機械学習

概念を理解しよう！深層学習（ディープラーニング）とは

人工知能（AI）関連のニュースでキーワードとしてよく取り上げられる深層学習（ディープラーニング）技術とは何か解説しています。初心者向けに深層学習の仕組みや活用事例のを説明。他にもどんなビジネスやアプリケーションの活用ができるのか参考にしてみてください。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

最近、人工知能（AI）関連のニュースでキーワードとしてよく取り上げられる深層学習（ディープラーニング）について解説します。

2010年代から、コンピューターの性能向上とともに、人工知能が盛り上がりを見せています（第3次人工知能ブーム）。この人工知能の盛り上がりのきっかけとなったのが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。人工知能の実態を知るためにも深層学習（ディープラーニング）技術の理解は欠かせないでしょう。

深層学習（ディープラーニング）とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているのか、ぜひ知っておきましょう。

なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。

深層学習（ディープラーニング）とは

人工知能（AI）を活用したテクノロジーが次々と発表されています。例えば以下の事例はニュースとして聞いた方も多いのではないでしょうか。

囲碁AIのAlphaGo（アルファ碁）が囲碁チャンピオンを破った
自動運転技術の発展
グーグルのAIが動画を見て猫の概念を学習した

これらに共通して使われているのが深層学習（ディープラーニング）という技術です。

人工知能とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。

この学習方法のことを機械学習（マシーンラーニング）と呼び、その中でも、より人間の脳に近い学習手法の1つが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。

[PR] AIプログラミングコース

深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは

深層学習（ディープラーニング）とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）による機械学習の手法です。

「神経回路」「ニューラルネットワーク」「多層」、いろんなキーワードが出てきましたね。

まずは、神経回路から確認していきましょう。

神経細胞（Wikipedia）

こちらが神経細胞です。神経回路は、この神経細胞が複数接続されたものです。

神経細胞は、他の細胞からの入力を樹状突起（左側の紫色の部分）で受け、他の細胞に軸索（右側の紫色の部分）で出力します。このとき神経細胞では、複数の細胞からの入力を受けたり、内部で入力信号を変化させることで、情報の修飾が行われます。

この情報の修飾が、神経回路全体として行われることで、感覚の伝達、視覚の認識、そして脳の知覚、すなわち知能が実現されています。

例えば、人間が「0」や「1」といった数字を目で見たとしましょう。この時、1つ1つの視覚細胞では、入力された視覚信号をもとに情報を修飾し、他の細胞に伝達することが行われています。この時の情報の修飾により、「0」であれば「丸い円」、「1」であれば「縦方向の直線」といった「特徴」が認識されます。

また人間は、その視覚情報に対して、「0」や「1」といった概念（正解、機械学習ではラベルといいます）を教えてもらうことで、「数字の特徴」と「数字」という概念を対応づける「学習」を行うことができます。

この学習を繰り返すことで、人間は、少し違った形の数字であっても、視覚情報から得られる特徴から「数字」と認識できるようになります。

では次に、神経回路をモデルにしたニューラルネットワークについて確認します。

こちらはニューラルネットワークにおいて、神経細胞と同等の役割を果たすものです。パーセプトロンと呼ばれます。

個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、他のパーセプトロンからの入力を左側のInputで受け、他のパーセプトロンに右側のOutputで出力します。また、複数のパーセプトロンからの入力を、内部で変化（数学的な計算）させることで、情報の修飾を行っています。

ニューラルネットワーク（Wikipedia）

パーセプトロンを複数接続したのがニューラルネットワークです。個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、入力された値をもとに情報の修飾（数学的な計算）を行い、他のパーセプトロンに伝達することが行われています。この情報の修飾により、入力された情報の「特徴」が認識されます。

ただしこれまでは、コンピューターの能力に限界があり、ニューラルネットワークの層（左から右に伝達する間に存在するパーセプトロン群）を増やすことができませんでした。そのため、パーセプトロン同士の接続が（人間の神経回路に比べて）単純であり、特徴を十分に学習させることができない問題がありました。

ディープニューラルネットワーク（Wikipedia）

しかし近年のコンピューターの著しい能力向上、そして情報修飾（数学的な計算）方法におけるブレークスルーなどがあり、ニューラルネットワークの層を増やしたモデルの構築が可能となりました。それがディープニューラルネットワークです。

ディープニューラルネットワークでは、より人間の神経回路に近いパーセプトロンの接続を行うことができます。これにより入力された情報から、多くの特徴を認識できるようになり、機械学習の精度が飛躍的に向上しました。

深層学習（ディープラーニング）の事例

深層学習には、前出のAlphaGo（アルファ碁）や自動運転技術の他、多くの場面で利用されています。ここでは代表的な例を見ていきましょう。

画像認識、映像解析

ディープラーニングが大きく注目されるようになったきっかけは、2012年に開催された「ILSVRC2012」という画像認識の大会です。この大会では、ImageNetという大量のラベル付き画像（画像と写っている物の名前のセット）を基に画像認識率を競い会います。前年度までの正解率は、高くても70%台前半でした。

ところが2012年、ディープラーニングを使ったモデルが、一気に約85%の正解率を叩き出します。翌年からは、ディープラーニングを使ったモデル同士が競い合うようになり、正解率もどんどん向上して行きました。現在では正解率95%以上、人間を超えるレベルにまで到達しています。

現在は、この画像認識／映像解析の技術が、多くの製品で実装されています。

音声解析

日本でも、「LINE Clova」や「Google Home」、「Amazon Echo」といったスマートスピーカーが次々と発売されています。また、iPhone／Macの「Siri」やAndroidの「Googleアシスタント」、Windows10の「Cortana」などといった音声入力システム。これらには、ディープラーニングを使った音声解析技術が用いられています。

音声解析は、リアルタイムに大量のデータを処理しなければなりません。

また、一般用途向け製品、スマートフォンやスマートスピーカー、パソコン等、多くのコンシュマーデバイスから日々情報が入力されています。

各社とも、具体的な規模は明らかにしていませんが、サーバ数万台が連携した音声解析のクラウドシステムを構築し、対応しているものと思われます。

翻訳、言語解析

2016年の秋、Googleはディープラーニングを用いた、Google Neural Machine Translation(GNMT)と呼ばれる新しい翻訳システムを導入しました。これは、これまでの語句レベルでの翻訳から、文章全体を見た、より適切な翻訳を行うシステムです。

実際、Google翻訳を使用すると、ほとんどの文章において、自然な文章で翻訳されているのが実感できると思います。

また、翻訳の研究は、日本でも古くから行われています。NICT（独立行政法人情報通信研究機構）が開発した音声翻訳アプリには、NICTが開発した多言語翻訳エンジンが使われています。

もう一つの事例として、Googleの絶滅危惧言語プロジェクトを紹介しましょう。これは、世界で絶滅の危機に瀕している言語の保存、ドキュメント化を目的としています。

これまでの翻訳では、多数の人力を必要としていました。ところがディープラーニング技術を用いると、翻訳例をもとに、モデル自らが学習を進めていきます。そのため、より低コストで質の高い翻訳を行うことが可能になり、従来は費用などの制約から行われてこなかった、利用者の少ない言語の翻訳も行えるようになりました。

