ディープラーニングとは機械学習技術のひとつで、コンピュータが自動でデータの特徴を抽出する方法です。AIに情報処理の方法を教えるための手法として活用されています。この記事ではディープラーニングの概要や種類、SEOにおよぼす影響などを解説します。
目次
ディープラーニング（DL・深層学習）とは、機械学習技術のひとつです。多層ニューラルネットワークを使い、大量のデータから自動でデータを解析して特徴を抽出します。
ディープラーニングについて知るため把握しておきたい概念が「ニューラルネットワーク」です。ニューラルネットワークは、人間の脳内にある神経回路を「人工ニューロン」という数式で表現しています。ニューラルネットワークを構成しているものが、入力層・隠れ層・出力層の3つです。隠れ層の数が多くなるほど、ニューラルネットワークは高度な特徴を学習できます。
機械学習のなかでも、ディープラーニングは特殊であるため、使い分けが必要です。大量のデータとGPUがあるなら、ディープラーニングの活用が適しているでしょう。
機械学習の完全ガイド｜基本原理やディープラーニングとの違い・SEO施策で活用する方法
ディープラーニングで何ができるのか、活用例を見ていきましょう。代表的な活用例は次の3つです。
「画像認識」では、画像の特徴から何が映っているのかを判断します。代表的な例となるのが、空港で使われている顔認証です。また、製造の現場では、不良品や不純物の検知にも使われています。
「音声認識」は、音声を識別化したり、テキスト化したりする技術です。ディープラーニングの活用により、音声認識の技術は飛躍的に高まりました。音声認識の技術は、文字起こしや音声からの翻訳などに使われています。
「自然言語処理」は、人間の自然言語をコンピュータに処理させる技術です。代表的な例には、スマートフォンに搭載されているAIアシストサービスが挙げられます。
ディープラーニングにはさまざまなアルゴリズムが使われています。複数のアルゴリズムが使われているのは、得意分野がそれぞれ違っているためです。使われているアルゴリズムの種類についても紹介します。
とくに重要な技術が「DNN（ディープニューラルネットワーク：Deep Neural Network）」です。DNNは、ディープラーニングを活用するうえで基礎となる技術だといえます。
大きな特徴が、4層以上の多層ニューラルネットワークを備えていることです。隠れ層の部分を増やして、ニューラルネットワークの弱点であった汎用性の低さを補っています。DNNは、画像認識・音声認識・言語処理などに使われている技術です。ディープラーニングを活用する場面では、必ずといえるほど、DNNが使われています。
日本語では畳み込みニューラルネットワークと呼ばれているものが、「CNN（Convolutional Neural Network）」です。CNNには畳み込み層とプーリング層と呼ばれるレイヤーがあります。複数の層を使ってデータの特徴を層ごとに処理して、特徴量を決定づける仕組みです。
画像認識が得意なCNNによって、顔認証技術は大きく進化しました。CNNでは画像全体ではなく、画像の特徴から正誤判定を行っています。スマートフォンのロック画面に使われているアルゴリズムがCNNです。
RNN（Recurrent Neural Network）は、「再起型ニューラルネットワーク」と呼ばれるアルゴリズムです。RNNは時系列の情報の扱いに適しており、過去のデータをパターン化できます。
株価や温度変化など、時間の経過とともに変化していくようなデータを取得して、どのように変化するのか予測できるアルゴリズムです。汎用性が高い技術ではありますが、データが膨大だと処理が追い付かなくなるという欠点があります。
長・短期記憶とも呼ばれるアルゴリズムが「LSTM（Long short-term memory）」です。LSTMは、RNNが持つ短所を改善するために考案されました。隠れ層の仕組みによって、LSTMでは長いデータでも確実に読み込めます。
Googleの機械翻訳に使われているアルゴリズムが、LSTMです。また、気象予報・株価の予測などにも活用されています。
日本語では「敵対的生成ネットワーク」と呼ばれているアルゴリズムがGAN（Generative Adversarial Network）です。GANでは、生成ネットワークと識別ネットワークを組み合わせることによって学習します。
