AIと機械学習は何が違う？ディープラーニングとの関係性も紹介

最先端分野に関心はあるものの、AIと機械学習の違いがあいまいな人は多いですよね。

また、ディープラーニングやニューラルネットワークなど、AI分野における用語の意味がわからない人もいるはず。

そこで、この記事では意味や定義・役割などの観点で、AIと機械学習の違いをわかりやすく解説します。ディープラーニングや深層学習との関係性も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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AIと機械学習に違いはあるのか

AIと機械学習は互いに深い関係をもちますが、それぞれ別の技術で、以下に示す違いがあります。

	AI	機械学習
定義	人間の知性をコンピュータ上で実現するための技術	AIの一部であり、データから学習して判断や予測を行う技術
範囲	広範囲かつ多様	AIに内包される
役割	全体的な知能活動を実行する	データや経験から学習して成長する

AI（Artificial Intelligence）は人間の知能を模倣する技術全体を指し、その中には言語認識や画像認識といった幅広い領域が含まれます。

一方、機械学習はAIの一部で、アルゴリズムを使ってデータから学習し、予測や判断を行う技術を指します。

AI・機械学習にまつわる関連用語との関係性

AIおよび機械学習に関連する用語の理解は、その全体像をつかむ上で重要です。ここでは、AIと機械学習の周辺知識を深めるため、ディープラーニングやニューラルネットワークについて解説します。

ディープラーニングは機械学習の一部

ディープラーニングは人間の脳にある神経回路網を模倣して設計され、大量のデータから複雑なパターンを抽出する能力を持つ機械学習の一部です。

機械学習の中でも一歩進んだ形で、人間の認識能力を超える精度を持ちます。

またディープラーニングは、別名「深層学習」とも呼ばれます。これは複数の層を持つニューラルネットワークを使用するためのものです。

各層が特異な情報を処理し、全体が統合されて一つの出力を提供します。

ニューラルネットワークは機械学習を構成する機能の1つ

ニューラルネットワークは機械学習の基本的な機能の1つであり、AIが人間のように思考したり、学習したりするための基礎となります。

これは、人間の脳の神経ネットワークを模倣したものです。データ入力から予測出力までの過程で複数の処理層を経ることで、非線形の複雑なパターンを学習します。

主に音声・画像などのパターンを認識する際に利用される機能です。ニューラルネットワークを応用したものがディープラーニングで、より深く多機能な学習が可能となっています。

AI・機械学習を学ぶことで就ける職業

ここからは、AI・機械学習を学ぶことで就ける職業を、3つにまとめて紹介します。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIの専門知識を活用して様々なソリューションを開発するエンジニアです。

AIを活用する製品・サービスには「お掃除ロボット」や「自動運転システム」などがあります。他にもスマートフォンや画像解析、AIドローンによる配送や農薬散布など幅広い分野で利用されています。

一方で、AIの稼働によって蓄積されたデータを活用して新たなビジネスの創出や改善を図るのも、AIエンジニアの役割です。

上記以外の分野に対しても、AIが適用される可能性は高く、非常に将来性が高い職種といえます。

平均年収

AIエンジニアの平均的な年収は、598万円(※1)とされています。日本国内全職種の平均年収は、約430万円といわれているため、年収の面では非常に有利な職種です。

AI分野における人材競争は年々激化しているため、AIエンジニアは高収入が期待できる職業とされています。

※1：参考「求人ボックス」

求められるスキル

AIエンジニアに求められるスキルとしては、以下の4つが重要です。

AIに関する深い知識、高度なプログラミング能力が必要です。特に「Python」はディープラーニングのプログラムに使用されるため、必須の言語といえます。

データを扱うことが多いAIエンジニアには、確率論や統計学、微分・積分などの高度な数学の知識や、SQLなどのデータベース言語の理解も必要です。

こんな人におすすめ

AIエンジニアは、次のような人におすすめです。

AIは今後もどんどん発展していくため、好奇心をもち楽しみながら先端技術を学んでいける人に向いています。また、自分で手を動かしてもくもくとプログラムできる人であれば、成果も上げやすいでしょう。

プログラミングスキルだけではなく、論理的に物事を考えて数学や統計の知識を発揮できるとさらに有利です。

なお、次の記事では未経験からAIエンジニアになるにはどうすればいいのか、そのロードマップを詳しく解説しているのでよければ参考にしてください。

AIエンジニアになるには？必要なスキルと未経験からのロードマップ

更新日：2024年4月29日

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIが解析や予測に用いるためのデータを用意してコンピュータに学習させ、最適なアルゴリズムのパターンを作成するのが主な仕事です。金融・流通・小売・医療・製造業などの分野で、売上予測やレコメンドに利用されます。

機械学習エンジニアはAIエンジニアに含まれますが、主な役割はアルゴリズム・ソフトウェアの開発・実装であるため、よりエンジニア業務の比率が高い職種といえるでしょう。

