オフィスのチームDXを生成AIで進める：AIの記事でよく聞く「機械学習と深層学習」ってどういうこと？

組織の管理職、あるいはチームリーダーとして、最近「AI」や「生成AI」という言葉を耳にしない日はない、という方も多いのではないでしょうか？そして、会社の経営層から「デジタル化で効率を上げよう！」「AIで生産性を上げよう！」という号令もかかっているのではないでしょうか？

そして、新聞やニュース、部下の会話の中でも当たり前のように登場するけれど、正直なところ、その仕組みや「なぜそんなことができるのか」までは、よく分からない…なんだか難しそうで、とっつきにくいな…そう思っていませんか？

そして、「AIが学習する」という言葉を聞いて、「AIも学校で勉強でもしてるのか？」「人間が勉強する『学習』とは違うんだろうけど、一体どういう意味なんだ？」と、余計に分からなくなってしまった方もいらっしゃるかもしれません。

でも、ご安心ください。この記事では、あなたが抱えるその「なんだかよく分からない」という感覚に寄り添い、AIの仕組みの「根っこ」にある考え方を、あなたのこれまでの経験や、オフィスでの日常に例えながら、専門用語は使わず、分かりやすく「ざっくり」と解説していきます。

特に、「AIの学習」がどういうことなのか、そして「機械学習」と「深層学習」という技術がどう違うのか、それがなぜ今あなたの業務やチーム、そしてあなた自身の「稼ぐ力」に繋がる生成AIに結びつくのかを明らかにしていきます。

この記事を読み終える頃には、生成AIへの漠然とした不安が減り、もっと自信を持って、そしてもっと効果的に生成AIを使いこなせるようになるはずです。

それはきっと、あなたのチームの生産性向上、そしてあなた自身の「稼ぐ力」を高めることにも繋がります。

AIでいう「学習」ってどういう意味？そして、生成AIを動かす「機械学習」と「深層学習」って一体何者なのか？一緒に見ていきましょう。

みなさん こんにちは《聴くチカラ研究所》4DLの荒巻順です。ブログへのご訪問、ありがとうございます。

そもそも、AIでいう「学習」ってどういう意味？

私たちが普段使う「学習」という言葉は、教科書を読んだり、授業を聞いたりして知識を覚えたり、問題を解けるようになったりする、学校での勉強のようなイメージが強いですよね。しかし、AIでいう「学習」は、これとは少し意味が異なります。

AIにおける「学習」とは、簡単に言うと「与えられた『データ』から、隠された『パターン』や『ルール』、『傾向』を、AI自身が自動で見つけ出すこと」を指します。

例えるなら、こんな感じです。

• 子供にたくさんの「犬の写真」を見せると、初めは猫や他の動物と区別がつかなくても、たくさん見るうちに「これが犬だ！」と犬に共通する特徴（パターン）を覚えますよね。AIの学習も、たくさんの「お手本データ」から、そのデータに共通するパターンを見つけ出すことに似ています。
  
  
• 自転車に初めて乗る時、何度も練習して、転びそうになりながらも、どうすればバランスを取れるかという「コツ」（ルールやパターン）を体で掴みますよね。AIの学習も、試行錯誤（データの分析）を通じて、ある目的を達成するための最適な方法（ルール）を見つけ出すことに似ています。

つまり、AIの「学習」は、人間のように知識を暗記したり、意味を深く理解したりするのではなく、与えられたデータの中から、何か役に立つ法則や傾向を「発見する」作業なのです。

そして、「機械学習」や「深層学習」といった技術は、AIがこの「データからパターンを見つける」という学習を行うための、具体的な「手法」だと考えてください。

第1章：AIって「データからパターンを見つける」のが得意！〜身近な例で知る「機械学習」〜

さて、「AIの学習」がデータからパターンを見つけることだと分かったところで、その学習を行うための基本的な「手法」である「機械学習」について見ていきましょう。

「機械学習」は、まさに「コンピュータに、データから自動でパターンを見つけ出させて、賢くする技術」です。

人間がいちいち「もし〇〇という状況なら△△しなさい」と細かくプログラムで指示しなくても、大量の「お手本データ」を与えるだけで、データの中に隠された傾向やルールをコンピュータ自身が「学習」します。

例えるなら、あなたが長年の営業経験で培ってきた「勘」や、お客様の様子から次の行動を予測する「洞察」に似ています。

あなたは過去のたくさんの商談データ（経験）から、「こういう話し方をするお客様は、こういう点に関心が高いな」「この商品の説明をすると、大体こういう反応が返ってくるな」といったパターンを意識的、無意識的に学習し、次のお客様へのアプローチに活かしていますよね。