深層学習（ディープラーニング）のライブラリ

では最後に、深層学習（ディープラーニング）のライブラリをいくつか紹介しましょう。

TensorFlow

世界で最も使われている（であろう）深層学習のライブラリです。チュートリアルや解説本も多く、初心者が入門するには最適のライブラリです。

TensorFlow

Chainer

Preferred Networks(プリファード・ネットワークス、PFN)社が開発した、日本製のライブラリです。日本ではよく使われています。

Chainer

Caffe/Caffe2

画像認識に特化しており、高速な処理が可能です。

Caffe / Caffe2

NNabla

SONYが開発したライブラリ。Neural Network ConsoleというGUIツールを用いてモデルを作成できるのが特徴です。

NNabla

Keras

こちらは深層学習を、より便利に使うためのライブラリです。深層学習は層が増えてくると、コードの記述が面倒になりがちですが、それらを解消するためのライブラリです。TensorFlowの他、CNTKやTheanoといったライブラリにも対応しています。

Keras

深層学習について、理解は深まったかな？

仕組みや活用事例など、勉強になりましたー！

深層学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。機械学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで勉強するね。

了解です。ありがとうございました！

今回は、深層学習（ディープラーニング）について解説しました。

これから深層学習を勉強したい、深層学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。

また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。

AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。

現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。

この記事を監修してくれた方

太田和樹（おおたかずき）
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

深層学習のライブラリ！Kerasの使い方【初心者向け】

今回は、深層学習（ディープラーニング）のライブラリであるKerasについて解説します。 Kerasを学習することで、簡単なコードで機械学習のアルゴリズムの...

機械学習

Pythonで使える！便利な機械学習ライブラリまとめ

今回は、便利なPythonで使える機械学習ライブラリをまとめて解説します。 Pythonで様々なライブラリを使用する際、Anacondaというソフトウェア...

機械学習

ディープラーニングで欠かせない！ニューラルネットワークとは

今回は、ニューラルネットワークについて解説します。ニューラルネットワークの仕組みについて説明し、種類も紹介しているので、ぜひ理解しておきましょう。 ...

機械学習

使い方を解説！Googleが開発したTensorflow（テンサーフロー）とは【初心者向け】

今回は、Googleが開発し、オープンソースで公開している深層学習（ディープラーニング）のライブラリであるTensorflowについて、TechAcademyの...

機械学習

【徹底解説】機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。このような状況の中、人工知能に興味...

機械学習

【事例付き】自然言語処理とは！仕組みやライブラリを解説

2016年末頃、Google翻訳の翻訳精度が飛躍的に向上し、大きな話題となりました。それまでは、英語を日本語に翻訳すると不自然な文章になってしまうことも多かった...

機械学習

あわせてよく読まれている記事

今回は、深層学習（ディープラーニング）のライブラリであるKerasについて解説します。 Kerasを学習することで、簡単なコードで機械学習のアルゴリズムのライブラリを利用できます。実務でも、文章自動生成、画像認識、自動応答などの分野でKerasを利用するので、Kerasを学習してみてください。目次深層学習（ディープラーニング）とは深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは深層学習（ディープラーニング）の事例深層学習（ディープラーニング）のライブラリ大石ゆかり田島メンター！Kerasというのは何でしょうか？田島悠介深層学習（ディープラーニング）のライブラリのことだよ。TensorFlowやTheanoのような他のライブラリより、簡単にプログラムを書くことができるんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Kerasとは Kerasは、オープンソースの深層学習（ディープラーニング）のライブラリです。ライブラリとは、便利な機能を使いやすくまとめているプログラムです。ライブラリについては、自分で必要な本を書くのではなく、図書館のように読みたい本がまとまっている施設で、必要な本を読んで利用するというような便利機能です。 Kerasは、「ケラス」と読みます。 Kerasは、TensorFlowやMicrosoft Cognitive Toolkit(CNTK)、ONNX、Theanoといった他の深層学習（ディープラーニング）のライブラリの上で動作します。 TensorFlowとは、「テンソルフロー」や「テンサーフロー」と読みます。 TensorFlowは、Googleが開発したニューラルネットという脳機能の特徴をシミュレーションする計算ライブラリです。 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)とは、「マイクロソフトコグニティブツールキット」と読みます。 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)は、マイクロソフトが開発した統合深層学習ツールキットです。 Theanoとは、「テアノ」と読みます。 Theanoは、直感的な数式を実装することで、深層学習の微分を実行することができるライブラリです。 Kerasの情報は、公式サイトやブログ、GitHubなどから入手できます。 Keras公式サイト Kerasに関する情報を体系的に得ることができます。簡単なチュートリアル（Getting Start）もあります。 Keras公式サイト Keras公式ブログ Kerasに関する最新情報、サンプルプログラムなどが公開されています。ブログ Keras 公式GitHub Kerasのソースコードが公開されています。 GitHub Kerasを利用するには Kerasを利用するには、Anacondaなどの開発環境のパッケージを使うのが簡単です。 Anacondaについては、効率的に開発！AnacondaでPythonの環境構築する方法を参考にしてみてください。 Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。なお、Anacondaなどの開発環境を利用せず、手動でKerasをインストールして利用することもできますが、今回は解説しておりません。テックアカデミーAIコースでは、コマンドから指定してTensorFlowをインストールしたり、プログラム内でKerasをインポートして利用する学習を行っておりますので、ご興味があればぜひご覧ください。 Kerasのインストール方法 AnacondaにKerasをインストールするには、次の操作を参考にしてください。 1．メニュー画面のEnvironmentsから、Not Installedを選択し、検索BOXに「keras」と入力します。 2．一覧にKerasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールできます。同様に、TensorFlowも検索し、インストールしておきましょう。 [PR] AIプログラミングコースKerasを使った深層学習（ディープラーニング）それでは、Kerasを使った深層学習（ディープラーニング）のプログラムを作ってみましょう。このプログラムは、KerasのGitHubのサンプルプログラム「mnist_mlp」を参考にしています。このプログラムは、MNISTという手書き文字の画像のデータセットを分類するものです。 MNISTは60,000件の訓練データと10,000件のテストデータで構成されています。各データ（画像）は28×28ピクセルの白黒画像です。 MNIST ソースコード全体はこちらです。一部コメントを日本語にしています。開発環境によってエラーが出る場合は、ご自身の環境に合わせて実行環境の修正をしておくと良いですよ。サンプルコード import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 # 訓練データを128ずつのデータに分けて学習させる num_classes = 10 # 分類させる数。数字なので10種類 epochs = 20 # 訓練データを繰り返し学習させる数 # 訓練データ(train)とテストデータ（test)を取得する (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 元のデータは1次元の配列なので、それを画像ごとの配列に整形する x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train

