猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 機械学習とディープラーニングの違いって何？

 

## 機械学習とディープラーニングの違いって何？実務エンジニアの視点で徹底解説！

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## 1. はじめに：AIって最近よく聞くけど、結局どう違うの？

最近、業務改善や新規事業の企画会議で「AIを活用したい」という声をよく耳にしますよね。「とりあえずChatGPTを触ってみた」という方も多いのではないでしょうか？

でもそこでよく出る疑問がこちら：

> 「機械学習（Machine Learning）とディープラーニング（Deep Learning）って、何が違うの？」

本記事では、現場でAIプロジェクトを担当してきたエンジニアの視点から、「違い」だけではなく、「どう使い分けるべきか」「コードレベルではどう違うのか」まで掘り下げていきます。

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## 2. 機械学習とディープラーニングのざっくり違い

| 比較軸  | 機械学習（ML）                    | ディープラーニング（DL）                          |
| ---- | --------------------------- | -------------------------------------- |
| 定義   | データからパターンを学習し、予測や分類を行う手法の総称 | 機械学習の一種。人間の脳の構造を模した「ニューラルネットワーク」を使った手法 |
| 特徴   | 特徴量設計が重要、軽量、少量データでもOK       | 自動で特徴を学習、大量データが必要、計算コスト大               |
| 主な用途 | 需要予測、売上予測、異常検知など            | 画像認識、自然言語処理、音声認識など                     |
| 実装例  | Scikit-learn、XGBoostなど      | TensorFlow、PyTorchなど                   |

💡 **一言で言うと：**

* 機械学習は「人が特徴を考えて教える」
* ディープラーニングは「AIが自分で特徴を学習する」

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## 3. 実装比較：Scikit-learn vs PyTorch

### 🎯 目標：手書き数字（MNIST）の分類をやってみよう！

### 🔹 機械学習（SVM with Scikit-learn）

```python
from sklearn import datasets, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

digits = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3)

model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
```

✅ 特徴：

* 画像の「ピクセル値」がそのまま特徴量
* 学習が速い、実装が簡単
* 特徴量の選定は人が設計する必要あり

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### 🔹 ディープラーニング（CNN with PyTorch）

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from torchvision import transforms

transform = transforms.ToTensor()
train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(26*26*32, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = x.view(-1, 26*26*32)
        x = self.fc1(x)
        return x

model = CNN()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for images, labels in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
```

✅ 特徴：

* CNNが画像の特徴（線、角、模様）を自動で抽出
* 処理は重いが、表現力が高い
* 学習にはGPUや大量データが望ましい

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## 4. 実務Tips：よくある選定ミスとトラブル

### 🔸 よくある間違い

| ケース                      | 落とし穴       | 対策                     |
| ------------------------ | ---------- | ---------------------- |
| 小規模な表形式データにいきなりディープラーニング | 過学習・学習できない | まずはXGBoostなど軽量なモデルから   |
| 特徴量設計をせずにMLモデル投入         | 精度が出ない     | 特徴量エンジニアリングに時間を使うべき    |
| GPUがない環境でDLを回そうとする       | 処理が遅すぎる    | ColabやAWSのGPUインスタンスを検討 |

### 🔸 実務上のアドバイス

* **業務要件が先、技術は後**：DLが必要ないケースも多い
* **ML + DL のハイブリッド構成**：例えばDLで画像認識 → MLで分類などもアリ
* **軽量なPoCから始める**：最初から完璧を目指さず、まずは精度より動くものを！

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## 5. 応用例：現場での使い分け戦略

### 🏭 製造業の外観検査

* **機械学習**：画像から手作業で特徴量（面積、輪郭、色相）を抽出 → ランダムフォレストで分類
* **ディープラーニング**：CNNを使って自動でキズ検出。データが多ければDLの方が有効

### 🧾 経費精算の自動化

* **機械学習**：手入力データに対して、誤入力検出
* **ディープラーニング**：レシートの画像からOCR、文字認識、自然言語処理まで一気通貫で処理

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## 6. まとめ：違いを理解して、適切に使い分けよう！

| 項目    | 機械学習       | ディープラーニング     |
| ----- | ---------- | ------------- |
| データ量  | 少なくてもOK    | 多い方が良い        |
| 実装難易度 | 比較的簡単      | やや高度          |
| モデル構築 | 特徴量がカギ     | モデル設計がカギ      |
| 適用分野  | 予測・分類など幅広い | 音声・画像・自然言語が得意 |

🔮 **今後の展望**

* 小型のDLモデル（TinyML）の普及で、より軽量で高速なDLも可能に
* ML + LLM の組み合わせによる複雑業務の自動化が進展中！

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## 👨‍💻 次回予告

次回は「**Pythonで簡単な時系列予測をやってみよう**」を予定しています！
理論だけでなく「手を動かして学べる」記事を目指していきますので、フォローよろしくお願いします 🙌

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ご質問やコメントがあれば、お気軽にどうぞ！Qiitaで「ストック＆いいね」も大歓迎です 😊

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> 📌 補足：本記事で使用したコードはGitHubにて公開予定です。
> ⭐ 実務での適用例が知りたい方は、コメントで業種や課題を教えていただければカスタム記事も検討します！

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