機械学習は、コンピュータにこのようなデータに基づいたパターン発見と、それを活用した予測や判断をさせようとする技術なのです。

では、この「機械学習」、私たちの身の回りやオフィスでどんな風に使われているのでしょうか？

• スパムメールの自動振り分け: 「これはスパムメール」「これは普通のメール」という過去のメールデータから、スパムメールに共通するパターン（特定の言葉遣い、送信元など）を学習し、新しいメールが来たときに自動で判別してくれます。
  
  
• 商品の売れ行き予測: 過去の販売データ、時期、天候といった情報から、商品の売れ行きに影響するパターンを学習し、来月の売上数を予測するといったことに使われます。
  
  
• 簡単な顧客の分類: 顧客の年齢、性別、購買履歴といったデータから、「こういう属性のお客様は、高額商品を買う傾向があるな」といったパターンを見つけ出し、ターゲットマーケティングに活用するといったことも可能です。
  
  

このように、機械学習は主に「予測」や「分類」、「傾向分析」といった、比較的定型的でデータに基づいた判断を自動で行うのが得意です。

あなたの部下が、過去データを基にした報告書の傾向分析や、簡単な売上予測を自動で行ってくれるようなイメージです。これだけでも、だいぶ業務効率が上がりそうですよね。

第2章：もっと賢く、複雑なことも！〜「深層学習」はココが違う〜

さて、次は「深層学習」です。これも先ほどの「機械学習」の仲間であり、AIに「学習」させるための手法の一つですが、機械学習よりもさらに「複雑で、人間には分かりにくいパターンを見つけ出すのが得意」な、いわば「進化版」です。

深層学習がすごいのは、データの分析を「多層的」に行う点です。

人間の脳の神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」という仕組みを使うのですが、このネットワークが何層にも重なって情報を処理するため、データの中に隠された、より深く、抽象的な特徴を、コンピュータ自身が自動で見つけ出すことができるのです。

例えるなら、長年の経験を持つベテラン営業担当が、お客様のちょっとした表情の変化、声のトーン、言葉の選び方といった、一見バラバラに見える情報（データ）を総合的に捉え、その裏にあるお客様の「感情」や、言葉にはなっていない「本音」（抽象的な特徴）を鋭く見抜くような、高度な「洞察」プロセスに少し似ています。

深層学習は、コンピュータにそのような複雑な「洞察」をデータから学習させようとする技術なのです。何層もの「分析フィルター」を通して、データの奥にある真実を見つけ出すイメージです。

では、この「深層学習」、どんな場面で活躍しているのでしょうか？

• 画像認識: スマートフォンの顔認証でロックを解除したり、防犯カメラの映像から特定の人物を「識別」したりといった技術に使われています。複雑な「顔」のパターンをデータから学習し、個人を特定できるのは深層学習のおかげです。
  
  
• 音声認識: スマートフォンやAIスピーカーに話しかけた言葉を、高い精度で認識してテキストに変換する技術に不可欠です。人間の声という複雑な音のパターンを学習し、言葉として理解できるようになったのは深層学習のおかげと言っても過言ではありません。
  
  
• 自然言語理: 機械翻訳の精度が劇的に向上したり、文章の意味内容を深く理解して要約を作成したり、文章の「感情」を分析したりといった、人間が使う「言葉」を高度に処理する技術にも深層学習が使われています。
  
  

このように、深層学習は画像、音声、そして人間の言葉といった、複雑で曖昧さを含むデータの中に隠されたパターンを見つけ出し、理解するのが非常に得意です。

あなたの部下が、お客様との面談音声データから、お客様の「話し方の癖」や「潜在的な不満」といった、言葉の表面だけでは分からない情報を自動で分析してくれる、といったイメージでしょうか。

第3章：あなたのビジネスが変わる！〜機械学習・深層学習と「生成AI」、そして「稼ぐ力」への繋がり〜

さて、ここまでAIの「学習」の意味、そして「機械学習」と「深層学習」という手法について見てきました。データからパターンを見つける「機械学習」、そして特に複雑なデータから深い特徴を見つけ出す「深層学習」。

そして、今あなたが最も関心をお持ちであろう、ChatGPTやGemini、Copilotといった「生成AI」は、まさにこの「深層学習」が大きく発展したことによって生まれた技術です。

