AIとは何か？基礎から最新動向まで、仕組みと活用事例でわかる入門ガイド

AIの仕組みは大きく学習フェーズ（Training）と推論フェーズ（Inference）に分けて捉えると理解しやすいです。

• 学習フェーズ：過去データから規則性を獲得する
• 推論フェーズ：学習済みモデルに新しいデータを入れて、確率や判定結果を返す

この章では、AIを支える代表的な仕組みである 機械学習・ディープラーニング（深層学習）・ニューラルネットワーク を紹介します。

機械学習・ディープラーニング・ニューラルネットワークは、学習フェーズで「モデルを作る」際にも、推論フェーズで「結果を出す」際にも用いられる中核技術です。

以降では、それぞれが学習と推論の中でどのような役割を担うのかを押さえていきます。

機械学習

機械学習は、データを与えることでコンピュータに特徴を学ばせ、分類や予測 を行う技術です。

たとえば、猫の画像を大量に学習したモデルは、初めて見る猫の画像でも「猫らしさ」を推定して識別できます。

従来の機械学習では、精度を左右するポイントとして “どこを特徴として見るか” が重要でした。

ここでいう特徴は、画像なら「輪郭」「色」「模様」などを数値化したもので、一般に特徴量と呼ばれます。

古典的な手法では、この特徴量の設計や選び方を人が工夫する場面が多く、ここが難しさでもありました。

機械学習の学び方（学習形式）は、代表的に次の3つに分けられます。

• 教師あり学習：正解ラベルを与えて学ぶ（例：犬/猫の正解付き画像で分類モデルを作る）
• 教師なし学習：正解を与えず、似たもの同士をまとめる（例：患者属性や行動データを自動でグループ化する）
• 強化学習：試行錯誤しながら“得点（報酬）”が最大になる行動を学ぶ

ディープラーニング

ディープラーニングは、機械学習の中でも特に発展した手法で、現在のAIを代表する技術です。

最大の違いは、従来は人が設計しがちだった特徴量の抽出を、モデル側がデータから段階的に学び取れる点にあります。

画像認識を例にすると、最初はエッジ（輪郭）のような単純な要素を捉え、次に目・耳のようなパーツ、さらに顔や全体像…というように、複数段階で“見分けるための手がかり”を自動で積み上げていくイメージです。

結果として、大量のデータを学習させるほど精度が上がりやすく、画像認識・音声認識・自然言語処理など多くの分野で実用化が進みました。

ただし、万能ではありません。

学習データが増えるほど、ノイズ（不要な情報）も混ざりやすくなります。そこで実務では、データの質を整える（ラベル付け、前処理、学習条件の調整など）ことで、精度や安定性を上げていきます。

ニューラルネットワーク

ディープラーニングの土台になっているのが、ニューラルネットワークです。

これは人間の脳の神経回路（ニューロン）を参考にした数理モデルで、入力から出力に至るまでを複数の層（入力層・中間層・出力層）で処理します。

中間層が多層になっている（＝深い）ため「深層学習」と呼ばれます。

各層では、入力に重みづけを行い、ある基準（しきい値のイメージ）を超えた情報が次の層へ伝わることで、最終的に「犬である可能性」などの出力が得られます。

一方で、構造が複雑になるほど、人間側が「なぜその結論になったのか」を直感的に追いにくくなる点には注意が必要です（ブラックボックス問題）。

そのため、医療・ヘルスケア文脈では、説明可能性や検証プロセスを含めた運用設計が重要になります。