平均年収

機械学習エンジニアの平均年収は675万円前後(※2)とされており、AIエンジニアと並んで高収入の職種と言えます。

年収を上げるためには常に新しい情報にアンテナを張り、最新技術を身につけることが重要です。

※2：参考「indeed」

求められるスキル

機械学習エンジニアに必要なスキルとしては、以下の3つが重要です。

機械学習アルゴリズムには、Pythonを使用することが多いです。Pythonには機械学習用のライブラリが豊富に用意されているため、必須の言語といえます。

機械学習では、データ解析やチューニングを繰り返し行なうため、データベースを扱うスキルも必要です。

機械学習エンジニアは、大量のデータを分析します。したがって、統計学や数学の知識は重要です。

どちらも大学レベルの知識が必要とされます。

こんな人におすすめ

機械学習エンジニアは、次のような人におすすめです。

機械学習エンジニアの仕事にはプログラミングが必須なので、プログラミングが得意であることは絶対条件となります。高度なデータ分析力が問われることから、データ分析が好きな人でなければ続かないでしょう。

また、論理的な思考が得意で、数学や統計に興味がある人は機械学習エンジニアに向いています。

なお、下の記事では機械学習エンジニアの仕事内容を、将来性や目指す方法も交え詳しく解説しているのであわせて参考にしてください。

機械学習エンジニアとは？年収や求人例、将来性も紹介

更新日：2024年4月29日

データサイエンティスト

データサイエンティストは、収集したデータを分析することによって、経営に役立つ情報を抽出する職種です。

ネット上の記事を収集して分析することによって世の中のトレンドを導き出したり、自社製品の評判が把握できます。ネット通販の購入履歴などからおすすめの商品が表示されるレコメンド機能も、データサイエンティストが分析した結果から反映されるものです。

データサイエンス学部を設立する大学・大学院も増加しており、今後も大きな需要が見込まれる職種と言えます。

平均年収

データサイエンティストの平均年収は698万円(※3)と、先に解説した「AIエンジニア」「機械学習エンジニア」と比較して、最も高収入の職種です。年収のボリュームゾーンは696～805万円と、他の職種に比べてボリュームゾーンの年収価格帯も高くなっています。

※3：参考「求人ボックス 給料ナビ」

求められるスキル

データサイエンティストに必要なスキルとしては、以下の3つが重要です。

膨大なデータを分析する場合には、AIの利用が必須です。機械学習の基本的な理解や、データサイエンティストにとって標準的なプログラミング言語であるPythonの習得にも力を入れましょう。

データを正しく分析するためには、確率・統計・微分積分・線形代数学などの大学レベルの知識が必須です。

また分析したデータをもとに、顧客が抱える問題の解決案を考えて提案するのもデータサイエンティストの役目です。そのため、ビジネススキルも疎かにはできません。

こんな人におすすめ

データサイエンティストは、次のような人におすすめです。

データサイエンティストにとって、数学や統計学の知識は必須です。数字を扱うのが好きな人、論理的な思考が得意な人は適性が高いといえるでしょう。

先述のように、データ分析にはAIを用いるので、プログラミングスキルが高い人は有利です。

また、データサイエンティストは分析だけではなく提案する場面も多くなります。そのため、プレゼン能力などのビジネススキルも身につけておきましょう。

なお、次の記事では未経験からデータサイエンティストになるまでのロードマップを詳しく解説しているので、よければ参考にしてください。

データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ

更新日：2024年4月29日

AI・機械学習のスキルは独学で身につけられるのか

AIや機械学習のスキルを独学で身につけることは、十分に可能です。

AIや機械学習のスキルを独学で身につけるには「参考書」や「学習サイト」を利用する方法があります。用語を学ぶだけではなく、Pythonを使って実際にAIの実装まで解説されている参考書もあります。

なお、無料で学習を始めたい人は次のような学習サイトがおすすめです。

独学でAIを学ぶ方法は次の記事で詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ これで完璧！AIを独学で習得したい人向けのおすすめ勉強方法まとめ

また、独学で機械学習を学ぶにはどうすればいいのか、具体的な勉強手順を知りたい人は下の記事を参考にしてください。

→ 機械学習を入門するための完全ロードマップ！基本をわかりやすく解説

挫折なくAI・機械学習を学ぶなら

先ほど、AIや機械学習のスキルは独学でも習得できると述べましたが、なかには

と不安な人もいますよね。

実のところ、AIや機械学習の勉強過程で取り組むプログラミング学習に挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、就職や転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも就職や転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、AI分野への就職・転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、AIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。

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まとめ

今回はAIと機械学習の違いや、ディープラーニング・深層学習との関係性を解説しました。AIや機械学習を学ぶことで「AIエンジニア」「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」など、高収入の職につける可能性も広がります。

各職種には専門スキルが必要ですが、独学でも十分学べることを紹介しました。確実かつ安心してスキルを身につけたい方には、スクールの利用もおすすめです。

AIや機械学習の用語の理解を深めたうえで、自分に合った学習方法でスキルを身につけましょう。