機械学習

使い方を解説！Googleが開発したTensorflow（テンサーフロー）とは【初心者向け】

今回は、Googleが開発し、オープンソースで公開している深層学習（ディープラーニング）のライブラリであるTensorflowについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が初心者向けに解説します。 Tensorflowというキーワードは聞いたことがあるが、何ができるか、どのような機能があるか、イメージしづらいのでは無いかと思います。ぜひ、この記事を参考に、Tensorflowにチャレンジしてみてください。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、AI講座とデータサイエンス講座の内容をもとに作成しています。目次 Tensorflowとは Tensorflowを利用するには Tensorflow使った深層学習（ディープラーニング）大石ゆかり田島メンター！Tensorflowというのは何でしょうか？田島悠介 Googleが開発し、オープンソースで公開している深層学習（ディープラーニング）のライブラリのことだよ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Tensorflowとは Tensorflowは、Googleが開発した、深層学習（ディープラーニング）・機械学習のライブラリです。「テンサーフロー」と読みます。Tensorflowはオープンソース（Apache 2.0 license）で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Tensorflowは、2015年11月にオープンソースで公開された後、急速に開発が進められています。またGoogleをはじめ、TwitterやCocaCola、intelなど、多くの企業でマーケティングや製品開発など、多方面で使われています。 Tensorflowとは、深層学習の学習モデル（プログラム）を計算グラフという形で記述します。Tensorflowの仕組みを図式化した、Tensorflow Playgroundというサイトが分かりやすいので見てみましょう。画面左上の再生ボタンを押すと、入力データが左から流れ、学習結果が右側に表示されます。中央に「2 HIDDEN LAYERS」と表示されているのは、二層の隠しレイヤーを持った深層学習のモデルであることを表します。そして画面中央、赤枠で囲った部分がTensorflowの学習モデルを図式化したものです。いくつかの四角形が線で接続されているのが分かりますね。これを計算グラフと言います。四角形は多次元行列（Tensor）です。Tensorが流れる（flow）計算グラフで学習モデルを構築するので、Tensorflowという名前になった、と言われています。 [PR] AIプログラミングコースTensorflowを利用するには Tensorflowを利用するには、Anacondaなどの開発環境のパッケージを使うのが簡単です。 Anaconda Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。 AnacondaにTensorflowをインストールするには、メニュー画面のEnvironmentsから、Not Installedを選択し、検索BOXに「Tensor」と入力します。一覧にtensorflowが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。なお、Anacondaなどの開発環境を利用せず、手動でTensorflowをインストールして利用することも出来ますが、中級者向けとなるため、手順は省略いたします。 Tensorflowを使った深層学習（ディープラーニング）それでは、Tensorflowを使った深層学習（ディープラーニング）のプログラムを作ってみましょう。このプログラムは、Tensorflowのサイトのチュートリアル「MNIST For ML Beginners」を参考にしています。 MNIST For ML Beginners # サンプル用データの取得 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Tensorflowライブラリを使うための宣言 import tensorflow as tf # 画像データを入れる空の入れ物を784個用意。784=32X32=1つの画像のピクセル数 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 初期値にゼロをセットする。横784*縦10 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # softmax関数を使ったモデル。結果＝それぞれの数値の確率 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # y_:正解値、後でデータをロードする y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # y(推定値)とy_(正解)の差を最小にする、交差エントロピーは推定値とラベルデータ(正解)のずれ # reduce_mean:平均、reduce_sum:総和 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # トレーニング：重みを最適化して更新していく # GradientDescentOptimizer:勾配降下法。クロスエントロピーを最小化するよう学習率0.5でトレーニングさせる。 train_step

