最近、コンピュータプログラムが囲碁の世界王者を破るなどのニュースで注目されている「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる技術。
この技術は、囲碁や将棋などゲーム分野だけではなく、ビジネスや科学研究の分野でも非常に注目を集めています。
この注目の技術について、技術的に高度な内容は含めず簡単に説明してみたいと思います。

１．注目の「ディープラーニング」
２０１１年頃から注目され始めた「新世代人工知能（AI）」。その中心になっているのが「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる技術です。
この技術を活用したグーグルの「AlfaGo」が囲碁の世界王者に勝利したニュースは記憶に新しいですが、これ以外にもグーグルやアマゾンがディープラーニングのためのシステムを「オープンソース（プログラムの内容を公開する代わりに、利用者が見出した改善なども公開して進歩させることを前提にした枠組）」で公開するなど、機運が高まっています。

しかしこのディープラーニング、コンピュータの黎明期から主流だった「人間がプログラミングする」という考え方とは、少し異なるものを持っています。
この注目の技術について、簡単に説明してみたいと思います。

２．ディープラーニングとは
コンピュータは元々、「決まりきった処理を、決まった形で正確に処理する」ことを目的に開発されました。
その主な用途は計算です。
ゲーム等に象徴される高度な画像処理も、その基礎を掘り下げると非常に複雑な計算を超高速で行っているに過ぎません。
しかしこれらは、如何に進歩しても全て「人間が決まった計算方式（アルゴリズムと呼ばれます）を指定し、その通りにコンピュータが動く」点において、本質的には何ら変わりはありませんでした。

これに対して、ディープラーニングは「コンピュータが自分で処理方式を学習する」点が大きく異なります。
何層かのニューラルネットワーク（脳神経のような特性をコンピュータ上にシミュレーションした高度な数学的システム）に対して、いろいろな情報を大量に学習させることで、人間が見いだせない微妙な特徴やマクロな傾向までをコンピュータが自分で学習してしまうという点が大きな特徴です。

 
出展：野村総合研究所

３．ディープラーニングがなぜ発達したか
実は、アーサー・C・クラーク原作、スタンリー・キューブリック監督の映画「２００１年宇宙の旅」やその小説版に、ディープラーニングの概念を持ったコンピュータ「HAL9000」が登場します。
このHAL、小説によると「人脳の活動の大部分を、人脳よりはるかに優れた速度と確実さで再生する」とか「HALは人間の同僚たちと同じように、この任務の為に徹底的な訓練を受けた」などと書かれています。小説には、初歩的な英語や基本的な考え方を、人間が直接教え込むような描写も書かれています。

しかし、実際にディープラーニングが必要とする学習量は、人間が与える事のできる情報量とは比べ物になりません。
「２００１年宇宙の旅」が書かれた時代（１９６０年代）においては、この点が解決すべき課題でした。
この課題が解決できた理由は、大きく分けて２つあります。一つはコンピュータの処理能力向上、もう一つはインターネットの発達によるデータ爆発（ビッグデータ）の存在です。

コンピュータの処理能力は、ご存知の通り計算能力や記憶容量が毎年飛躍的に向上しています。また、電子商取引やソーシャルメディア、企業の電子データ処理の急速な普及によって、インターネット上の電子データは不連続と言っていいくらいに増加しています。
このようなビッグデータは、人間が逐一閲覧していてもほとんど役に立ちませんが、飛躍的に処理能力の向上したコンピュータが、ディープラーニング技術で学習すると人間の見いだせない点まで学習することが出来るのです。

４．ディープラーニングの用途
ディープラーニングの用途はあらゆる所にあります。
現在使える可能性のある、あるいは実際に使われている分野は、例えば以下のようなものです。

• コールセンターの初期対応
• 不正取引（株式売買やクレジットカード等）の自動検知
• Web検索の最適化や、適切な広告表示
• 大規模プラントの故障個所・時期予測
• スパムメール・フィルター
• 画像や症状による病気診断
• 不確実な状況における経営戦略の選択

ただこのディープラーニング、使える分野は正直限定されないと思います。
たくさんの情報があり、そこから何らかの判断を必要とされる全ての分野において、この技術は人間を超える判断を下すことが可能となるはずです。

これが行き渡った世界で、人間はどう対応すべきか…

先に書いた「２００１年宇宙の旅」においては、ある理由によってHALが人間に反旗を翻し、宇宙で乗員を全て排除しようと試みます。
SFの世界と思っていたことが、あっという間に現実のものになりそうですが、できれば良い事だけが実現されるよう祈るばかりです。