深層学習モデルに、インターネット上のテキストや画像といった、人間が見聞きするような大量のデータを「学習」させることで、コンピュータは単に既存のパターンを認識するだけでなく、学習したデータを元に「新しい情報（文章や画像など）を生成する」という、まるで人間のような、ある意味「創造的」な能力を獲得したのです。

これが「生成AI」と呼ばれる所以であり、多くのビジネスパーソンが驚き、注目している理由です。

では、この生成AIが、あなたの業務やチーム、そして「稼ぐ力」にどう繋がるのでしょうか？ ここが、あなたが最も知りたい点かと思います。

あなたが長年培ってきた営業の「勘」や、お客様の言葉の端々から真意を読み取る「聴くチカラ」は、まさにデータに基づいた高度な「洞察力」です。

生成AI（機械学習・深層学習によって賢くなったAI）は、あなたのこの「洞察力」を、計り知れない情報処理能力と、人間のように情報を「生成する」能力で「強化」し、「拡張」する力を持っています。

例えば、生成AIを使えば、

• 過去の膨大な商談記録、顧客データ、市場データなどを瞬時に分析し、あなたが経験と勘で捉えていた「お客様の傾向」や「潜在ニーズ」を、データに基づいた「より深く、客観的な洞察」として明確に示してくれるかもしれません。これにより、あなたの「洞察力」がさらに磨かれます。
  
  
• お客様の業界の最新動向や競合情報を収集・要約し、あなたの指示に基づいて、あなたの提案の「付加価値」をぐっと高めるための新しい視点や、お客様に響くキャッチコピーなどを「生成」してくれます。
  
  
• お客様との会話の議事録を作成したり、会話のポイントを踏まえて、部下への効果的なフィードバックの文章を「生成」したりしてくれます。これにより、あなたの業務効率が上がり、より戦略的な思考や、お客様との人間的な関係構築といった「人間にしかできない」活動に時間を集中できます。
  
  
• 部下たちが生成AIを活用して作成した資料や分析結果を、あなた自身が機械学習・深層学習の基本的な「学習」の仕組み（得意・不得意）を理解していることで、その「限界」を見抜き、より的確なアドバイスや指示を与えることができるようになります。これは、チーム全体のAI活用レベルと「稼ぐ力」を高める上で不可欠です。
  
  

つまり、AIでいう「学習」がデータからパターンを見つけることであり、それを可能にするのが機械学習や深層学習といった技術であること、そしてそれらの技術が生成AIに繋がっていることを理解することは、生成AIがなぜ、どのようにあなたの「勘」や「経験」、「聴くチカラ」を強化し、「洞察力」を高め、「付加価値」を生み出し、最終的に「稼ぐ力」を向上させるツールとなり得るのかを理解することに他なりません。

AIは決して魔法ではありません。

それは、データから学び、パターンを見つけ出し、新しいものを生成する、進化し続ける技術です。そして、その技術の「学習」という仕組みを理解し、「操る」ことで、あなたのこれまでのビジネス経験が、AI時代においてさらに輝きを増す強力な武器となるのです。

おわりに

※この挿絵は、生成AIが私をイメージして作ってくれました。普段私はfacobookなどで「鷲」と自分を呼ぶのでそれが元なんでしょう（笑）

この記事を読んで、AIでいう「学習」の意味、そして「機械学習」と「深層学習」がAIの賢さの秘密であり、生成AIに繋がっているということが、少しでも「そういうことなのか！」と腑に落ちたなら幸いです。

これらの言葉が、これからは難解な専門用語ではなく、「AIが賢くなる仕組み」として、少し身近に感じられるようになったのではないでしょうか。

AIの進化は止まりません。しかし、その進化の根幹にある「学習」という考え方、そしてそれがあなたのビジネスや「稼ぐ力」にどう繋がるのかを理解していれば、AIはもはや恐れるものではなく、あなたの強力な「相棒」となります。

生成AIを学び、使いこなすことは、まさにこれからの時代に必要な「リスキリング」であり、あなたのチームのDXを加速させる大きな一歩です。

聴くチカラ研究所では、これからもAIを「操り」、あなたの「稼ぐ力」を高めるための情報をお届けしていきます。

この記事でAIへの興味が深まった方は、ぜひ他の記事も読んでみてください。そして、もし生成AIをビジネスで本格的に活用し、「洞察力」や「付加価値」を向上させるための具体的な手法を学びたいと感じたら、ぜひ弊社のトレーニングプログラムもご検討ください。

あなたの、そしてあなたのチームの未来の成功を応援しています！