機械学習

eラーニングシステムを比較！成功事例も紹介

時間や場所を選ばないことで話題のeラーニング研修。日本能率協会マネジメントセンターが2015年に行った調査によると、国内におけるeラーニング研修導入企業は8割となっています。まだeラーニングを取り入れていないけれど、取り入れようか迷っている人事の方のために、本記事では、eラーニングの概要、種類から集合研修との違い、各研修のメリットデメリット更にはサービス紹介もしています。是非参考にしてみてください！なお本記事は、TechAcademyの法人向けIT研修での実績をもとに紹介しています。目次 eラーニングとは「集合研修」と「eラーニング研修」の相違点 eラーニング研修成功事例 eラーニングシステム紹介 eラーニングとは？ eラーニングとはパソコンを利用した学習のことを指します。（参考：コトバンク）ですが、最近では技術発展の影響もあり、パソコンだけでなくスマートフォンやタブレットなど、媒体を問わず利用するというケースが広く見られるようになっています。 eラーニングの種類 eラーニングの種類は2種類あります。自社に専用のサーバを設置し、eラーニング環境を構築し実施する「イントラネット型」 ASPサービスを利用してシステムを社外に委託運用する「アウトソーシング型」使用ツールとして、PCとモバイル端末が挙げられます。 PCは、職場や自宅内で学習する為、モバイル端末は、職場や自宅以外の場所で学習できるという各々の利点があります。近年のeラーニング活用傾向は？近年における活用の傾向を見ると、講義・テキスト学習・問題演習などすべてeラーニングで実施する方法に加え、集合研修とeラーニングを連動する方法、更にテキスト（紙媒体）とeラーニングを連動する方法があります。すべてeラーニングで実施する方法資格取得や語学教育などで行うケースが多く、文字だけでなく、動画などで視聴覚に訴えることが効果的な場合に有効。集合研修とeラーニングを連動させる方法まず、集合研修の概要について解説していきます。集合研修は、参加者を一か所に集め、人対人で行う研修方法になります。メリットとして、他人の目があるので緊張感が生まれ、一人で勉強するよりも同じ目的を持った人たちと一緒に勉強するのでモチベーションの向上に繋がります。次に、集合研修とeラーニングを連動させる方法として、集合研修の前にｅラーニングを適用する場合と、集合研修の後に適用する場合の2パターンをご紹介します。重要な教育内容は集合研修で受講者を集めて実施し、その前後にeラーニングで個別学習を行う方法個別学習では、ケース研究やワークシートを使用し、送られてくる課題に回答し、返送する。会社（解説者）は回答済みシートにコメントを行い、受講者へ返信します。このような学習を繰り返す中で、途中あるいは最後に集合研修を実施し、eラーニングでの学習効果をお互いで検証します。紙媒体とeラーニングの連動基本テキストは紙教材を送付し、受講生はまずこれを使って基本学習を行います。そして、添付課題やケース課題、質問応答などをeラーニングで行います。この方法は、企業が通信教育や集合研修に代わる教育方法として導入するケースが増えています。さて、前にも「集合研修」と「eラーニング研修」というワードが出てきたと思いますが、この2つの違いについて詳しく説明していきます。 [PR] AIプログラミングコース「集合研修」と「eラーニング研修」の相違点 eラーニングは、モバイル端末を利用すれば時間や場所の制約を受けずに学習できます。一方、集合研修では会場の設置、講師の調達といった手間とコスト、参加者のスケジュール調整や移動費など時間と場所の制約が大きく、参加者の人数が増えるほど大きなコストが発生してしまいます。また、全国展開する企業では、頻繁に集合研修を実施するのが難しいため、スピード感に欠けてしまいます。しかし、eラーニングは全拠点で統一した研修内容の提供が可能で、スピーディに対応できますが、集合研修は、講師やほかの参加者と対面することで、個人学習では味わえない臨場感と相互啓発などの利点があります。それによって理解度がさらに深まり、新しい気づきに繋がるのは集合研修にしかないメリットとなります。まず初めに、eラーニング、集合研修双方の受講者側のメリットについてまとめてみました。メリット【受講者】eラーニング研修時間や場所に制約されず、受講できる自分のペースで繰り返し受講可能必要な部分だけ抜粋して学習することができる苦手分野の克服に繋がる【受講者】集合研修非日常と臨場感が味わえる人対人のため、直接学ぶことができる受講者同士学習意欲を高めることができるその場でフィードバックがもらえる次に双方の主催者側のメリットをまとめてみました。【主催者】eラーニング時間や場所、人数の制約を受けず提供できる必要な情報を速くに提供できる多様なコンテンツの提供が可能学習の進捗状況や履歴を完全管理できる→ 社内問題の早期発見、解決につながる運用コストの削減ができる社員の習熟度格差が埋まり、生産性向上に繋がる【主催者】集合研修強制力がある一定カリキュラムを確実に学習できる学習者の反応を確認しながら進められる帰属意識の醸成ここまでメリットのみ述べてきましたが、もちろんデメリットもあります。デメリット【eラーニング研修デメリット】個人のモチベーション低下強制されないので自己学習が苦手な人には向かないインターネット環境が必要【集合研修デメリット】コストが大幅にかかる学習履歴の管理が大変時間や場所が限られてしまう提供コンテンツが限られる受け身学習になりやすい以上がeラーニング研修と集合研修のメリットとデメリットについてです。さて、ここまでの内容を抑えた上で、eラーニング研修の効果って出ているの？という疑問をお持ちの方の為に企業が導入し成功した事例を2つ程紹介します。 eラーニング研修成功事例株式会社ロッテリア(サイト内インタビュー一部抜粋) 「クレーム数の軽減のような具体的な効果はおそらく次の段階で、現時点では実施状況をしっかり把握、管理できることにメリットを感じています。受講履歴を見れば、実施していない社員がひと目で分かるので、こちらから電話やメールで、アプローチすることができます。現場の問題をいち早く察知できるといった副次的効果も期待できるかもしれませんね。」株式会社トップ教育センター(サイト内インタビュー一部抜粋) 「授業の内容を何度も復習できるので生徒さんの学力向上につながったのはもちろんのこと、一番の効果は保護者の皆さんにより安心していただける教育体制が実現できたことでしょう。苦手科目はマンツーマン指導で徹底的にフォローできますが、それ以外の科目がなおざりになってしまうことを保護者の方はとても気にされるんですね。そこをeラーニングで補完できるので、得意教科と苦手教科をバランスよくフォローできる教育体制となり、結果、保護者の方にも安心していただくことができました。」（参考：WARK） eラーニングシステム紹介 Smart Boarding 「Smart Boarding(スマートボーディング)」は、社員の定着化や即戦力化を実現するための、国内初のクラウド型サービスです。「自社オリジナル教育プラン設計・構築」や「教育コンテンツ」「実施運用ルール」などの作成・運用を支援し、早期オンボーディングをサポートします。【特徴】忙しい「ベンチャーの人事部」が発案したサポートサービス。中途社員育成の後回しを構築支援と運用の仕組み（クラウド）で解決 360以上の学習コンテンツを簡単に組み合わせができ、必要な人に1クリックで一括配信が可能。進捗管理も円グラフなどで簡単に実施できるリリース後、2か月で120社以上の導入実績を持つ【料金】・On Boarding Service (リアル研修トレーニング+ＷＥＢシステム) 49,400円/月　容量5GB、30ID ・Smart Boarding (ＷＥＢシステムのみ) 29,400円/月　容量5GB、30ID ※ID追加：980円/1ID〜 ※容量追加：300円/1GB〜 Smart Bording KnowledgeDeliver すべての研修の進捗から成果までを一元管理できる、進化した「学習管理システム」を導入。「1500の導入実績」と「お客様の想い」を元に、最適化された「世界で唯一のオリジナル研修」をご提案いたします。あわせて、多様な教育スタイルを実現する当社独自の管理システムやスマートフォン・タブレットなどの最新のIT機器を活用し、高い研修効果をお求めの企業・官公庁様の課題解決に取り組みます。【特徴】日本初e-ラーニング専門会社、1500社の導入実績を持つグローバル化に向けた多言語対応や、ビッグデータ社会を見据えた学習履歴の把握・活用など、半歩先の機能をいち早く導入。「今」だけではなく「みらい」に応えられる製品とソリューションの提供企業・官公庁・社会人スクール・大学・予備校・塾・専門学校・高校・幼児教育・・・各分野に特化した経験と知見を持つ専門スタッフ【料金】 500,000円/100ユーザー 1,000,000円/1000ユーザー 3,000,000円/無制限 KnowledgeDeliver Coursebase Coursebaseは企業研修を最も効率的に運用するために創られたクラウド型の研修管理システムです。直感的に誰でも使えるデザインで、研修管理に必要な全ての機能を備えています。今までにないスピーディーで快適な研修管理をCoursebaseでご体感頂けます。【特徴】多種多様な研修への対応可能(数万人が受講するオンラインコースや対面型コースの作成、メンバー登録、提出物の採点、メールでのリマインド、アンケート管理、レポート作成など、今まで人の手を介して行っていた多くの作業が自動化) どのような研修タイプでもCoursebase上で作成・配信することが可能。管理者はコースビルダーを使ってドキュメントの埋め込みはもちろん、パワーポイントや動画などを制限なくアップロードしてコースを作成でき、コンテンツ・マーケットプレイスでは、TACやJapan Learning、Cicom Brainsなど業界最大手の教育関連会社が提供する、高品質なコースを揃いワークフローを意識した最適なデザイン。研修管理に必要な全ての機能を備えているので、今までにないスピーディーで快適な研修管理ができる。【料金】 30日間無料 Coursebase shouin 組織に新しく加わった人材を1日も早く戦力化！人材の定着を促し、採用・育成コストの削減を実現。動画マニュアル、スキル評価、トレーニング状況分析など人材育成を中心とした機能で、人材1人ひとりの価値を最大化させることが可能。【特徴】いつでもどこでも動画で学習。個人のスマートフォンで利用できるので、時間と場所を選ばず、自分の好きな時に動画を繰り返し見てトレーニングできるので、新人の戦力化が加速。更に指導側の負担も軽減され、現場の生産性向上に繋がるチェックリストで従業員の評価基準を策定すると、全従業員を同じ基準で評価できるため、スキルの平準化が見込める。コンテンツの利用状況やチェックリスト達成率など、様々なデータを分析することで、今まで可視化できなかった現場の人材育成の課題を把握できるようになる。【料金】従業員1000名まで初期設定費　¥100,000 ¥200,000/月 ※1000人以上の場合はお問い合わせ、オプション機能は別途費用がかかります。 shouin Learning Tracker 【特徴】企業の要望にあわせて、柔軟なカスタマイズ可能な学習管理システム。自社の運用に見合ったｅラーニングシステムを探している方におすすめ。利用する受講用端末に応じて表示を最適化。パソコン（Windows＆Mac）やタブレット・スマートフォン（iOS＆Android）など、さまざまな端末による受講が可能。さらに、自動振分機能により、従来型の携帯電話による受講も可能。「所属データ」「ユーザ（受講者）データ」「成績閲覧権限者データ」などを自動更新するための機能を装備。バッチプログラムにより、所定フォーマットの全件データを新・旧比較し、その差分データを自動で取り込み更新することが可能で、運用管理者の業務負荷を大幅に軽減。【料金】お問い合わせ、資料請求 Learning Tracker e-ラーニングを研修に取り入れることで、人事の業務負担を大幅に軽減できたり、集合研修と組み合わせることによって、集合研修とe-ラーニング研修両方のメリットを組み合わせた研修が可能になります。 e-ラーニングを取り入れた研修方法を実践してみてはいかがでしょうか？無料で学べるeラーニングサービスもまとめているので、合わせてご覧ください。また、TechAcademyでは、従来の講義型研修とは違い、実務を想定したカリキュラムで実践的スキルを短期間で確実に身につけられる法人向けオンラインIT研修を展開しています。 1名〜数百名規模・業界を問わず、500社以上の企業様の研修を実施しています。受講生一人ひとりに現役エンジニアのメンターが付き、皆様のニーズにあったサポートを行います。学習時の「わからない」を確実に解消いたします。

