できる「XAI（説明可能なAI）」の研究が並行して進められています。