一時期もてはやされた「ビットコイン」。
これ以外にも様々な仮想通貨が登場したり、投機的な価格の変動や、「ワンコイン」の不正事件、「コインチェック」の流出事件など、衆目を集めるニュースが多発しているため注目度が非常に高くなっています。

この仮想通貨、従来からあってよく利用されている、一般的な「電子マネー」とは概念的にも技術的にも大きく違ったものを持っています。というより、本質的には「通貨」に限らない広い概念をもつ技術なのです。

その技術の核となるのが「ブロックチェーン」という概念です。

私はこの技術の専門家ではありませんが、同じく専門外の方でも分かりやすいよう、簡単な説明を書いてみました。
なおこの記事は、以前作成したものに一部加筆修正しています。

１．データの保存形態の変遷
コンピュータの創生期から、どんどん増え続けるデータの処理や保存方法については様々な努力がなされてきました。
一台一台のパソコンに保存されていたものが、サーバと呼ばれる集中機に保存されるようになり、これがインターネットの普及に伴って「クラウド」という形態まで進歩してきましたが、「データがどこかで一元管理される」という形には変化がありませんでした。

この形だと、一元管理されている箇所を攻撃（ハッキングなど）したり、その通路（ネットワーク経路）を支配してしまえば改ざんや遮断が容易にできます。
実際、一部の国で行われているインターネット検閲などは、この点を利用している訳です。

２．ブロックチェーンの衝撃
ブロックチェーン技術は、このような常識に衝撃を与えました。
この技術は、元々「ビットコイン」のような、ネットワーク上を流通させる暗号通貨を実現するために作り出されたものです。

ブロックチェーンは、簡単にいうと「利用者が使う全ての端末に、分散して全てのデータが保存されている」という点がポイントです。

この「分散」についても、単にデータをバラバラに保存しているだけではありません。それぞれが冗長性（無駄な部分）を持ち、一部が壊されたり改ざんされたりしても、生き残った他の部分から全体像が再構成できるように考えられているのです。

例えば、誰かが自分の資金残高を１０倍にするようデータを改ざんしたとします。その場合でも、他のデータを合わせるとその改ざんは即座に見破られ、不正が行われたことが分かる訳です。

新しい取引が発生すると、そのデータが一定の規則によって次々と追加され、あたかもデータの塊（ブロック）が鎖（チェーン）のようにつながっていくことから、このような名前で呼ばれるようになったのです。

３．ブロックチェーンの用途とメリット
ブロックチェーン技術は、言ってみれば進化したデータ保存方法ですから、データを扱う全ての用途に活用できます。特に、「取引とその履歴を記録し、改ざんや盗難リスクが大きい」用途にはうってつけです。

例えば、以下のような用途です。

• 電子マネー…改ざんや盗難リスクがあり、また災害等でデータが失われることを防ぎやすい。また数多くの端末で分散処理され、遅れはあるもののシステムダウンの恐れが極めて低い。
• 電子商取引…電子マネーと同じ理由で適しています。
• 証券取引、銀行の勘定系、資金送金…上記と同じ理由ですが、システムダウンへの耐性が高い点は他より重視されます。
• 不動産等の登記…不動産の登記簿（登記情報）は、権利（所有権や担保）情報やその履歴で構成されています。またその内容に改ざんがあれば、不動産取引に悪影響を与えます。

４．ブロックチェーンのデメリット
逆に、ブロックチェーンは以下のようなデメリットも持ちます。
意外と重大な欠点もあるのですが、今後メリットの大きさと技術の進歩で改善が図られると思います。

• 低いパフォーマンス…参加者全員で全てのデータを分散して所持し、お互いを確認しながら取引を進めるため、データが巨大化し処理が遅くなります。
• オンラインでしか動かない…単独の機器でももちろん動かすことは理論的に可能ですが、ブロックチェーンの意味がありませんね。取引が実行されたことを全ての参加者に通知、取引内容を含んだブロックの生成、チェーンに追加といった一連処理はオンラインでしか動きません。
• データの巨大化によるストレージの圧迫…今誰が何をどれだけ持っているかというデータだけではなく、今までどんな取引がされてきたのかという履歴を全て保存するため、管理するデータ量が膨大となってしまいます。
• 機密性に欠ける…全ての参加者が全てのデータを分散して持っていますので、身分等に応じて一部を隠すことが難しくなります。
• 不正取引が簡単…システムの欠陥を突けば、簡単に大きな金額を送金する取引を記録することができ、その経緯や作業者を隠すことも比較的容易です。