ツール系

海外で話題沸騰中！イマーシブラーニング（没入型学習）とは？特徴や事例(国内外)をわかりやすく解説

田島メンター没入感を高めて深い理解を促すイマーシブラーニングが海外で今話題だね。大石ゆかりイマーシブフォートとか、エンタメの流れで聞き覚えがありますが、イマーシブラーニングと聞くとよくわからないです。。。すごいんですか？田島メンターイマーシブラーニングは教育に革命を起こす今話題の概念なんだよ。イメージしやすいように、特徴と国内外の事例も交えて解説していくね。大石ゆかり最後まで読んでイマーシブラーニングのすごさを宣伝できるようになります！よろしくお願いします！イマーシブラーニングとはイマーシブラーニングは、学習者がまるでその環境に没入したかのような体験を通して、深い理解や実践的なスキルを習得する教育手法です。テクノロジーの進化により、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）を活用した学習が可能となり、従来の学習方法を大きく変えつつあります。イマーシブラーニングの主な特徴 2024年にスコットランドで開催された学会では、Immersion（没入）感が生まれる特徴として、以下の3つが挙げられました。包囲されているという主観的な感覚周囲の環境や状況に完全に取り囲まれているという感覚です。まるでその場にいるかのように、すべての方向から情報や環境が迫ってくるイメージです。例えば、VR（バーチャルリアリティ）を使用した教室で、全方位から視覚や音声で情報が提供されることです。生徒は仮想環境の中で古代ローマを歩くかのように感じ、歴史の授業がリアルで生き生きとした経験に変わります。物語への没入物語やストーリーに引き込まれることを指します。教材が物語形式で提供され、生徒がその物語の登場人物になるような教育が例に挙げられます。経済学の原則を学ぶために、生徒が小さな島の経済を立て直すストーリーに参加し、その過程で学びを深めるようなケースがあります。エージェンシー（主体的な関与）を伴った没入自分が主体的に行動し、影響を与える感覚を伴う没入のことです。生徒が自らの選択で学習の方向やペースを決めるオンラインコースやプロジェクトベースの学習がこれにあたります。例えば、生物学の授業で、生徒が実際に環境プロジェクトを計画し、その実行と結果に基づいて学びを深めることができます。画像引用元：https://www.slideshare.net/slideshow/immersive-learning-that-works-research-grounding-and-paths-forward/269645054 この学習方法の特徴は、五感を刺激し、実際の場面に近い状況で学べる点にあります。例えば、実験室での科学実験や、歴史的な出来事をその場で体験するような学びが提供されることで、単なる暗記ではなく、体感を伴う学習が実現します。 [PR] AIプログラミングコースイマーシブラーニングが注目される理由では、イマーシブラーニングが注目される理由は何でしょうか？本記事では2つご紹介します。学習効果の高さ本メディアを運営するテックアカデミーではイマーシブラーニングをいち早く取り入れています。結果も現れており、課題の合格率が150%に向上し、副業に至った受講生の数が300%になるといった成果が表れています。「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を”まるでその場にいるかのように”感じられたことが本事例の鍵になっていると言えます。伝統的な学習方法との違い従来の学習方法では、教科書や講義を通じて情報を得ることが主でしたが、イマーシブラーニングでは学習者が能動的にその世界に入り込み、経験を通じて理解を深めます。これにより、実生活での応用力や問題解決能力が高まるとされています。イマーシブラーニングを研究する組織イマーシブラーニングを研究する組織としてイマーシブラーニング学会があります。学術的背景を詳しく知りたい方向けにご説明します。イマーシブラーニング学会とはイマーシブラーニング（没入型学習）は、新たな学問分野として注目を集めています。2014年に北米と欧州でImmersive Learning Research Networkが発足され、今年で10周年を迎えます。この学会は、最新の学術研究や技術開発を共有し、分野の発展を目的として設立されました。世界各国の研究者たちは昨年度から、Knowledge tree（ナレッジツリー）を中心とした研究のとりまとめを開始しました。分科会では、イマーシブラーニングの本質的な定義や学習効果の評価方法について活発な議論が展開されており、学者や教育者が実践的な知識を交換する場となっています。学会が提供する最新の研究やリソース学会では定期的な研究会に加え、欧米を交互に巡回する年次総会が開催されています。昨年度はアメリカのカリフォルニア、今年度はイギリスのグラスゴーで実施され、来年度はアメリカのシカゴでの開催が予定されています。参加者は現場での課題に対する解決策や新たな教育手法の導入に関する知見を得ることができ、イマーシブラーニングの導入を支援するリソースも提供されています。参考：https://www.immersivelrn.org/ 国内のイマーシブラーニング事例３選世界中の教育機関がイマーシブラーニングを導入し、学習の成果を上げています。例えば、ある大学では、VRを使用した歴史教育プログラムを通じて、学生が実際に古代文明の遺跡を「訪れる」体験をし、歴史に対する理解を深めました。イマーシブラーニングを積極的に導入している国内の企業や団体の事例をご紹介します。国内のイマーシブラーニングの事例はまだ非常に少ないですが、3つピックアップします。テックアカデミー「副業人数300%UPのプログラミング学習コース」テックアカデミーを運営するキラメックス株式会社は、学習者が学びに没入できる「イマーシブラーニング」を取り入れたコースの提供を2024年9月より開始しました。第一弾として展開される「はじめての副業コース」では、ナビゲーターによる学習支援やバーチャルキャンパスでのメンター相談、双方向型コンテンツなどを導入。実証実験では、副業を開始した受講者が3倍に増加するなど、高い成果を上げています。オンラインで提供されるこの新しい学習体験が、スキル習得の新たな可能性を広げます。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/ 出典：https://www.value-press.com/pressrelease/343043 株式会社GEKI「劇場型研修イマーシブラーニング」株式会社GEKIでは、エンターテイメントを活用した劇場型研修という形で「イマーシブラーニング」を実現しています。この研修は、脚本や演出、俳優陣を自社で手がけることで、従来の座学型研修にはない没入感のある学びを提供します。参加者が物語の中で主体的に行動しながらスキルを身につけることが特徴で、IT企業や食品メーカーなどの事例では、ロジカルシンキングやリーダーシップが楽しみながら学べると高く評価されています。エンターテイメントの力で人材育成に新しい価値をもたらすGEKIの取り組みは、多くの企業から注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000102792.html フォレストデジタル株式会社「ECC共催のVR英会話イベント」フォレストデジタル株式会社と株式会社ECCが共同で、保育園児向けのイマーシブ英会話イベントを東京都内で開催しました。このイベントでは、空間VR「uralaa」を活用し、ECCのネイティブ講師が園児たちに没入型の英語学習体験を提供。仮想空間のリアルな景色を使い、楽しさと学びを融合させた新しいアプローチです。対象は2～5歳の園児で、英語学習の最適な時期に自然な形で言語習得をサポートします。保育園という安心できる環境で実施されるこのイベントは、教育とテクノロジーの可能性を広げる試みとして注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000069887.html 海外/国外のイマーシブラーニング事例６選 Mondly VR（マンドリーブイアール） Mondlyは、VR技術を駆使して言語学習の新たな地平を切り開いた画期的なアプリケーションです。全世界で2000万以上のダウンロード数を誇るこの人気アプリは、その成功を基盤に、さらに没入感のあるVR版を展開しています。バーチャルキャラクターとの対話：VR空間内でAIキャラクターと直接会話することで、リアルな言語使用環境を再現しています。没入型学習体験：VR技術を活用し、ユーザーを言語が使用される実際の環境に没入させることで、効果的な学習を促進します。楽しく効率的な学習：ゲーム感覚で楽しみながら、効率的に言語スキルを向上させることができます。リアルな言語使用シナリオ：日常生活で遭遇する様々な状況を再現し、実践的な言語スキルの習得を支援します。 