ディープラーニングは、人間の脳神経に似た多層ニューラルネットワークを用いる機械学習の手法です。画像認識や音声認識、自然言語処理などで高精度な処理を実現し、医療研究・製造・金融・自動運転など幅広い分野で活用されています。
ただし、ディープラーニングを実施するには大規模なデータと高性能なグラフィックス（GPU）を搭載したパソコンが必要です。
この記事では、ディープラーニングの基礎知識から実用例、開発規模に応じたパソコン選びまでわかりやすく解説します。
※ 製品の情報や価格は2026年1月6日時点の情報となります。
- ディープラーニングとは？仕組みや類似概念との違いを分かりやすく解説
- ディープラーニングを活用するメリット・デメリットとは？
- ディープラーニングの種類とは？
- ディープラーニングで何ができる？実用例を簡単に紹介
- ディープラーニングで利用される学習方法とは？
- ディープラーニングを実施する際に求められる要素とは？
- ディープラーニング用パソコンのスペックとは？
- ディープラーニングの活用に！マウスコンピューターのおすすめパソコン・ワークステーション！
- まとめ：ディープラーニングは多様な分野で活用される機械学習の1つ
ディープラーニングとは？仕組みや類似概念との違いを分かりやすく解説
まずは、ディープラーニングの仕組みやAI・機械学習との違い、機械学習と使い分けるポイントについて解説します。
ディープラーニングとは「人間の脳神経回路を模した機械学習手法」
ディープラーニングは、人間の脳の動きに似た多層ニューラルネットワークを使った機械学習の手法です。深層学習とも呼ばれ、4層以上の多層構造を持つことから「ディープ（深い）」という名称がついています。
大きく分けて入力層・中間層・出力層の3つの層で構成され、中間層を多層化することで複雑なパターンの学習ができるようになっています。
また、人間と同じような過程で学習できるのも特徴です。従来は人間が特徴を指定する必要がありましたが、ディープラーニングでは人間が介入しなくてもデータから自動的に学習できます。
たとえば、画像認識で猫の写真を大量に学習させることで、耳や目などの特徴を自ら見つけ出し、精度の高い予測や判断ができるようになりました。
ディープラーニングとAIの違いとは？
AIは、ディープラーニングより広い範囲を表す概念です。米国の計算機科学研究者ジョン・マッカーシー博士がつくった言葉で、「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム」「人間が知的と感じる情報処理・技術」などと理解されています。
機械学習はAIに内包されており、その機械学習の中にディープラーニングが含まれる包含関係にあります。ディープラーニングは、AIを実現するための具体的な手法の1つです。ディープラーニングが登場したことで、AIが人間に近い高度な認知能力を実現できるようになりました。
ディープラーニングと機械学習の違いとは？
機械学習は、データからパターンや法則性を学習する技術全般を指します。ディープラーニングは、その機械学習の手法の1つです。ディープラーニングが多層構造を持つのに対し、従来の機械学習は比較的シンプルな構造になっています。
両者の最も大きな違いは、特徴量（データの分類に必要な情報）の扱い方です。従来の機械学習では、人間が特徴量を設計・指定する必要がありました。
一方、ディープラーニングでは多層のニューラルネットワークにより、特徴量をAI自身が自動的に抽出・学習できます。この自動特徴抽出により、画像や音声などの非構造化データの処理が飛躍的に向上しました。
ディープラーニングと機械学習を使い分けるポイント
ディープラーニングと機械学習は、データの形式と量や複雑性、時間やコストなどによって使い分けることが重要です。画像・音声・テキストなどの非構造化データを大量に利用できる場合は、ディープラーニングが向いています。
一方、構造化された表形式データや、データ量が少ない場合は従来の機械学習が効率的です。
また、時間とコストも考慮すべき要素です。ディープラーニングは高性能なグラフィックス（GPU）による長い処理時間を必要とするため、初期投資が大きくなります。
たとえば、顧客の購買データから売上を予測する場合、数千件の構造化データであれば従来の機械学習で十分な精度が得られ、コストも抑えられるでしょう。
ディープラーニングを活用するメリット・デメリットとは？
ディープラーニングのメリットは、人間が指定しなくても特徴量を自動的に抽出できるため開発効率が高いことです。また、画像認識や音声認識などで人間レベルの精度を実現できるうえに、継続的な学習で精度が向上します。
一方デメリットは、大量の学習データと高性能なコンピューターが必要であること、また学習に時間がかかることが挙げられます。
さらに、判断の根拠がブラックボックス化しやすく説明が難しいのも課題です。たとえば、医療や金融など説明責任が求められる分野では、「説明可能なAI」の実現が重要な課題となっています。
ディープラーニングの種類とは？
ディープラーニングには、さまざまなアーキテクチャ（構造）が存在します。大きく分けると、ニューラルネットワークの設計図となる基本構造と、学習する具体的な仕組みとなる学習フレームワークに分類できます。各種類の特徴を理解することで、目的に合った技術の選択ができるようになるでしょう。
基本構造の種類
基本構造の種類は、次のとおりです。
・CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
・RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
・トランスフォーマー
それぞれの特徴について、詳しく解説します。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
CNNは、画像認識や物体検出に広く用いられるニューラルネットワークです。畳み込み層で画像を小さな領域に分割し、フィルターを適用してエッジやテクスチャなどの局所的な特徴を抽出します。
次に、プーリング層で画像サイズを縮小しながら計算量を削減しつつ、画像内の物体の位置ずれに対する頑健性（安定して正確な予測・分類ができる性質）を高めます。
顔認証システムでの個人識別や自動運転における障害物検知、医療現場での画像診断、製造業での製品の外観検査など、幅広い分野で活用されている技術です。
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
RNNは、時系列データや文章などの順序性のあるデータ処理に特化したニューラルネットワークです。
中間層の出力を次の入力として再利用することで、過去の情報を記憶できる仕組みになっています。音声認識や自動翻訳などの時系列データ分析に活用されており、文脈を理解した処理が可能です。
ただし、長い系列データの処理が苦手という課題があります。その改善策として、長期的な関係性を学習できるLSTM（長短期記憶）などの派生型が開発されています。
トランスフォーマー
トランスフォーマーは、2017年にGoogleが発表した自然言語処理に革命をもたらしたアーキテクチャです。
テキストや音声などの系列データの要素とその他要素との関連性を計算し、重要な情報に注意を向けるアテンション機構を主体に処理を行います。
文章のすべての単語を同時に処理し、単語間の関係性を並列に把握できるところが特徴です。順序どおりに処理するRNNと異なり並列処理ができるため、長い文章でも効率的に学習できます。
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の基盤技術として広く採用されており、翻訳や文章生成などで高い性能を発揮しています。
学習フレームワークの種類
学習フレームワークの種類は、次のとおりです。
・オートエンコーダ（自己符号化器）
・GAN（敵対的生成ネットワーク）
各フレームワークの特徴について、詳しく解説します。
オートエンコーダ（自己符号化器）
オートエンコーダは、入力データを一度圧縮（エンコード）してから復元（デコード）して学習するフレームワークです。エンコーダで重要な特徴のみを抽出し、デコーダで元のデータを復元することで学習します。
データの次元削減（重要な情報を保持しつつ圧縮する）・ノイズ除去・異常検知・特徴抽出などの用途に使用されており、元のデータを正確に復元できるところが特徴です。製造業の品質管理や、金融分野での不正検知に役立っています。
元のデータに似た新しいデータを生成することを目的とする変分オートエンコーダ（VAE）などの発展型も開発されており、画像生成や音楽の作曲などにも応用されています。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANは、画像生成に特化した学習フレームワークです。生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の2つのネットワークがあり、それぞれが競い合いながら学習する仕組みになっています。
生成器は本物に近い画像をつくり、識別器は本物と偽物を見分けることで、互いに性能を向上させる敵対的学習を行うところが特徴です。
高品質な画像生成や画像の高解像度化、スタイル変換や画像とテキストの合成などに活用されており、アート作品の制作やデザイン分野でも注目されています。
ディープラーニングで何ができる？実用例を簡単に紹介
ディープラーニングは、さまざまな産業分野で実用化が進んでいます。すでに私たちの身近なところでも活用されており、業務効率化や新しい価値の創出に貢献しています。主な実用例は、次のとおりです。
・医療研究
CT画像やMRI画像からがん細胞を検出する画像診断支援、新薬候補の化合物設計、病気の早期発見システム、遺伝子解析など
・製造
製品の外観検査による不良品検知、生産ラインの異常検知、品質管理の自動化、需要予測、設備の予知保全など
・流通
在庫管理の効率化、需要予測による発注の自動化、物流ルートの最適化、商品のレコメンデーション、配送計画の立案など
・金融
クレジットカードの不正利用検知、株価予測、融資審査の自動化、顧客対応チャットボット、リスク管理など
・セキュリティ
顔認証による本人確認、監視カメラの異常行動検知、サイバー攻撃の検知、なりすまし防止、入退室管理など
・自動運転
周囲の車両や歩行者の検知、走行経路の判断、標識認識、危険予測、駐車支援など
・航空宇宙・防衛
人工衛星画像の解析、ドローンの自律飛行制御、気象予測、災害監視など
・エレクトロニクス
音声アシスタント、カメラの被写体認識、画像処理の高度化、スマートフォンの各種機能、翻訳機能など
ディープラーニングで利用される学習方法とは？
ディープラーニングで利用される学習方法は、次のとおりです。
・転移学習
・ゼロからの学習
各学習方法の特徴について解説します。
転移学習
転移学習は、大規模なデータセットで事前に学習したモデルを別の用途に再利用する方法です。学習済みモデルの出力層のみを新しいタスクに合わせて変更し、少量のデータかつ短時間で高精度なモデルを構築できます。
たとえば、画像データベースのImageNetで学習されたモデルを医療画像の分類に活用するなど、さまざまな分野で応用されています。データ収集コストと学習時間を削減できるため、現在では標準的な手法の一つです。
ゼロからの学習
ゼロからの学習とは、事前学習済みモデルを使わず、初期状態のモデルを用意してタスクに合わせて1から学習させる手法です。特定の分野に特化したモデルを生成できたり、既存モデルでは対応できない独自のタスクに適用できたりなどのメリットがあります。
ただし、大量の学習データと長い学習時間、高性能なコンピューターが必要です。独自性の高いタスクや既存の事前学習モデルが存在しない専門分野で採用される手法であり、研究開発の現場などで用いられています。
ディープラーニングを実施する際に求められる要素とは？
ディープラーニングを実施する際に求められる要素は、次のとおりです。
・大規模なデータ
・非常に高い処理能力
各要素が求められる理由について、詳しく解説します。
大規模なデータ
ディープラーニングでは、非常に多くのデータが必要になります。それなりの精度を出すには数千件以上、人間レベルの精度を出すには数千万件程度のデータを学習させることが一般的です。
データ量が多いほどより複雑なパターンを学習でき、未知のデータに対する予測精度が向上します。画像認識であれば大量の画像、自然言語処理であれば大量のテキストデータが必要です。
また、データの質も重要であり、正確にラベル付けされた高品質なデータを用意することが精度を左右します。
非常に高い処理能力
ディープラーニングは、膨大な行列計算を必要とするため非常に高い計算能力が不可欠です。並列計算に優れた専用グラフィックス（GPU）を活用することで、CPUの数十倍から数百倍の速度で学習できます。
大規模モデルの学習では、複数のグラフィックス（GPU）を同時に使用する分散学習も行われており、より効率的な開発が可能です。処理能力が高いほど、短期間で精度の高いモデルを構築できます。
グラフィックス（GPU）以外にも、高性能なCPUや大容量のメモリ、高速なストレージなども必要です。
ディープラーニング用パソコンのスペックとは？
ディープラーニング用パソコンで最も重要なのは、グラフィックス（GPU）の性能です。また、CPUやメモリ、ストレージの各要素も学習効率に影響するため、バランスよく構成しましょう。開発規模に応じたスペックの目安は、次のとおりです。
| 開発規模 | グラフィックス （GPU） | CPU | メモリ | ストレージ （NVMe） |
|---|---|---|---|---|
| 小規模開発 | NVIDIA® GeForce RTX™ 4060／5060以上 | Intel® Core™ i5 AMD Ryzen™ 5以上 | 16GB以上 | SSD 500GB以上 |
| 中規模開発 | NVIDIA® GeForce RTX™ 4070 Ti／5070 Ti以上 | Intel® Core™ i7 AMD Ryzen™ 7以上 | 32GB以上 | SSD 1TB以上 |
| 大規模開発 | NVIDIA® GeForce RTX™ 4090／5090 またはAI開発やデータ解析向けモデル（NVIDIA® Aシリーズなど） | Intel® Core™ i9／Xeon®シリーズなど AMD Ryzen™ 9以上 | 64GB以上 | SSD 2TB以上 |
※あくまでも規模に対する一般的な目安です。具体的な開発内容を明確にしてスペックを調整することをおすすめします。
ディープラーニングの活用に！マウスコンピューターのおすすめパソコン・ワークステーション！
マウスコンピューターは、スペックをカスタマイズできるBTO（Build To Order）パソコンを販売しているメーカーです。ここからは、ディープラーニングにおすすめのモデルをご紹介します。
※ 製品の情報や価格は2026年1月6日時点の情報となります。
１．小規模なディープラーニングにおすすめの「DAIV KM-I5G60」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ Ultra 5 プロセッサー 225 |
| グラフィックス | NVIDIA® GeForce RTX™ 5060 |
| メモリ標準容量 | 16GB (8GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 1TB (NVMe Gen4×4 / TLC) |
| 通常価格 （税込） |
279,800円 |
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DAIV KM-I5G60
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「DAIV KM-I5G60」は、手頃にディープラーニングを始められるクリエイター向けモデルです。グラフィックス（GPU）にはNVIDIA® GeForce RTX™ 5060を搭載し、個人の学習や小規模なモデル開発に十分な性能を備えています。
また、Intel® Core™ Ultra 5 プロセッサー 225に16GBメモリ、1TB SSDという構成を採用し、画像認識の基礎学習やデータの前処理作業をスムーズに実行できます。
ミニタワー型のコンパクトな筐体に優れた冷却性能を備えており、これからディープラーニングを始める方におすすめのモデルです。
２．中規模なディープラーニングにおすすめの「DAIV FX-I7G7T」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ i7 プロセッサー 14700KF |
| グラフィックス | NVIDIA® GeForce RTX™ 5070 Ti |
| メモリ標準容量 | 32GB (16GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 2TB (NVMe Gen4×4) |
| 通常価格 （税込） |
489,800円 |
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DAIV FX-I7G7T
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「DAIV FX-I7G7T」は、長時間の学習処理に対応する240mmラジエーターの水冷CPUクーラーを採用しています。グラフィックス（GPU）用の水冷クーラーも搭載でき、高負荷時のパフォーマンス低下を抑制できます。
グラフィックス（GPU）はNVIDIA® GeForce RTX™ 5070 Tiを搭載し、中規模のディープラーニングに対応可能です。
また、拡張スロットに余裕のあるフルタワーを採用しており、将来的にグラフィックス（GPU）の追加やストレージの増設もできます。業務で本格的にディープラーニングを始めたい方におすすめです。
３．大規模なディープラーニングにおすすめの「DAIV FW-X3N40」
| OS | Windows 11 Pro for Workstations 64ビット (DSP) |
| CPU | インテル® Xeon® w3-2423 プロセッサー |
| グラフィックス | NVIDIA RTX™ 4000 Ada 世代 |
| メモリ標準容量 | 64GB (16GB×4 / クアッドチャネル) |
| M.2 SSD | 1TB (NVMe Gen5×4) |
| 通常価格 （税込） |
1,149,800円 |
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DAIV FW-X3N40
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プロフェッショナルな開発環境を求める方には、高性能なパーツを採用した「DAIV FW-X3N40」がおすすめです。CPUはサーバーグレードの信頼性と長時間稼働に対応する性能を持つ、Intel® Xeon® w3-2423 プロセッサーを搭載しています。
また、データエラーを自動修正する64GBのECCメモリを採用し、長時間の学習処理でも計算精度を維持できます。
さらに、グラフィックス（GPU）はプロフェッショナル向けのNVIDIA RTX™ 4000 Ada 世代となっており、大規模なデータセットの処理に対応できます。研究開発や企業での本格的な開発業務に活用できるワークステーションです。
４．モバイル環境でのディープラーニングおすすめの「DAIV N6-I9G80BK-C（NVIDIA Studio 認定PC）」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ Ultra 9 プロセッサー 275HX |
| グラフィックス | NVIDIA® GeForce RTX™ 5080 Laptop GPU |
| メモリ標準容量 | 32GB (16GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 2TB (NVMe Gen4×4) |
| パネル | 16型 液晶パネル (ノングレア / DCI-P3 100％ / 120Hz対応) |
| 通常価格 （税込） |
629,800円 |
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DAIV N6-I9G80BK-C（NVIDIA Studio 認定PC）
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外出先でもディープラーニングによる開発をしたい方は、専用グラフィックス（GPU）を搭載したノートパソコンの「DAIV N6-I9G80BK-C（NVIDIA Studio 認定PC）」がおすすめです。
16型の高精細ディスプレイ（3,840×2,400）を採用しており、広い作業領域を持っています。クリエイティブアプリとの互換性が保証されているNVIDIA Studio認定モデルなので、ディープラーニング以外の用途に活用しやすいところも魅力です。
グラフィックス（GPU）はNVIDIA® GeForce RTX™ 5080 Laptop GPU、CPUはIntel® Core™ Ultra 9 プロセッサー 275HXを採用。さらに、32GBのメモリや2TBのSSDを搭載し、移動先でも高度な処理ができるノートパソコンです。
まとめ：ディープラーニングは多様な分野で活用される機械学習の1つ
ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを用いる機械学習の手法です。画像認識や音声認識、自然言語処理などで非常に高い精度を実現し、医療・製造・金融・自動運転など多様な分野で活用されています。
ディープラーニングには大量の学習データと専用グラフィックス（GPU）を搭載した高性能なコンピューターが必要です。開発規模に応じて、適切なスペックのパソコンを導入しましょう。
マウスコンピューターは、小規模開発に対応できるパソコンから、大規模開発に対応できるワークステーションまで幅広いモデルを販売しています。スペックのカスタマイズにも対応しているので、ぜひ下記の公式サイトで詳細をご確認ください。
