機械学習とAI（人工知能）の違いや関係性とは？
そもそも機械学習とは？
そもそも機械学習とは、コンピュータが任意のデータから分析を行い、そこからデータの背景にあるパターンを学習する技術のことを指します。
また、その学習した結果をもとに、自動的に予測や分類などを実行します。
そのため、複雑なタスクを人間の手を借りず機械のみで実行できるようになり、画像認識やテキストの自動翻訳など、私たちの日常生活の中でありふれた存在になりつつあります。
AI（人工知能）とは？
AI（人工知能）とは、人間のような知的ふるまいを持つコンピュータプログラムやシステムのことを指します。
人工知能は多くの場合、人間の脳や行動を模倣することを目標として設計され、複雑なタスクを自動化したり、人間が行うことが難しいタスクを実行することができるようになります。
例えば、コンピューターシステムから大量のデータを分析したり、自然言語を理解したりなど、さまざまな分野で活用されています。
機械学習とAI（人工知能）の違いや関係性
機械学習とAI（人工知能）は比較するものではなく、お互いは包含関係にあり、機械学習はAI（人工知能）の1つの技術として存在しています。
つまり、AI（人工知能）の中の一つとして「機械学習」が存在するというわけです。
ここは多くの人が混同してしまいがちなので、注意しましょう。
機械学習 / AI（人工知能） / ディープラーニングの違いや関係性は？
ここからはさらに深ぼって、ディープラーニングも踏まえた上で考えていきます。
そもそもディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、人間の脳がどのように情報を処理するかを模倣した、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法のことです。
この手法では、入力データを受け取った後、それを多層のニューラルネットワークを通して処理し、出力として結果を生成します。
ディープラーニングは、神経科学を参考にした人工ニューラルネットワークを用いて実装されるため、その名前がつけられました。
機械学習 / AI（人工知能） / ディープラーニングの違いや関係性
機械学習とAI （人工知能）の包含関係については先ほど示しましたが、ディープラーニングもこの関係に当てはめることができます。
ディープラーニングも含めた関係は下図の通り。
ディープラーニングは機械学習手法の一つとして存在しているため、このような形を取ります。
詳しくは下記の記事にて解説しているので、あわせてご覧ください。
まとめ：機械学習やAIの関係性を理解した上で使い分けよう！
本記事では、機械学習やAIの関係性について簡単に紹介しました。
また、さらに深ぼって、ディープラーニングについても解説しました。
本記事で紹介したイメージ図が本質なので、理解した上で使い分けができるようにしていきましょう。