MondlyのVR版は言語学習に革新をもたらします。没入感のある環境でAIキャラクターと対話し、リアルなシナリオを体験することで、学習効果を最大化し、モチベーションを維持します。Mondlyは、VR技術を活用した言語学習の先駆的存在です。参考：https://ja.mondly.com/ 参考：Mondly VR – Learn languages in Virtual Reality MineCraft　（マインクラフト） Fintropolisは、マイクロソフトとATB Financialが共同開発した革新的な金融教育用VRゲームです。人気ゲーム「マインクラフト」を活用し、中学生が楽しく金融リテラシーを学べる環境を提供しています。フィントロポリスは、家庭で子どもたちに460万回以上ダウンロードされ、若者にお金の管理や投資の重要性を効果的に教育しています。没入型バーチャル都市：プレイヤーは仮想都市で生活しながら、実践的な金融スキルを学びます。ゲーミフィケーション：金融の学習を楽しいゲーム体験に変換し、若者の興味を引き付けます。実践的な学習：予算管理、投資、ローン、税金など、実生活で必要な金融スキルを体験的に学べます。アクセシビリティ：VRヘッドセットを使用せずに、PCでもプレイ可能です。 Fintropolisは、LabsterやNASAのVRトレーニングと同様に、最新技術を教育に活用した優れた例です。このゲームは、金融教育の新しい形を提示し、若者の金融リテラシー向上に貢献しています。参考：https://www.essencemediacom.com/case-studies/ally-fintropolis NASA（アメリカ航空宇宙局）宇宙飛行士の訓練にVRを活用し、宇宙空間での作業をシミュレートしています。 NASAは、宇宙飛行士の訓練にVRシミュレーションを積極的に導入し、宇宙空間での作業や機器操作の練習を効果的に行っています。この革新的なアプローチは、従来の訓練方法と比較して、以下のような顕著な利点をもたらしています高度な没入型体験：コンピューターで生成された精密な仮想環境により、宇宙飛行士は地上にいながら、無重力状態を含む宇宙空間の条件を安全に体験できます。視覚的・触覚的学習：VR技術を活用することで、宇宙飛行士は視覚と触覚を駆使した実践的な訓練を受けることができ、実際の宇宙ミッションに直結するスキルを効率的に習得できます。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に修正・更新が可能であり、様々な状況や緊急事態に対応する訓練シナリオを容易に構築できます。コスト効率と時間節約：従来の物理的な訓練設備と比較して、VRシミュレーションは大幅なコスト削減と時間短縮を実現しています。このようなVR技術の活用は、NASAの宇宙飛行士訓練プログラムに革命をもたらし、より効果的で効率的な準備を可能にしています。これは、Labsterやスタンフォード大学の「The Stanford Virtual Heart」と同様に、先端技術を教育や訓練に応用する優れた事例といえます。参考：https://www.nasa.gov/virtual-reality-lab-doug/ ウォルマート従業員のトレーニングにVRを導入し、顧客サービスや店舗管理のスキルを向上させています。アメリカの大手小売チェーン、ウォルマートでの導入事例は、VRトレーニングの有効性を明確に示しています。VRトレーニングは、実践的な学習体験を提供することで、高い教育効果を発揮します。この革新的な手法は、学習者の自信向上と記憶力強化に顕著な効果をもたらしています。テスト結果の向上：VRトレーニングを受けた従業員のテスト結果が10～15％改善しました。間接的な学習効果：VR体験を直接行わなかった従業員でも、記憶力の向上が確認されました。全国規模での導入：これらの成果を受けて、ウォルマートは全国の店舗にOculus GoというVRゴーグルを導入しました。均一な高品質トレーニング：VR技術の活用により、全店舗で一貫した質の高いトレーニングが可能になりました。このウォルマートの事例は、VRトレーニングが従業員教育に革命的な変化をもたらす可能性を示しています。Labsterのような教育プラットフォームと同様に、VRトレーニングは従来の教育方法を補完し、より効果的な学習体験を提供する強力なツールとなっています。参考：https://corporate.walmart.com/news/2018/09/20/how-vr-is-transforming-the-way-we-train-associates スタンフォード大学アメリカ・スタンフォード大学が開発したVRコンテンツ「The Stanford Virtual Heart」は、先天性心疾患のある心臓についてVRを使って学び、理解することができる革新的な教育ツールです。このシステムでは、VR空間上に描き出された心臓を、コントローラを使って回転させたり、心臓の内部を観察したりすることができます。この技術により、以下のような利点が得られます正確な解剖学的理解：心臓の構造や血流、異常部位を詳細かつ正確に確認することができます。インタラクティブな学習体験：学習者は能動的に心臓モデルを操作し、様々な角度から観察することができます。患者家族への説明ツール：家族が子供の心臓の状態を視覚的に理解するのに役立ちます。このようなVRを活用した医療教育は、Labsterのようなプラットフォームと同様に、従来の教育方法を補完し、より深い理解を促進する可能性を秘めています。参考：https://www.360immersive.com/vr-training-for-surgery/ Labster（ラブスター） Labsterは、デンマークの会社が作ったVR（バーチャルリアリティ）を使った科学教育ツールです。普通の教室では難しい、安全で高度な理科実験や最新機器の使い方を体験できます。「デジタルツイン」という新しい考え方を教育に取り入れ、科学や技術の学習を大きく変えています。難しい理論と実際の体験をつなげることで、今までの教え方では難しかった学習方法を実現しています。学生たちは、まるで本当の実験をしているような感覚で、さまざまな学習体験ができます。高度な没入型学習環境：コンピューターで生成された精密な仮想実験室により、学生は安全かつリアルな環境で複雑な実験を体験できます。理論と実践の融合：VR技術を活用することで、抽象的な科学概念を視覚化し、直感的な理解を促進します。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に更新可能であり、最新の科学的発見や技術革新を即座に教育内容に反映できます。コスト効率と時間節約：高価な実験器具や危険な化学物質を使用せずに、多様な実験を繰り返し行うことができます。このようなLabsterの革新的アプローチは、STEM教育に新たな地平を開き、次世代の科学者や技術者の育成に大きく貢献しています。従来の教育方法を補完し、拡張する強力なツールとして、Labsterは現代のSTEM教育に完全に適合したプラットフォームとなっています。参考：https://www.labster.com/ これらの事例は、イマーシブラーニングが教育機関だけでなく、様々な産業分野で活用され、効果を上げていることを示しています。田島メンター今日の記事で紹介した「イマーシブラーニング」、どうだった？大石ゆかりすごく興味が湧きました！でも理解のために改めて質問させてください、普通の学習とどう違うんですか？田島メンター一番の違いは、学習者が能動的にその学習に「参加する」こと。能動的に学ぶから、記憶にも残りやすいんだよ。大石ゆかりなるほど、自分がその世界に入る感じですね！試してみたくなりました。田島メンターいいね、その意欲が大事です。機会があったらぜひ体験してみてね！大石ゆかり今日はありがとうございました！友達にも教えます！テックアカデミーのイマーシブラーニングの取り組みテックアカデミーでは、最新の教育技術を取り入れた「はじめての副業コース」を皮切りに、イマーシブラーニングのサービス提供を開始します。このコースでは、受講者が仮想的な職場環境に没入し、実践的なスキルの習得を促進する臨場感あふれる学習体験を提供しています。その効果として、最終課題の合格率が1.5倍に向上し、副業に至った受講生の数が3倍になるなどの成果が表れています。また、「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を肯定的に捉える受講生が多くいます。 VRヘッドセットなどが学習に不可欠となるにはもう少し時間がかかるかもしれませんが、バーチャル空間での学習はすでに確かな成果を上げています。この革新的な学習方法に興味のある方は、ぜひ詳細をご確認いただき、新しい学びの形をご体験ください。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/

