こんにちは、開発チームの佐々木です。
 
最近、ChatGPTをはじめとする生成AIが、パソコンやスマートフォンを使って手軽に利用できるツールとして人気を集めていますね。皆さんは生成AIをどのように活用していますか？
 
私の調査によると、個人利用の目的で最も多いのが「娯楽やエンターテイメント（ゲームやキャラクターの生成）」です。それに続いて「翻訳や言語学習」、「文章の改善や編集支援」が人気のようです。
 
私自身は、主に文章作成に利用しています。特に、小学校のPTAの資料を作成する際に試してみたところ、学年行事のお知らせがたった2秒で完成しました。少し堅い表現になったので手直しは必要でしたが、その便利さには本当に感動しました！
 
日常生活でAIの利用が広がる中、「ニューラルネットワーク（機械学習）」や「ディープラーニング（深層学習）」といった専門用語も耳にする機会が増えてきました。今日はこれらの基礎知識をご紹介したいと思います。
 
AI＞機械学習＞ニューラルネットワーク＞ディープラーニングの関係

 
まず最初に、最も広義の概念である「AI（人工知能）」が存在します。その中で、人間の学習や予測能力をコンピュータで再現しようとする手法が「機械学習」です。さらに、その機械学習の一部に「ニューラルネットワーク」が含まれています。
 
ニューラルネットワークは、データから学習する能力を持っており、音声や映像、制御システムなどでのデータ識別やパターン認識に非常に適しています。
時系列予測やモデリングにも利用されており、未来の予測にも役立っています。
 
そして、ニューラルネットワークをさらに発展させた技術が「ディープラーニング（深層学習）」です。
つまり、ディープラーニングはニューラルネットワークの一種ということになります。
 
ディープラーニングは、膨大なデータと長い学習時間を必要とするため、しばしば高性能なコンピューターが求められます。汎用性が高く、自動運転や医療分野での癌の発見など、すでに多くの場面で利用されています。ChatGPTはLLM(大規模言語モデル)と呼ばれていますが、これはディープラーニングの一種となります。
 
このように、AIから機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングまでの関係性を理解しておくと、生成AIに関するニュースを聞いた際にもより深く理解できるかもしれません。
ぜひ、これらの知識を活用してみてください！
 
 

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