| 生成ネットワーク | 正解を参考にしつつ近いデータを生成する |
| 識別ネットワーク | 正解データと生成ネットワークのデータを比較して正誤判定を行う |
2のネットワークを競い合わせ、本物に近いデータを作っていくのが、GANIの仕組みです。GANは、画像処理を得意としています。テキストの画像化や、モノクロ写真のフルカラー化などで活用されている技術です。
ディープラーニングは、SEOにも大きな影響をおよぼしています。代表的な影響例として挙げられるものが次の2つです。
SEO対策を行ううえでの参考として、それぞれの内容についてもチェックしてみましょう。
ディープラーニングは、検索エンジンに大きな影響を与えています。2015年、GoogleではディープラーニングのシステムであるRankBrainを導入しました。RankBrainは、単語と概念の関係性を理解していることが大きな特徴です。未知の言葉に強く、検索語句を理解したうえで関連する概念を紹介して結果を出します。
RankBrainの活用によって、従来よりも精度の高い検索が可能となりました。現在でも、GoogleではRankBrainを活用した検索アルゴリズムを軸としています。
ディープラーニングは、コンテンツ制作にも大きな影響をおよぼしています。従来、コンテンツ制作ではすべての作業を人間が行わなくてはなりませんでした。しかし生成AIの活用によって、すでに構成・記事の制作まで進められる段階になっています。すでに生成AIによる構成や記事の制作を試した経験を持つ方も多いでしょう。
残念ながら、コンテンツ制作の部分では、生成AIにはクオリティ面での課題が残っている状況です。ただし、今後ますます技術が進んでいくと考えられています。
SEOにAIを活用するときの考え方についても見ていきましょう。AIはSEO対策にも活用できますが、注意点があります。現在のところ、SEO対策はAIにすべてを任せられる段階ではありません。AIだけに任せられない理由を紹介しますので、AI活用時の考え方の参考として、ぜひ内容をご確認ください。
AIによるコンテンツは、E-E-A-Tの観点では不十分だと考えられています。Googleが良質なWebサイトを判断するために使っている基準が「E-E-A-T」です。SEO対策においては、E-E-A-Tを踏まえてコンテンツを制作する必要があります。
E-E-A-Tとは、次の4つの頭文字を取った言葉です。
専門性の部分ではAIにも期待できる部分があります。SEOで必ずしもマイナス評価を受けるとは限りません。ただし経験・権威性・信頼性は、AIでは対処できない部分です。そのため人間の力も必要になります。活用は可能であるものの、現在の段階ではAIだけに任せることは難しいでしょう。
E-E-A-Tとは？SEOに与える評価やYMYLとの違いについて解説
AIを使ってコンテンツを作成する場合には、人間によるチェックが求められます。なぜなら、AIによるコンテンツ作成には、まだ精度が低い部分が見られるためです。AIは次のようなコンテンツを作ることがあります。
AIが作ったものをそのまま使ってしまうと、低品質コンテンツになりかねません。誤った情報が含まれていると気づかずに公開してしまうと、信用問題につながるおそれがあります。そのためAIによるコンテンツ制作では、「誤りがある」という前提での確認が必要です。技術の進歩により、やがては正確性も高まっていくと考えられます。しかし現状ではコンテンツ制作時のアイデア出しとして活用し、最終工程は人間が担当するとよいでしょう。
低品質コンテンツとは？SEOへの影響や見分け方を知ってサイト評価を改善しよう
ディープラーニングには多くの種類があり、今後さらに多くの分野で活用されると考えられています。ただしSEO対策においては、現在のところ人間の力も必要です。今のところ、機械だけですべての対応ができる段階ではありません。SEO対策についてのお悩みがありましたら弊社が承っておりますので、ぜひお問い合わせください。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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