トピックス

【徹底解説】機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。このような状況の中、人工知能に興味・関心を寄せるエンジニアが増えてきています。また企業においても、人工知能のスキルを持ったエンジニアの採用が活発に行われています。機械学習は、その人工知能の中核をなすテクノロジーであり、現代のエンジニアにとっては、ほぼ必須の知識とも言えるでしょう。この記事では、機械学習の概要、各種手法についての解説、ディープラーニングとの違いなどを紹介します。機械学習とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次機械学習とは教師あり学習とは教師なし学習とは強化学習とはディープラーニングとの違いとは機械学習の代表的なライブラリ田島悠介今回は機械学習について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！機械学習って最近よく耳にしますね。具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の中核をなす技術の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！機械学習とは人工知能（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。機械学習は、従来のプログラミングと違い、開発者が全ての動作をプログラミングするわけではありません。開発者はコンピューターにデータと分け方を与えます。コンピューターはその情報を元に、データの特徴を学習し、新たなデータに対する正解を予測します。例えば、以下のような手書き数字の画像データがあったとします。 MNIST 開発者は、この画像データに対する正解、「0」や「1」といった数値をペアで与えます。コンピューターは、画像データと正解の数値をもとに、数値毎の画像データの特徴を学習します。例えば「画像データのどの位置が濃い」といった特徴です。この学習の成果を「モデル」と言います。 tensorflow.org また、このことは、機械学習はデータの特徴をモデル化（数式化）できることを前提としている、とも捉えることができますね。そして、このモデルをもとに、新たな画像データの正解を「予測」します。これが機械学習の大まかな流れです。なお、人工知能の精度を高めるには、大量のデータでコンピューターに学習させることが必要です。2000年代に入り、高速・高性能なコンピューターが容易に入手できるようになりました。また、インターネットの発展により、従来より格段に多くのデータを収集できるようになりました。このことが、現代の機械学習の技術を支えています。それでは、次に機械学習の種類について確認して行きましょう。機械学習は大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。 [PR] AIプログラミングコース教師あり学習教師あり学習とは、データと正解を与えて、コンピューターに学習させる方法です。前出の手書き数字の学習例も教師あり学習です。教師あり学習は、分類問題と回帰問題に分けることができます。分類問題分類問題は、データを種類ごとに分けることを目標とします。例えば画像データを与えて花の種類を予測する、音声データを与えて文字を予測する、これらは分類問題となります。 Iris_flower_data_set 回帰問題回帰問題は、データの特徴から、新しいデータに対する値を予測することを目標とします。例えば株価の予測や、天気予報、これらは回帰問題となります。教師あり学習の手法次に代表的な教師あり学習の手法について紹介します。線形回帰、線形分類データを直線で予測するのが線形回帰、直線で分けるのが線形分類です。線形回帰（分類）は、学習も予測も高速で、モデルをシンプルに構築できる特徴があります。また古くから研究されており、以外に線形回帰（分類）できるデータは多いため、まず最初に検討してみるべき機械学習の手法の1つでしょう。 Wikipedia SVM(サポートベクターマシン) SVMは線形回帰（分類）の手法の1つです。線形回帰（分類）は直線で分類を行うのに対し、SVMは超平面分離定理という考え方をもとに、空間をねじれさせることで、最終的に曲線で回帰（分類）を行う手法です。 SVMは優れた機械学習の手法の1つで、ディープラーニングが登場するまでは、とても多く使われていました。モデルをシンプルに構築出来、精度も良いことから、現在でも多く使われている手法です。決定木木構造のモデルにより分類する手法です。決定木は機械学習の手法としてだけでなく、意思決定を助けるためのツールとしてもよく用いられます。他の手法に比べて、人間が見てもモデルを理解しやすいことから、リスクマネジメントのような、人間の判断が必要な分野の予測によく用いられます。 Wikipedia ニューラルネットワークニューラルネットワークは、重回帰分析（多変数解析）の手法の1つです。人の神経回路をモデルとしており、機械学習の手法としては、最も古く(1950年代)から研究された来たものの1つです。 Wikipedia ロジスティック回帰「回帰」と書いていますが「分類」の手法です。ニューラルネットワークのモデルの一部を変更（活性化関数をシグモイド関数に変更）したものです。ディープラーニングの1層版です。ディープラーニングはこのロジスティック回帰を複数層組み合わせたモデルです。教師なし学習とは教師なし学習とは、データだけ与えて、コンピューターにデータをグループ化（クラスタリング）させる方法です。例えば通販サイトで商品を購入した時「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という文章を見たことは無いでしょうか。これは、コンピューターに「購買履歴」のデータを与えることで、教師なし学習により「商品Aを買った人は、商品Bを買う確率が高い」というようにユーザをグループ化することで実現しています。また、教師なし学習には主成分分析といって、データ分析をより行いやすくするための方法もあります。教師なし学習には以下のような手法があります。 k平均法クラスタ（分類するグループ）の数を決め、クラスタの数分、ランダムな点を起きます。各データは一番近い点に所属させます。所属が決まったら、クラスタに属するデータの中心を新しい点とします。これを繰り返すことでデータをグループ化します。主成分分析機械学習でモデルを構築する際、その前段階として、データの次元（説明変数の数）を削減するために用いられます。変数同士の相関度合いと寄与率をもとに、複数の変数を相関の少ない「主成分」と呼ばれる変数にまとめる手法です。これにより、機械学習のモデルをシンプルに構築することができるようになります。強化学習とは強化学習とは、よい結果には報酬を与えることにより、コンピューター自らに最適な方法を導き出させるようにする学習方法です。ゲームやロボットの学習によく用いられます。強化学習では、守るべきルールと、行動に対する報酬が与えられます。例えば、トランプのゲームにおいては、守るべきルールはゲームのルール、行動に対する報酬としては、勝つことに対する報酬、のようになります。コンピューターはその情報をもとに、考えられるパターンをランダムに試行していきます。最初は全く上手く行かないように見えますが、何度も試行していくうちに、コンピューターはより報酬を多く得られる行動を選択するようになります。代表的な手法として、Q学習といった手法が知られています。ディープラーニングとの違いとはそれでは、機械学習と並んでよく耳にする、ディープラーニングとは、どのような違いがあるのでしょう。結論としては、ディープラーニングは機械学習をより発展させたものです。機械学習はデータの特徴をモデルで表します。しかし、機械学習ではデータの特徴は何かを開発者が指示しなくてはなりません。手書き数字の画像データを例にすると、「画像データの濃淡」がデータの特徴である、ということを開発者が指示します。これに対して、ディープラーニングは、データの特徴自体をコンピューターが見つけます。つまり、データのどこに注目すれば良いかということをコンピューター自身が学習して見つけ出すことで、自動的にどんどん賢くなっていく、という訳です。 tensorflow.org 機械学習の代表的なライブラリそれでは最後に、機械学習の代表的なライブラリを紹介します。 scikit-learn 機械学習のライブラリと言えば、まずはscikit-learnです。教師あり学習・教師なし学習とも、基本的な機械学習の理解を深めるには、初学者はscikit-learnから学習することをおすすめします。 scikit-learnには、多くの機械学習のモデルとテスト用データセットが含まれており、初学者でもすぐ機械学習を試してみることができます。 scikit-learnの特徴は、ほんの少しのソースコードの変更だけで、モデルを変更した機械学習を行える点です。例えば、最初、SVM(サポートベクターマシン)でモデルを構築したとしましょう。こちらはソースコードの一部です。 from sklearn import svm clf = svm.SVC(gamma=0.001) clf.fit(X_train, y_train) 次に、モデルをロジスティック回帰に変更してみます。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # ロジスティック回帰 clf = LogisticRegression() # ロジスティック回帰 clf.fit(X_train, y_train) このように、わずか2行変えるだけでモデルを変更できます。現在、機械学習(非深層学習)のライブラリと言えばscikit-learn、ほぼ一択です。現在は深層学習（ディープラーニング）のライブラリが主流となっています。 Tensorflow 深層学習（ディープラーニング）のライブラリで最も有名なものと言えばTensorflowです。TensorFlowはGoogleが開発し、オープンソースで公開しています。オープンソースで公開されているため、私たちはGoogleの最新の研究成果を自分の手で試してみることができます。例えば、画像分類のInception-v3というモデルは、人間を超える、約96%の画像正解率を達成しています。 TensorFlow Image Recognition 田島悠介機械学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり機械学習の仕組みやライブラリの種類など、勉強になりましたー！田島悠介機械学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。深層学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで説明するね。大石ゆかり分かりました。ありがとうございました！今回は、機械学習について解説しました。これから機械学習を勉強したい、機械学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

