ディープラーニング

ディープラーニングは、深層学習とも呼ばれます。判断の手がかり（特徴量）を人が細かく決めなくても、モデルがデータから特徴をつかめる点が大きな特徴です。浅い層では線や明暗のような単純な形を、深い層では部品や全体の姿のような、組み合わせた特徴を学んでいきます。

画像の認識、音声の認識、翻訳など、形の決まっていないデータを扱う用途に向いています。生成AIの土台となるLLM（大規模言語モデル）も、ディープラーニングで作られています。業務では、帳票の読み取りや音声の文字起こし、問い合わせの文章の分類などに使われます。

一般に、多くのデータと、GPUなどの計算資源が要ります。自社でいちから学習させるより、公開されている学習済みのモデルや生成AIのサービスを使い、必要に応じて自社のデータで調整する方法が選ばれることが多くあります。判断の理由を示しにくい点にも注意が要ります。