機械学習

ディープラーニングにはPythonが適している理由【初心者向け】

ディープラーニングとPythonについて解説します。そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 Pythonのディープラーニングについて詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！ディープラーニングとは AIとは、コンピュータに人間の行動を模倣させることです。機械学習はAIのサブセット(一部)で、コンピュータがデータに基づき物事を判定するための技術です。さらにディープラーニングは機械学習の実装の一つで、コンピュータが何らかの複雑な問題を解決するための技術です。包含関係としては、AI > 機械学習 > ディープラーニングとなっています。ディープラーニングにPythonがよく使用される理由いくつか理由がありますが、一般に認知されていると思われるものをとりあげます。ライブラリが充実しているため特に機械学習では頻出の、行列計算を支援するNumPyライブラリの存在が大きいです。教育機関でよく利用されるため文法上の特性(コードの可読性や保守性が良い)からPythonは大学の理数系教育でよく採用されます。卒業生もそのままPythonを利用し続ける傾向があるので、自然とコミュニティが拡大します。 CやC++のプログラムを呼び出せるため大量のデータ処理では、1処理あたりの時間短縮が重要になります。少しでも高速にするため、CやC++といった機械語に近い言語の有利なケースがあります。 Pythonではこれら言語で作成したプログラムを呼び出し、局所的な処理の高速化を図れます。 [PR] AIプログラミングコースディープラーニングに適したPythonのライブラリ（NumPyなど） NumPy 科学技術計算のライブラリ。多次元行列を用いる演算にたいへん便利です。 SciPy 前述のNumPyも含めた、ライブラリというよりはオープンソースツール群。科学技術計算の広範な分野をカバーし、統計処理、線形代数、微積分なども扱えます。 Pandas データを構造化し、データ解析を支援するライブラリ。数表や時系列データを扱う場合に頻繁に利用されます。 Matplotlib グラフ描画ライブラリ。ディープラーニングにとどまらず、理数系ではデータ視覚化の標準的な手段です。 Seaborn 前述のMatplotlibをベースとし、統計データの視覚化に特化したライブラリ。複数のデータの相関を示すのに利用されます。 Scikit Learn 機械学習のライブラリ。前述のNumPy, SciPy, Matplotlibなどに依存しています。データ分析、データマイニングを得意とします。 TensorFlow Googleが社内で開発し公開したことで有名になった、機械学習のライブラリ。数値解析やニューラルネットワークに対応しています。 TensorFlowとScikit Learnの違いですが、TensorFlowはどちらかというと低レイヤのライブラリで、機械学習を実装するための部品を提供します。一方でScikit Learnは機械学習で一般的なアルゴリズムを組み込んでいて、一般的な処理ならばライブラリを呼び出すだけでほぼ完結します。ディープラーニングの学習を始めてみよう（おすすめの書籍、講座など） Web上のサイト・Pythonによる機械学習入門～Deep Learningに挑戦～学会での講演資料で、Pythonでの機械学習の入口をわかりやすくまとめています。・ニューラルネットワークライブラリTensorFlow／Kerasで実践するディープラーニング (1/3) @ITの記事で、機械学習、ニューラルネットワークの概要に触れています。サンプルコードもあるので、気軽に試すのにも適しています。書籍ライブラリの使い方や、処理の流れを忘れてしまった時、すぐに見られる資料が手元にあると心強いです。この分野は進歩が早いので、ライブラリのバージョンアップなどにより、情報が古くなりやすいのが難点です。・ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装・はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) ・Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY) オンライン講座動画閲覧とコーディングを並行して進められる、オンラインの講座もあります。わからない点や、忘れてしまった点を、いつでもさかのぼって調べられるのが利点です。・ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理・【4日で体験しよう！】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座研修、セミナー、勉強会など TECH PLAYやconpassといった、IT系勉強会サイトで検索するとよいでしょう。機会学習は流行りのテーマなので、企業によるセミナー、有志による勉強会が多数開催されています。監修してくれたメンター橋本紘希システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

Python

記事を検索

ニュース

インタビュー

テクノロジー

キャリア

お問い合わせ

概念を理解しよう！深層学習（ディープラーニング）とは

目次

深層学習（ディープラーニング）とは

深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは