機械学習

【事例付き】様々なサービスに活用！画像認識技術とは

カメラアプリやiPhoneXのFaceIDなど様々なシーンで画像認識技術が使われるようになっています。画像認識技術とは何なのか詳しく解説しています。どんな事例があり、画像認識技術の原理は何なのか、ぜひ知っておきましょう。

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デジタルカメラのスマイルシャッターや、iPhoneXのFaceIDなど、画像認識の技術は私達の身の回りで多く使われており、生活を便利に豊かにしてくれています。

近年のコンピューターの性能向上、とりわけ人工知能(AI)の技術の向上と共に、画像処理の技術は飛躍的な発展を遂げました。すでに画像／動画認識率において、コンピューターは人間のレベルを凌駕する領域にまで達しています。

それでは画像認識はどのような技術なのでしょうか。仕組みや原理、どのようなシーンで使われているかなど、この記事で確認して行きましょう！

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。

画像認識とは

画像認識とは、画像や動画から特徴をつかみ、対象物を識別するパターン認識技術の1つです。

人間は、画像に写っているものが何であるか、これまでの経験から「理解」して判断することができます。しかし、コンピューターは画像に何が写っているかを「理解」することができません。

その代わりに、沢山の画像データから、対象物の特徴を学習させることで、未知の画像を与えた時に、対象物が何であるかを「確率」として表現することができるようになります。

画像認識の歴史は古く、1960年頃から研究されて来ました。昔はコンピューターの性能が低く、価格も高価であったため、大学の研究機関などの限られた分野での利用が主でしたが、現在ではパーソナルコンピューターはもちろん、デジタルカメラやスマートフォンなど、多くの電子機器に画像認識機能が取り入れられています。

また、画像認識は人工知能(AI)におけるディープラーニング技術により、近年著しい進化を遂げています。

ディープラーニングによる画像認識が大きく注目されるようになったのは、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。

TensorFlow Inception-v3

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。

それでは、画像認識の仕組み、原理はどのようなものなのでしょうか。詳しく見ていきましょう。

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画像認識の仕組み、原理とは

はじめに、画像認識を行うためには、その前段階として、画像から対象物（もの）を抽出しなくてはなりません。

人間は画像から対象物を視覚として判断できますが、コンピューターにとっては、画像はピクセル毎の情報（色合い、明るさ）の集合体でしかありません。

また、対象物も様々な角度、大きさ、明るさで画像の中に存在しています。コンピューターに取ってみれば、ノイズだらけの混沌とした情報から、対象物を認識しなければならないのです。

そのため、画像認識の前に、コンピューターが画像を認識しやすくする処理を行います。その作業を画像処理と言います。画像処理は概ね以下のような手順で行われます。

画像のノイズや歪みなどを取り除く
オブジェクトの輪郭を強調したり、明るさや色合いを調整することで、オブジェクトを抽出しやすくする
画像からオブジェクトの領域を切り出す（領域抽出）
※領域抽出と画像認識は並行して行われることもあります。

領域抽出を行うことで、オブジェクトを一定の大きさで扱うことが出来るため、画像認識を行いやすくなります。

それでは、いよいよ画像認識についてです。

コンピューターに対象物を認識させるためには、おびただしい量の画像データとラベル（画像データが何を表すか）を与え、対象物を学習させる必要があります。

ここで機械学習が登場します。コンピューターは、画像データとラベルの組み合わせをもとに、ラベル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。

Google

この時、元の画像を白黒にしたり、傾けたりすることで、学習データを増やすことも良く行われます。

Google

学習が進むと、コンピューターは画像データから、対象物の特徴を判断できるようになります。例えば人であれば「目が2つ」「口が1つ」というような情報をコンピューターが得るわけです。

少し前に、「Googleの研究開発によってコンピューターが猫を認識できるようになった」と話題になりました。その論文では、コンピューターが認識した「人間の顔」も掲載されていますので紹介しておきましょう。少し不気味ですが、目や口、鼻といった特徴が認識されていますね。

Google

これらの学習結果をもとに、コンピューターに未知の画像を与えると、コンピューターは未知の画像から対象物を認識し、対象物が何であるかを「確率」として表現することができるようになります。

画像認識の事例

それでは次に、画像認識の事例について見ていきましょう。現在、画像認識技術はとても広い分野で活用されています。

セキュリティ分野

現在最も盛んに研究が行われている分野の1つでしょう。監視カメラの映像分析、顔認証システム、不審者侵入検出など、多くのソリューションが実用化されています。

NEC NeoFace

http://jpn.nec.com/physicalsecurity/case.html

監視カメラ映像から顔認証を用いて犯罪者データベースと照合

パナソニック顔認証ゲート

http://news.panasonic.com/jp/press/data/2017/12/jn171215-1/jn171215-1.html

羽田空港での、日本人の帰国手続の合理化に貢献

文字認識

古くから研究されている分野です。文字読み取り技術は「OCR（Optical Character Recognition）」とも呼ばれます。最近は翻訳技術と組み合わせたシステムも多く実現されています。

郵便区分機

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%B5%E4%BE%BF%E5%8C%BA%E5%88%86%E6%A9%9F

機械学習ではありませんが、世界最大規模の文字認識システムは、郵便局の郵便区分機です。OCRだけでなく、物流と組み合わせたソリューションは、一読の価値があるでしょう。

Google翻訳の「リアルタイム翻訳」

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.apps.translate&hl=ja

Google翻訳アプリには、カメラを使ってテキストをリアルタイムに翻訳する機能が実装されています。文字認識精度、スピードも意外に速く、オンラインでは約38種類の言語に対応しています。文字認識と翻訳技術を組み合わせた、素晴らしいソリューションです。

その他

その他にも、画像認識技術はとても広く使われています。

工場における異常生産品の検出
SNSや個人売買アプリにおける不適切な画像の検出
自動車の運転アシスト技術
農作物の生育状況把握

画像認識ができるライブラリまとめ

最後に、代表的な画像認識のライブラリをご紹介します。

OpenCV

http://opencv.org/

画像処理、画像認識ライブラリの代表格です。インテルが開発・公開しているオープンソースのライブラリ（一部アルゴリズムは非商用）で、画像認識だけでなく、画像のノイズ除去、3次元画像処理、AR/VR対応等、幅広い画像処理を行うことができます。

TensorFlow

https://www.tensorflow.org/

ディープラーニングのライブラリですが、もちろん画像認識にも使うことができます。

Caffe

http://caffe.berkeleyvision.org/

こちらもディープラーニングのライブラリです。特に画像認識に強いと言われています。

Chainer

http://chainer.org/

Preferred Networksが開発した、国産のニューラルネットワークのライブラリです。

Google Cloud Vision API

https://cloud.google.com/vision/?hl=ja

Googleの画像認識技術の機能を利用できるAPIです。既に学習済のモデルを利用することができます。多くの対象物を認識できます。1000呼び出し/月まで無料で使えるので、試してみると良いでしょう。

Watson Visual Recognition

https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html

IBMのWatsonの画像認識機能です。こちらも学習済のモデルを利用することができます。また、認識結果を日本語を含む多言語で返すことができるという特徴があります。

画像認識について、理解は深まったかな？

画像認識って、とても多く使われているんですね。勉強になりましたー！

気軽に利用できるAPIもあるから、使ってみるといいよ。深層学習や機械学習、自然言語処理については、また別のところで説明するね。

分かりました。ありがとうございました！

今回は、画像認識について解説しました。

これから画像認識を勉強したい、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。

TechAcademyでは、初心者でも、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る、オンラインブートキャンプAI講座を開催しています。

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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。

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e-sports科 e-sportsプロゲーマー専攻 e-sportsイベントスタッフ専攻 e-sportsマネジメント専攻（4年）クリエイター科グラフィックデザイン＆イラスト専攻ネット動画クリエイター専攻 ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 PHP CEH（認定ホワイトハッカー） Python CDN（認定ネットワークディフェンダー） Ruby ITパスポート HTML 公認情報セキュリティマネージャー CSS CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト） JavaScript 情報セキュリティスペシャリスト SQL 基本情報技術者試験 C++ 応用情報技術者試験 C# CG検定 Java マルチメディア検定その他 DTPエキスパートその他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考入学難易度面接選考があるため、入学難易度は低くないといえます。筆記選考がないため、勉強による対策は必要ありません。住所大阪市西区北堀江2-4-6 専門学校WebサイトURL：https://www.oca.ac.jp/ NRJ日本理工情報専門学校画像引用元：http://www.nrj.ac.jp/#modalSB 概要/特色国家資格からベンダー資格まで多くの資格が取得できる 2年間でみっちり業界での即戦力が身につく IT+工学のスキルが身につくため、就職時のアピールにつながる NRJ日本理工情報専門学校は多くの資格を取得できるだけでなく、ITに加えて工学まで学べる点が特徴です。区分私立（学校法人瓶井学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 27.0万円授業料 100.0万円実習費 14.7万円厚生費 0.6万円校友会費 0.5万円同窓会費 0.5万円 1年次合計 137.9万円卒業後の進路【内定職種】ソフトウェアエンジニアハードエンジニアその他【内定就職先】アイコムアンリツテクニクス日本モトローラその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース電子・情報工学科（2年）デジタル放送・通信Aコースコンピュータ開発コース情報システム科（2年）ネットワークシステムコース情報工学科（夜1年）ネットワークスペシャリストコース 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※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML ネットワークスペシャリスト試験 CSS 基本情報技術者試験 JavaScript 応用情報技術者試験 Java ITパスポート試験 C言語 Javaプログラミング能力認定試験その他 C言語プログラミング能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて）入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低めだといえるでしょう。住所大阪市浪速区難波中1-6-2 専門学校WebサイトURL：https://www.o-hara.ac.jp/osaka/gakkou/joho/ 大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校画像引用元：https://www.all-japan.ac.jp/movie 概要/特色国家資格はもちろん、ベンダー資格まで多数の資格取得をサポート C言語など、多数のプログラミング言語を習得可能基本的に書類選考のみで入学の手間があまりかからない大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校は多くの資格取得をサポートしている学校です。 HTMLやJavaなど自分の意向に合わせた言語を学び、スキルを高めていくことができるでしょう。区分私立（学校法人立志舎グループ）学費入学選考料 2.0万円入学金 20.0万円授業料 74.0万円実習費 16.0万円維持費 16.0万円教材費実習費に含まれる 1年次合計 128.0万円卒業後の進路以下の情報は、大阪校での記載がなかったためグループの内定職種・就職先を記載しています。【内定職種】システムエンジニアプログラマーネットワークエンジニアデータベースエンジニア情報セキュリティエンジニアその他【内定就職先】富士ソフトテクノプロアルプス技研 TISシステムサービス日本システムソフトウェアその他多数コース一覧【学科・コース】コース情報システム3年・2年コース情報セキュリティ3年・2年コース ITビジネスコース情報経理コース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 C言語基本情報技術者試験 Java 応用情報技術者試験アセンブラ言語ネットワークスペシャリスト試験 HTML データベーススペシャリスト試験 CSS MOS JavaScript C言語プログラミング能力認定試験 SQL Java言語プログラミング能力認定試験その他情報処理技術者能力認定試験 Webクリエイター能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて実施）入学難易度基本的には書類選考のみであるため、入学難易度は低めです。住所大阪市天王寺区茶臼山町1-15 専門学校WebサイトURL：https://www.tennoji-itkaikei.ac.jp/ プログラミングを学習できる学校プログラミングを基礎から学習できる学校をみていきましょう。大阪情報コンピュータ専門学校画像引用元：http://www.oic.ac.jp/growup/ 概要/特色 C＃やC言語などプログラミングを深く習得できる学科や専攻が細かく設定されており、4年コースもあり初心者からプロになることができる IT業界の大手に就職実績あり大阪情報コンピュータ専門学校は、場合によっては4年コースで専門的なスキルを高めていけることが特徴の専門学校です。また、アニメやCGなども学べることから多種多様なニーズを満たすこともできます。区分私立（学校法人大阪経理経済学園）学費入学選考料 2万円入学金 12万円授業料 60万円施設費 15万円実習費 18万円教材費 0.5～7万円程度校友会費専門学校Webサイトに記載なし合宿等諸経費 1～6万円程度 1年次合計約120万円卒業後の進路【内定職種】エンジニアシステムエンジニアネットワークエンジニアフィールドエンジニアデータサイエンティスト Webエンジニア Webデザイナー DTPオペレーターセキュリティエンジニア CGデザイナーゲームデザイナーゲームプログラマゲームグラフィッカーゲームプランナーその他【内定就職先】旭情報サービス（情報処理系）日本総研情報サービス（情報処理系） CTCシステムマネジメント（情報処理系）カプコン（ゲーム・クリエイティブ系）スタジオ・ビーアンドエム（ゲーム・クリエイティブ系）その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース情報処理・IT系 ITスペシャリスト専攻（4年）ネットワークセキュリティ専攻（4年）システムエンジニア専攻（3年）ネットワークエンジニア専攻（3年）などゲーム系ゲームプログラマー専攻（4年）ゲームデザイナー専攻（4年）ゲームプランナー専攻（4年）ゲームクリエイター専攻（PG）（3年）ゲームクリエイター専攻（CG）（3年）ゲームプログラムコース（2年）ゲームCGデザインコース（2年） CG・アニメーション系 CG映像クリエイター専攻（4年） CGクリエイター専攻（3年） CG映像コース（2年） CGアニメーションコース（2年）デザイン・Web系アートディレクター専攻（3年） Webデザインコース（2年）グラフィックデザインコース（2年）ビジネス系 ITビジネスコース（2年） OAパソコンコース（2年）大短専門卒・社会人対象 ITシステムエンジニアコース（2年） ITネットワークエンジニアコース（2年） ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML データベーススペシャリスト CSS ネットワークスペシャリスト JavaScript 情報処理安全確保支援士 SQL 基本情報技術者試験 C# 応用情報技術者試験 C言語情報セキュリティマネジメント試験その他 ITパスポート試験オラクルブロンズ C言語プログラミング能力認定試験 CGクリエイター検定 MOS Webクリエイター能力認定試験 CCNP（シスコ認定ネットワーク技術者プロフェッショナル） CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト）その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（英語・数学Ⅰ）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、他の専門学校と比較すると高めです。住所大阪市天王寺区上本町6-8-4 専門学校WebサイトURL：http://www.oic.ac.jp/ 近畿コンピュータ電子専門学校画像引用元：https://kincom.ac.jp/profile/it_engineer/ 概要/特色プログラミング関連の多数の資格取得をサポート LinuxやUnix関連のカリキュラムが豊富実習が豊富であり、即戦力が身につく近畿コンピュータ電子専門学校は、プログラミング言語に触れたうえでLinuxやUnix関連のカリキュラムが豊富なことが特徴的な専門学校だといえます。区分私立（学校法人ヒラタ学園）学費入学選考料 2万円入学金 20万円授業料 64万円施設費 38万円実習費教材費（実習費に含む）校友会費専門学校Webサイトに記載なし 1年次合計約124万円卒業後の進路【内定職種】エンジニアシステムエンジニアデータサイエンティスト CGデザイナーゲームプログラマゲームプランナーその他【内定就職先】株式会社IIJエンジニアリング旭情報サービス株式会社株式会社エイチ・エル・シー株式会社エーアイシステム株式会社NSD その他多数コース一覧【学科・コース】学科コースクリエイタ学科ゲームプログラマ専攻（2年）ビジュアルデザイン専攻（2年）プログラマ学科 ITスペシャリスト専攻（2年）電子科データ通信専攻（2年）総合エンジニア専攻（2年）情報クリエイタ工学科ゲームクリエイタ専攻（3年）ゲームグラフィック・キャラクター専攻（3年）システムエンジニア専攻（3年）ゲームエキスパート専攻（4年） CG・デザインエキスパート専攻（4年） ITエキスパート専攻（4年） ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 PHP オラクルマスター HTML CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト） CSS データベーススペシャリスト JavaScript ネットワークスペシャリスト SQL 基本情報技術者試験 C# 応用情報技術者試験 Java 情報セキュリティマネジメント試験その他 ITパスポート試験 Webクリエイター能力認定試験 Javaプログラミング能力認定試験 LPIC（Linux技術者認定試験）情報検定（J検） C言語プログラミング能力認定試験 CGエンジニア検定その他 ※シラバスなどを参照入試方法以下を基準にする書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（国・数・社・理・英）（状況におうじて免除される場合があります）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、他の専門学校と比較すると高めです。住所堺市西区鳳西町3丁712 専門学校WebサイトURL：https://kincom.ac.jp/index.php i-SEIFU清風情報工科学院画像引用元：https://i-seifu.jp/ 概要/特色ゲームに関するプログラミングや開発環境などが学べる Webのスペシャリストになるためのカリキュラムあり多数のプログラミング言語をゆっくりと習得できる i-SEIFU清風情報工科学院は、ゲーム分野などに特化したプログラミングを学ぶことのできる専門学校です。また、ゲームだけでなく、企業で活躍できるスキルを習得することも可能です。区分私立（学校法人清風明育社）学費入学選考料 2.0万円入学金 30.0万円授業料 94.0万円卒業アルバム 1.0万円教材・検定費 3～5万円程度教育充実費 4.0万円 1年次合計 136.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマーゲームグラフィッカーゲームプランナー CGクリエイターアニメーターシステムエンジニアネットワークエンジニア組込み系エンジニア Webプログラマー Webディレクター Webクリエイターグラフィックデザイナーその他【内定就職先】株式会社堀場エステック日本ヒューレット・パッカード株式会社ソフトバンクBB株式会社株式会社オージス総研 NECネッツエスアイ・サービス株式会社その他多数コース一覧【学科・コース】学科専攻コースデザイン・コンピュータ学科研究・応用・基礎コース（4年・3年・2年）デザイン・イラスト専攻 Webデザインコースビジュアルデザインコースゲーム専攻ゲームプログラムコースグラフィック・アニメーションコース情報処理・ネットワーク専攻システムエンジニアコースパソコンマスターコース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】資格については専門学校Webサイトに記載なし。習得できるプログラミング言語 HTML CSS JavaScript C# Java PHP その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）コンピュータ適正選考入学難易度筆記選考はないものの、面接選考とコンピュータ適正専攻があるため、入学難易度としては、低くはありません。住所大阪市阿倍野区丸山通1-6-3 専門学校WebサイトURL：https://i-seifu.jp/ NCP日本コンピュータ専門学校画像引用元：https://www.ncp.ac.jp/ 概要/特色細かく専攻が分けられており、なりたい職業に必要なスキルを深く習得できる Web系、システム系の言語だけでなくスマホアプリを開発できるプログラミング言語も学べる VRなど最新技術を習得できる NCP日本コンピュータ専門学校は、専攻学科が細かく分かれており、Web・ゲーム・アプリ開発など多様な選択肢を選べる専門学校です。区分私立（学校法人瓶井学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 27.0万円授業料 100.0万円実習費 7.4万円厚生費 0.6万円校友会費 0.5万円同窓会費 0.5万円 1年次合計 137.9万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマーゲームクリエイターゲームCGクリエイター CGアニメーターキャラクターデザイナーシステムエンジニア Webクリエイター Webデザイナー Webディレクターグラフィックデザイナー DTPオペレーターその他【内定就職先】サイバーコネクトツーアズリードカンパニーダイナムコナミカプコン NTTコムウェア西日本その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース Webスペシャリスト科（4年）３DCGゲームデザインコース Webデザインコースグラフィックデザインコース VR・MRクリエイターコースネットワークシステムコーススマートフォンアプリコース Webシステムコース Webビジネスコース情報処理システム科（2年）ネットワークシステムコーススマートフォンアプリコース Webシステムコース AI・IoTコース Webビジネスコースデジタルクリエイター科（2年）３DCGゲームデザインコース VRゲームコース CG映像制作コース Webデザインコースグラフィックデザインコース ITスペシャリスト科（1年） Webデザインコースグラフィックデザインコース Webシステムコース ITライセンス実践コース ITビジネス科（1年） ITライセンス実践コース ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CGクリエイター検定 CSS CGエンジニア検定 JavaScript マルチメディア検定 Java ITパスポート試験 C言語基本情報技術者試験 Swift 情報セキュリティマネジメント試験 SQL 情報検定その他情報システム検定 CCNA・CCENT（シスコ認定資格）試験オラクルマスター認定資格試験応用情報技術者試験ネットワークスペシャリスト試験情報処理安全確保支援士その他入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（英語または数学Ⅰ）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、高めです。住所大阪市東淀川区豊新1-21-22 専門学校WebサイトURL：https://www.ncp.ac.jp/ 実習の多い学校実習が多さは、実際の課題をクリアする機会が沢山あることを意味します。そのため、企業でも役に立つスキルを身につけやすいといえるでしょう。ＥＣＣコンピュータ専門学校画像引用元：https://comp.ecc.ac.jp/course_2020/it_coll/col_info/kenkyu/ 概要/特色海外研修が豊富で、国内外で活躍できるスキルを習得できる多数のプログラミング言語を演習を通して学べる国家資格だけでなくベンダー資格まで、数多くの資格取得をサポートＥＣＣコンピュータ専門学校は、大手企業にも就職実績のある専門学校です。海外研修や演習を通して、実際に現場で使用できるスキルを磨いていくことができます。区分私立（学校法人山口学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 18.0万円授業料 96.0万円施設費 24.0万円教材費 1～3万円程度海外研修 144.5万円諸経費 4～7.5万円程度 1年次合計 295.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマゲームプランナーゲームCGデザイナーゲームキャラクターデザイナーシステムエンジニアネットワークエンジニア Webデザイナー Webエンジニアその他【内定就職先】カプコンセガゲームスインテリジェントシステムズソフトウェア・サービスエイチームその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース専攻高度情報処理研究学科（4年）ゲーム開発エキスパートコース IT開発エキスパートコースゲームプログラム専攻ゲームCG専攻ゲームプランナー専攻マルチメディア研究学科（3年）ゲームプログラム開発コース CGデザインコース IT開発研究コース Webデザインコース３DCG専攻ゲームキャラクター専攻マルチメディア学科（2年）システムエンジニアコースシステムエンジニア専攻経営工学科（2年） ITビジネスサポートコース ITビジネス専攻 ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML 情報処理安全確保支援士 CSS データベーススペシャリスト試験 C# 応用情報技術者試験 JavaScript 情報セキュリティマネジメント試験 Swift シスコ技術者認定 Objective-C LPIC（Linux技術者認定試験） Java ITパスポート試験 PHP 基本情報技術者試験 SQL オラクルマスターその他 android技術者認定その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は容易です。住所大阪市北区中崎西2-3-35 専門学校WebサイトURL：https://comp.ecc.ac.jp/ 創造社デザイン専門学校画像引用元：https://www.sozosha.ac.jp/ 概要/特色カリキュラムのほぼすべてが演習や実習で構成されている Web系のカリキュラムが多数アプリ開発も習得可能創造社デザイン専門学校は、カリキュラムにおいて演習・実習の頻度が非常に多い専門学校です。区分私立（学校法人創造社学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 12.0万円授業料 72.0万円諸費用 48.0万円教材費別途 1年次合計 134.0万円卒業後の進路【内定職種】グラフィックデザイナーアートディレクタークリエイティブディレクター DTPデザイナーイラストレーターキャラクターデザイナーアニメーター Webディレクター Webプランナー Webデザイナー Webプログラマー CGクリエイターアプリ開発デザイナープログラマーその他【内定就職先】専門学校Webサイトに記載なし。コース一覧【学科・コース】学科専攻ビジュアルデザイン科（2年）グラフィック専攻イラストレーション専攻ウェブ専攻コトづくり学科（2年）グラフィック専攻イラストレーション専攻ウェブ専攻アントプレナー学科（4年）コトづくり系コース ※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML Webクリエイター能力認定試験 CSS マルチメディア検定 JavaScript Photoshopクリエイター能力認定試験その他 Flashクリエイター能力認定試験画像処理検定 Illustratorクリエイター能力認定試験 DTPエキスパート認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考作文選考入学難易度面接選考と作文選考があるため、入学難易度は高めです。住所大阪市西区江戸堀1-25-15 専門学校WebサイトURL：https://www.sozosha.ac.jp/ 大阪デザイナー専門学校画像引用元：https://www.odc.ac.jp/ 概要/特色大手学校法人が運営卒業してからも就職をサポートしてくれる VRルームなど充実した設備で実習などが可能大阪デザイナー専門学校は、就職サポートが充実している専門学校です。就職実績として、ゲーム関係のものからWebデザイナーなど非常に様々な選択肢を選ぶことが可能です。区分私立（学校法人Adachi学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 17.0万円授業料 94.0万円施設費 22.0万円校友会費 0.8万円学生保険料 0.2万円教材費 1～3万円程度 1年次合計 139.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームグラフィッカー３DCGデザイナーゲームデザイナーキャラクターデザイナーグラフィックデザイナーアートディレクター Webデザイナー DTPオペレーターその他【内定就職先】エープラス（ゲーム・映像・CG業界）アンビジョン（ゲーム・映像・CG業界）マーケティングファクトリー（ゲーム・映像・CG業界）エムグラフィックス（広告・Web業界）神戸デザインセンター（広告・Web業界）その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース CG・ゲームデザイン（2年）ゲームイラストゲームモデリング CGアニメーションゲームデザインアプリケーションデザイングラフィックデザイン（2年）グラフィックデザイングラフィックアート広告デザインパッケージデザイン Webデザイン ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CG検定　CGクリエイター　エキスパート CSS CG検定　CGクリエイター　ベーシック JavaScript CG検定　WEBデザイナー　ベーシックその他色彩士検定　３級色彩士検定　２級色彩士検定　１級その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて）入学難易度基本的には書類選考のみのため、入学難易度としては低めです。住所大阪市北区堂島2-3-20 専門学校WebサイトURL：https://www.odc.ac.jp/ 就職サポートが充実している学校就職サポートが充実している専門学校についてみていきましょう。大阪コンピュータ専門学校画像引用元：https://www.ocsg.ac.jp/school/feature 概要/特色企業が学校にきて説明会を行ってくれる有効求人倍率10倍実習室が最先端で実践力が身につく大阪コンピュータ専門学校は最先端の機器を使用できるため、学習内容を企業の業務にそのまま活用することが可能です。また、求人倍率が非常に高いことから、企業からの信用が高いといえるでしょう。区分私立（学校法人西沢学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 20.0万円初年度学費 120.0万円 1年次合計 142.0万円卒業後の進路【内定職種】プログラマーシステムエンジニアセールスエンジニアカスタマーエンジニアシステムアドミニストレータ OA機器インストラクター OAオペレーターネットワークエンジニア CGアニメーター Webデザイナー Webクリエイターキャラクターデザイナーゲームプログラマー DTPオペレーターその他【内定就職先】東芝情報機器日本システムウェア日本デジタル研究所日立情報システム任天堂その他多数コース一覧【学科・コース】学科 IT・クラウド科 CG・ゲーム科デジタルクリエイター科フォトグラファ科 ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML インターネット検定 CSS 基本情報技術者試験 JavaScript 応用情報技術者試験 VisualBasic ITパスポート試験 C言語情報デザイン試験 C++ CGクリエイター検定 Java CGエンジニア検定その他マルチメディア検定 Photoshopクリエイター能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低めだといえます。住所大阪市北区南扇町3 専門学校WebサイトURL：https://www.ocsg.ac.jp/ ＨＡＬ大阪画像引用元：https://www.hal.ac.jp/osaka 概要/特色完全就職保証制度あり細かな学科、コース設定でより目指す職種の専門スキルを習得できる目指せる職種が多数ＨＡＬ大阪は大手専門学校であり、ロボットやプログラミングなどより自分に合わせた専門スキルを習得できる専門学校です。また、完全就職サポートなどの制度から就職も安心できるといえます。区分私立（学校法人日本教育財団）学費入学選考料 3.0万円入学金 28.0万円授業料 83.0万円教育充実費 14.1万円施設費 28.2万円教材費 3.5～8.3万円程度卒業諸費用 1.9万円 1年次合計 166.5万円卒業後の進路【内定職種】ゲームCGデザイナーキャラクターデザイナーモーションデザイナーゲームプランナーゲームディレクターゲームシナリオライターゲームデザイナーゲームプログラマーゲームクリエイターオンラインゲームプログラマースマートフォンゲームクリエイターゲームデザイナー CGデザイナーゲームCGデザイナー WEBデザイナー WEBエンジニア WEBディレクターロボット設計エンジニアロボット制御エンジニアエレクトロニクスエンジニア組込システムエンジニアシステムエンジニアプログラマー情報セキュリティスペシャリスト運用管理エンジニアプロジェクトマネージャネットワークエンジニアデータベーススペシャリストその他【内定就職先】任天堂ソニーデジタル・フロンティア東映アニメーションヤフー富士通その他多数コース一覧【学科・コース】学部学科コース専攻ゲーム学部ゲーム4年制学科ゲームデザインコースゲームデザイナー専攻 3Ⅾキャラクターデザイナー専攻スマートフォンゲームデザイナー専攻ゲーム企画コースゲームプランナー専攻ゲームシナリオライター専攻ゲームディレクター専攻ゲーム制作コース VR・３Dゲームプログラマー専攻オンラインゲームプログラマー専攻スマートフォンゲームプログラマー専攻 CG学部 CG映像学科３DCGクリエイター専攻 VFXアーティスト専攻グラフィックデザイン学科 CGデザイナー専攻アートディレクター専攻アニメ・イラスト学科アニメーター専攻イラストレーター専攻ミュージック学部ミュージック学科サウンドクリエイター専攻サウンドエンジニア専攻ゲームミュージック選考ロボット学部先端ロボット開発学科ロボット開発エンジニア専攻デバイス制御エンジニア専攻先端ロボティクス専攻 IT学部高度情報学科高度情報処理コース高度システムエンジニア専攻情報ネットワーク専攻サイバーセキュリティ専攻 Web開発コース Web開発エンジニア専攻 Webデザイナー専攻スマートフォンアプリ開発専攻 ※IT系の学科のみを記載していました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CGクリエイター検定 CSS マルチメディア検定 JavaScript 基本情報技術者試験 SQL 応用情報技術者試験 Java データベーススペシャリスト試験 PHP エンベデッドシステムスペシャリスト試験 C# 情報セキュリティマネジメント試験その他オラクルマスター Webデザイナー検定情報検定その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（書類選考の結果。行事参加により免除される場合があります）入学難易度面接選考があるものの、筆記選考がないため、入学難易度としては低めです。住所大阪市北区梅田3-3-1 専門学校WebサイトURL：https://www.hal.ac.jp/osaka 大阪電子専門学校画像引用元：https://www.kimura.ac.jp/course/it_engineer/it_engineer-02/ 概要/特色有効求人倍率10倍（2018年度実績）求人企業総数約850社（2018年度実績）国家資格からベンダー資格まで幅広く資格取得をサポート大阪電子専門学校は、プログラミングを学びつつ、非常に多くの企業に対して就職実績を持つ専門学校です。区分私立（学校法人木村学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 25.0万円授業料 63.0万円実習費 8.0万円施設委 27.0万円 1年次合計 125.0万円卒業後の進路【内定職種】プログラマーシステムエンジニアネットワークエンジニアセキュリティエンジニア Webデザイナー DTPデザイナーグラフィックデザイナー CGデザイナーその他【内定就職先】 SIG 新日本コンピュータマネジメント関越ソフトウェアニチワシステムその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース情報エンジニア学科 ITコースパソコンメンテコースネットワークコース Webデザインコースグラフィックデザインコース電子工学科ロボットコース電子コース家電サービスコース情報通信コースオーディオコース ※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML 基本情報技術者試験 CSS 応用情報技術者試験 JavaScript ITパスポート試験 Java ネットワークスペシャリスト試験 C言語データベーススペシャリスト試験 SQL 情報処理安全確保支援士試験その他 (旧情報セキュリティスペシャリスト試験) ドットコムマスター(ベーシック・アドバンス) C言語プログラミング能力検定試験 Java SE8認定試験（オラクル）マルチメディア検定(ベーシック・エキスパート) CGクリエイター検定(ベーシック・エキスパート) その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低いといえます。また、筆記選考も面接選考もありません。住所大阪市天王寺区勝山4-5-6 専門学校WebサイトURL：https://www.kimura.ac.jp/ 大阪ハイテクノロジー専門学校画像引用元：https://www.osaka-hightech.ac.jp/school/access/ 概要/特色毎年就職率100％求人件数1740件学園主催で就職フェアを開催大阪ハイテクノロジー専門学校は、就職率100％を誇り、学校に対する求人のみで1000件を超すことから多くの企業に評価されている専門学校です。区分私立（学校法人大阪慈慶学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 10.0万円授業料 60.0万円実習費 10.0万円教材費 8.5万円その他 30～38万円程度 1年次合計 128.5万円卒業後の進路【内定職種】 AIエンジニアプログラマーその他【内定就職先】カワサキロボットサービスアイディエスクラフト日立超LSIシステムズその他多数コース一覧【学科・コース】生命工学技術科AIロボット専攻 IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】 C言語 Python その他 ※シラバスなどを参照 ※資格についてはIT系のついて専門学校Webサイトに記載なし。入試方法書類選考面接選考作文選考筆記選考（中学・高等学校で履修する程度の一般教養）入学難易度面接選考と作文選考、筆記選考があるため、入学難易度は高めです。住所大阪市淀川区宮原1-2-43 専門学校WebサイトURL：https://www.osaka-hightech.ac.jp/ まとめ今回紹介した専門学校の特徴をまとめました。専門学校名学費入学難易度プログラミング習得資格習得就職サポート実習 JOHO大阪情報専門学校約106.9万円中〇〇〇〇ユービック情報専門学校約105.5万円中〇〇〇〇中央ＩＴビジネス専門学校約109.5万円中 △ △ △ △ OCA大阪デザイン＆IT専門学校約170万円中〇〇〇〇 NRJ日本理工情報専門学校約137.9万円高 △ 〇 △ △ 大原情報デザインアート専門学校約118万円低 △ 〇 △ △ 大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校約128万円低〇〇 △ △ 大阪情報コンピュータ専門学校約120万円高〇〇〇〇近畿コンピュータ電子専門学校約124万円高〇〇〇〇 i-SEIFU清風情報工科学院約136万円中 △ △ △ △ NCP日本コンピュータ専門学校約137.9万円高〇〇〇〇ＥＣＣコンピュータ専門学校約295万円低〇〇〇〇創造社デザイン専門学校約134万円高 △ 〇 △ 〇大阪デザイナー専門学校約139万円低 △ △ 〇〇大阪コンピュータ専門学校約142万円低〇〇〇〇ＨＡＬ大阪約166.5万円中〇〇〇〇大阪電子専門学校約125万円低〇〇 △ 〇大阪ハイテクノロジー専門学校約128.5万円高 △ △ 〇〇大石ゆかりありがとうございます！たくさん比較してもらえたので、自分にあった学校が分かったそうです！田島悠介それは良かった！またわからないことがあったらいつでも聞いてね？大石ゆかりはい！ありがとうございます！ TechAcademyでは、プログラミングを学習して就職したい方向けに、就職保証付きの大阪で学べるプログラミングスクールを開催予定です。現役エンジニアの学習サポートと、キャリアカウンセリングを通じてエンジニアへの就職を支援します。

プログラミング

小中高で必修化するプログラミング教育とは〈導入背景や目的を徹底解説〉

小学校、中学校、高等学校と学校教育課程におけるプログラミング教育の必修化が決定してから、生徒や保護者はもちろん、教育者たちからも関心が集まっています。ですが、プログラミング教育とは具体的に何を学ぶのか、どんな授業をするのか、イマイチよく分からないという方が多いのが現状です。そこでこの記事ではプログラミング教育必修化の導入背景や目的について詳しく解説していきます。目次プログラミング教育とはプログラミング教育を知る〈3つのポイント〉プログラミング教育必修化の背景プログラミング教育必修化の目的【小中高別】プログラミング教育の目的と特徴プログラミング教育まとめプログラミング教育とは技術革新の急速な進展に伴い、文部科学省は2020年度〜小学校、2021年度〜中学校、2022年度〜高等学校へと段階的にプログラミング教育の必修化を決定しました。プログラミング教育は、あらゆる活動においてコンピュータ等を活用することが求められるこれからの社会を生きていく子どもたちにとって、将来どのような職業に就くとしても極めて重要となる、ということで導入されました。コンピュータの仕組みを理解するためにはプログラミングを学び、自分の手でコンピュータを動作させてみるという経験が効果的です。そもそもプログラミングとはプログラミングとは、簡単にいうと「コンピュータに命令すること」。詳しく説明すると、コンピュータにさせたい処理を順番に書き出した「プログラム」をつくる作業のことです。コンピュータはプログラミングによって「命令」を与えることではじめて、私たちが意図した動きをしてくれます。私たちの身の回りにある、パソコンやスマートフォン、アプリやゲーム、さらにはAIや自動運転技術も、プログラミングで作成されたプログラムによって動いているのです。 [PR] AIプログラミングコースプログラミング教育を知る〈3つのポイント〉ここでは、学校教育課程におけるプログラミング教育を簡単に理解する3つのポイントを紹介します。　1. プログラミング教育は教科・科目ではないプログラミング教育は、「プログラミング」という教科、科目として導入されるわけではありません。小学校では、算数や理科、音楽、総合、といったような普段の教科の中でプログラミング教育が実施され、文字入力など基本的な操作を習得とプログラミング的思考の育成を目的としています。中学校では、技術・家庭科の技術分野としてプログラミング教育が実施され、プログラミング・情報セキュリティに関する内容を学びます。高等学校では、プログラミング教育を実施するために情報科において共通必履修科目「情報Ⅰ」が新設され、すべての高校生がプログラミングのほか、ネットワーク（情報セキュリティを含む）やデータベースの基礎等について学習します。さらに「情報Ⅰ」に加え、選択科目「情報Ⅱ」を開設して、情報通信、データ処理、情報システムなど幅広い内容を学ぶことができます。　2. 必ずしもパソコンを使うわけではないプログラミングと聞くとパソコンを使って難しいプログラミング言語を打ち込む、というイメージがありますが、プログラミング教育には必ずしもパソコンを使うわけではありません。プログラミング教育の目的の一つに「問題を論理的に捉え、解決法を考える能力を育成する」というものがあり、コンピュータに触れる前の試行錯誤をする段階にも大きな意味があります。そのため、パソコンを使わずカードやボードゲームを使ってグループワークで授業を行ったり、身の回りにあるコンピュータの処理がどのような順序で行われているか、などを考えることも立派なプログラミング教育となります。このようにパソコンなどの電子機器を使用せずに、プログラミング的な思考に基づいて行う学習をアンプラグド・プログラミングと言い、特に小学校低学年を対象としたプログラミング教育で実施されています。　3. プログラマーの育成が目的ではないプログラミング教育は、プログラマーの育成を目的としているわけではありません。文部科学省の有識者会議では、プログラミング教育を通して養う資質・能力を次のように整理しています。身近な生活でコンピュータが活用されていることや､問題の解決には必要な手順があることに気付く → 知識及び技能・思考力、判断力、表現力等発達の段階に即して､コンピュータの働きを､よりよい人生や社会づくりに生かそうとする態度を育む → 学びに向かう力、人間性等先にも述べた通り、コンピュータを使った技術を様々なシーンで活用していくことが求められる、これからの子どもたちにとって、プログラミング教育を通した経験は将来、強力な武器となるため、プログラマーを育成するためだけのものではないのです。プログラミング教育必修化の背景はじめに述べた通り、技術革新の急速な進展に伴い、2020年度〜小学校、2021年度〜中学校、2022年度〜高等学校へと段階的にプログラミング教育が必修化されます。ここではプログラミング教育が小学校、中学校、高等学校と段階的に導入されることとなった、2つの社会背景について詳しく解説します。　1. 第4次産業革命：IT技術の進歩近年の日本をはじめ我々が生きる世界では、第4次産業革命とも呼ばれるような進化したAI（人工知能）が人間と同等以上の制度で様々な判断を行ったり、スマートフォンや家電といったものがインターネットを経由して最適に動作していたりする時代が到来しています。そしてこの時代の変化は、社会や我々の生活を大きく変えていくであろうという予想が行われています。「AIの急速な進化が、将来の人間の職業を奪うのではないか？」、「現在、学校で教わっていることは時代が変化したら通用しなくなるのではないか？」という不安の声が上がり、それらを裏付けるような研究成果や未来予測が多く発表されています。現代社会では、ほとんどの職業でパソコンやタブレット端末のようなコンピューターを巧みに使いこなして、厳しい経済競争を戦うこととなります。また、それらコンピュータとコンピュータが産み出すものについて強いスキルを持つ個人は、より必要とされていくことでしょう。　2. IT人材の不足上記のような第4次産業革命において、かつては技術大国ニッポンとしてグローバル社会を席巻してきたその技術力、製品力、ソリューションにも陰りが見えはじめており、特に、中国、韓国などのアジア近隣の先進国や、インド、フィリピンなどの中東、東南アジアの新興国のIT技術の発展も目覚ましいものがあります。このような現状の中、とりわけ日本ではIT人材が不足しており、技術の衰退に拍車をかけるような状況になってきています。しかしこれは裏を返せば、プログラミング教育を受ける日本の未来の子どもたちには、第4次産業革命の中で活躍するチャンスが広がっていくということになります。また、科学技術を扱う研究機関や電子メーカーに限らず、金融や卸売業、サービス業においてもIT技術導入とソリューション提供、それらの技術成長は重要なミッションとなっており、それぞれの業界からも例年多くのIT人材の求人出されています。さらに、小学校、中学校、高等学校と段階的にプログラミング教育が必修化となったことで、学校教師などの「教える側」のプログラミング能力に関しても急速に需要が拡大していくことが予想されます。このように、次の世代のためのIT人材の確保もプログラミング教育必修化の大きな理由の一つとなっています。プログラミング教育は、第4次産業革命の最中、グローバルに世界で戦えるような子どもたちの未来の可能性を大きく拡大させるものといえるでしょう。プログラミング教育必修化の目的文部科学省ではプログラミング教育を実施する目的を次の3つに分類しています。ここでは下記3つについてそれぞれ詳しく解説します。 1. 「プログラミング的思考」を育むこと文部科学省の有識者会議では、プログラミング的思考について次のように定義しています。プログラミング的思考とは、自分が意図する一連の活動を実現するために、どのような動きの組合せが必要であり、一つ一つの動きに対応した記号を、どのように組み合わせたらいいのか、記号の組合せをどのように改善していけば、より意図した活動に近づくのか、といったことを論理的に考えていく力プログラミング教育では、子どもたちが試行錯誤を繰り返しながら自分が考える動作の実現を目指す中で、思い付きや当てずっぽうで命令の組合せを変えるのではなく、うまくいかなかった場合にはどこが間違っていたのかを考え、修正や改善を行い、その結果を確かめるなど、論理的に考える力が身に付きます。 2. 情報技術の重要性に気付き、それを活用しようとする態度を育むことプログラミング教育を通して、プログラムの働きやその活用性の高さ、情報社会がコンピュータ等の情報技術によって支えられていることに気付くことができます。単にプログラミングの能力を高めるため、プログラミングを職業とする人向けの教育ではなく、コンピュータ等を上手に活用して身近な問題を解決したり、よりよい社会を築こうとする態度を育むこともプログラミング教育の重要な目的の一つとなります。 3. 各教科での学びをより確実なものとすることプログラミング教育を通じて、児童がプログラミングの技能を習得したりするといったことは考えられますが、先述した通り、それだけをねらいとしているわけではありません。このことを小学校のプログラミング教育、下記のA、B、Cの3つのグループの例を挙げて紹介します。 A: 学習指導要領に例示されている単元等で実施するもの例えば、「算数」の授業中に正多角形の意味を基に正多角形を描くようなプログラムを作成します。正多角形がもっている「辺の長さが全て等しい」、「角の大きさが全て等しい」、「円に内接する」、「中心角の大きさが全て等しい」のような性質を考慮して、コンピュータが理解できる命令を組み合わせて実際に正多角形を書くプログラムを作成します。また、「理科」の授業では、プログラミングによって電気が着く、消えるを制御するといった形で学習にプログラミングを活用します。プログラミングを通して、身の回りにある、電気の性質や働きを利用した道具を知ることや、電気の量と働きとの関係、発電や蓄電、電気の変換などについて、自分の手でプログラミングによってコントロールすることによって理解を深めることができます。他にも、「総合的な学習の時間」などでプログラミングが導入されます。 B: 学習指導要領に例示されてはいないが、学習指導要領に示される各教科等の内容を指導する中で実施するもの例えば、「音楽」の授業では、様々なリズム・パターンを組み合わせて音楽をつくるようなプログラミングを作成したりします。また、「家庭科」の授業では、炊飯を行う処理の流れをプログラミングする体験を通して、自動炊飯器に組み込まれているプログラムを考えます。炊飯について学ぶと同時に、生活の中で身近な家電製品などにコンピュータ（プログラム）が活用されていることを子どもたちが理解できます。 C: 教育課程内で各教科等とは別に実施するもの各教科等とは別にプログラミングの楽しさや面白さ、達成感などが味わえるような目標を設定してプログラミングを学びます。例えば、画面上を自動的に動く敵に捕まらないように、自分のキャラクターを動かすことができるゲームのようなプログラムを制作します。自分のキャラクターが自動的に画面上を動くプログラム、キャラクターを自分で操作できるようにするプログラム、キャラクターと敵が触れたときに動作が停止するプログラムのような、具体的な処理を作成するような内容です。実際の科目とは切り離して実施することで、より子どもたちの興味を引き付けることができ、コンピューターやプログラミングに対して苦手意識を持っている子どもたちが興味を持つきっかけになります。【小中高別】プログラミング教育の目的と特徴プログラミング教育の目的や内容は小学校、中学校、高等学校で異なります。ここではそれぞれのプログラミング教育について詳しく説明していきます。　1. 小学校のプログラミング教育：〜順序立ったプログラミング思考〜小学校のプログラミング教育の目的は、身近な生活でコンピュータが活用されていることや、問題の解決には必要な手順があることに気付く、ということです。小学校のプログラミング教育の必修化の時期は2020年度からとなっており、文部科学省でも詳細な議論と準備が進められています。しかしその現状は、しっかりと取り組んでいる学校がある一方、具体的な取り組みが行えていない学校があるなど、格差がある状態です。具体的な授業内容は、算数や、理科、音楽、家庭科といったような普段の教育科目の際に、プログラミングを用いてそれらの科目の理解をより深めていくために実施されたり、順序立った物事の考え方を身に着けるような内容となっています。プログラミング思考を身に着けることで、単にコンピュータやプログラミングに対してのスキルが身につくだけでなく、子供たちが困難な場面に出くわした場合に自分の力で解決しようとする、課題解決能力の育成にも大きく寄与します。使用する教材は、ビジュアルプログラミング教材と呼ばれる、難しいコードを打ち込まなくてもマウスのドラッグ&ドロップで命令の書かれたブロックを動かし、プログラムを作成できるものを使います。この教材を使用して絵をかいたり、それを動かしたり、音をつけたりしてゲームやアニメーションなどの作品を簡単に作ることができます。ビジュアルプログラミング教材にもいくつか種類がありますが例として「Scratch（スクラッチ）」や、「マインクラフト」などがあります。他にもアンプラグド・プログラミングでパソコンを使わずにカードやボードゲームを使用したり、わかりやすく物を動かすためにロボット教材を用いることもあります。　2. 中学校のプログラミング教育：〜双方性コンテンツのプログラミング〜中学校のプログラミング教育の目的は、社会におけるコンピュータの役割や影響を理解するとともに、簡単なプログラムを作成できるようにする、ということです。中学校のプログラミング教育の必修化の時期は2021年度からとなっており、小学校におけるプログラミング教育の内容程ではありませんが、文部科学省でも詳細な議論と準備が進められています。具体的な授業内容は、小学校での内容からは少し発展した内容となり、具体的にはセンサーやモーター、ほかのプログラムとの通信を行うことで、プログラム同士がやり取りをしながら並行して処理を行う手順を学びます。使用している教材は、パソコンのほか、小型コンピューターであるRaspberry PiにセンサやLEDランプを接続してデータのやり取りを行ったりします。コンピュータだけでなく、LANやUSBなどの電子機器、周辺機器に関する考察や理解も深まります。 ▶︎中学生のプログラミング学習〈おすすめの言語・教材・教室〉紹介　3. 高等学校のプログラミング教育：〜総合的な情報システム教育〜高等学校のプログラミング教育の目的は、コンピュータの働きを科学的に理解するとともに、実際の問題解決にコンピュータを活用できるようにすること。ネットワークやデータサイエンスなどと絡めた総合的な情報システム教育です。高等学校のプログラミング教育の必修化の時期は2021年度からとなっており、中学校におけるプログラミング教育の内容と比べてより検討段階ではあますが、文部科学省でも詳細な議論と準備が進められています。高等学校でのプログラミング教育の授業内容について説明します。現行の共通教科「情報」の必修科目である「社会と情報」、「情報の科学」が統合されて「情報I」となり、さらに発展した内容を「情報Ⅱ」として新設され、その科目の中でプログラミング教育が実施されます。「情報I」、「情報Ⅱ」では、情報通信、データ処理、情報システムなど幅広い内容を学習します。さらに、ビッグデータのような統計情報を含むデータの処理や分析、数学や物理、化学など教科と連携した学習も行われることが計画されつつあります。さらに、クラウドサービスやスマートフォンで使われるプログラミングを扱うなど、総合的かつより実用的なプログラミング教育が行われることが期待されています。小中高で必修化する「プログラミング教育」まとめ今回は、2020年度から小学校、中学校、高等学校とそれぞれ段階的に必修化する「プログラミング教育」について解説してきましたが、いかがでしたでしょうか。プログラミング教育は、単にプログラマーやシステムエンジニアになるためのものではなく、子どもたちの考える力を強化し、これからの高度に発展していく情報社会を未来の子どもたちが有意義に暮らしていくために、必要不可欠なのです。それでは最後に、今回紹介したプログラミング教育のポイントをまとめておきます。プログラミング教育は教科・科目として増えるわけではない難しいプログラミング言語を打ち込むわけではない目的① プログラミング的思考を育む目的② 情報技術の重要性に気づき活用しようとする態度を育むプログラミング教育によってコンピュータと、それを動かすプログラムについて勉強することで、仕組みを理解してそれらを活用していく力を身に付けることができます。そしてこれらの経験は第4次産業革命と呼ばれる、身近な物の働きがインターネット経由で最適化される時代を生きていく子どもたちにとって、非常に役に立つスキルとなることでしょう。この記事を通して、プログラミング教育必修化の意義が伝わっていたら幸いです。 ▶︎世界のプログラミング教育について知りたい ▶︎参考資料：文部科学省

子ども向けプログラミング

【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

独学はもう限界？6つのパターンから考えるプログラミングのベストな学び方とは

本稿は、Codementorのブログ記事を了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。また本記事は、ソフトウェアデベロッパーのNatasha Postolovski氏によって投稿されました。私たちは今まさに素晴らしい時代の転換期を迎えています。つまり、プログラミングの民主化が進んでいるのです。これまで以上に多くの人々がプログラミングを学習していて、このスキルを活かせる場面は数多く存在しています。スタートアップの立ち上げ（設立）ゲームの開発機械学習データサイエンスマイクロコントローラのプログラミングモバイルアプリの開発 IoTデバイスの開発その他にも多くの可能性を秘めています。プログラミングのスキルを活かしてできることが数多くあるのと同様に、プログラミングの学習方法にもこれまで以上に数多くの選択肢があります。このことにはメリットもある一方で、選択肢の多さに圧倒されてしまうかもしれません。この記事は、数多くの選択肢からあなたにとってベストな学習方法を選ぶためのガイドです。実際のところ、万人に適したプログラミングの学習方法はありませんが、おそらくあなたにとってベストな学習方法があるはずです。この記事を読み終える頃には、あなたが進むべき道をはっきりと見つけられることを願っています！目次選択肢1：コンピューターサイエンスの学位を取得選択肢2：コーディングブートキャンプに通う選択肢3：独学で進める選択肢4：メンターから学ぶ選択肢5：何かを作りながら実践を通して学ぶ選択肢6：学習方法をいくつか組み合わせる選択肢1：コンピュータサイエンスの学位を取得する費用：アメリカにおいて約10,000～100,000ドル（日本円換算で約1,110,000～11,100,000円）時間：約3～4年就職：STEM（科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学）学位を保有する応募者しか選考しないという企業もあります。さらには、その中で上位の大学の卒業生しか選考しない企業もあります。一方、公的な証明書（成績証明書、卒業証明書など）を選考において考慮しない企業もあります。活用方法コンピュータサイエンスの学位を取得するメリットは、コーディングのスキル以上のことを学ぶことができるという点です。コンピュータ全般について多くのことを学習できます。コンピュータの仕組み、コンピュータの問題処理方法、コンピュータシステムの基盤となる科学についてなどです。もっとも、これらの理論的な側面に学習が偏るのは良くありませんが、コンピュータの基礎を理解しておくことは、コードの品質向上につながるだけでなく、ネットワークやオペレーティングシステムなどのコードの外において発生する問題をデバッグする能力を向上させることにもつながります。一方、コンピュータサイエンスの学位を取得するという選択肢は、現代的なWebアプリケーションを構築するには、最短の道とはいえません。たとえ、講義内容が進歩的で、Web開発をカバーしているとしても最先端のテクノロジーを学べる可能性は低いでしょう。 Web開発は進歩が非常に速いため、大学のカリキュラムが追いついていくのは難しいのです。もし、あなたが特定の何かを構築するためにプログラミングを学習したいと思っているとしたら、コンピュータサイエンスの学位を取得することは、最も時間がかかるかつ最も実践的でない選択肢です。一般的に、コンピュータサイエンスの学位の取得がベストなプログラミングの学習方法となるのは、次のような場合です。あなたは学習を急いでいなくて、ソフトウェア開発のキャリアを計画している。あなたはGoogle、Facebook、Uberなどの競争の激しいIT企業に就職したいと考えている（一般的に、これらの企業に就職するにはその分野の学位が必要です）。あなたにとって学術的な環境が最も学習効率が高く、主体的に学習できる。人工知能や機械学習など、コンピュータの深い知識を必要とするような分野の問題を解決したいと思っている。十分な時間、お金、エネルギー、機会があり、…学位の取得を楽しむことができると思う。 [PR] AIプログラミングコース選択肢2：コーディングブートキャンプ費用：アメリカにおいて約3,000～20,000ドル（日本円換算で約333,000～2,220,000円）時間：約3ヵ月就職：最近では、コーディングブートキャンプに就職保証が含まれるケースも増えています。コーディングブートキャンプを修了後に、ジュニアデベロッパーの職を得ることは十分可能です。もっとも、コンピュータサイエンスの正式な学位が必要となる一部の企業への就職は難しいかもしれません。通常コーディングブートキャンプは、フルタイムまたはパートタイムのコースで、民間組織によって運営され、修了認定は付与されません。形態としては、オンラインのコースもありますが、多くは教室で指導する通学のコースです。コーディングブートキャンプは、最短期間でなるべく多くの実践的なスキルを習得することに焦点を当てています。 HTML、CSS、Ruby on Rails、JavaScriptなどを利用して、完全なWebアプリケーションを構築するスキルを習得できたかどうかが、成功を測る指標となるのが一般的です。あなたが何か特定のものを構築したい場合や、プログラマーの仕事を早く得たい場合には、コーディングブートキャンプが最良の選択です。一般的に、コーディングブートキャンプは進行速度が速いです。このことは、もしあなたがプログラミングに適性があるとしたら、良いことです。困難なことに挑戦し、日々進歩していることを実感できるでしょう。全てのコーディングブートキャンプが、遅れている生徒や、あるコンセプトの理解に躓いている生徒を上手くフォローしてくれるわけではありません。また、カリキュラムに可能な限り多くの専門用語を詰め込もうとするあまり、重要なトピックについての説明が不十分になることもあるかもしれません。コンピュータサイエンスの学位を取得する場合と同様に、学習の質は、コーディングブートキャンプ自体の質に左右されます。申し込み前に徹底的に下調べをして、そのコーディングブートキャンプに過去数年の運営実績があることに間違いないかどうかもチェックしてください。コーディングブートキャンプがベストなプログラミングの学習方法となるのは、次のような場合です。あなたはなるべく短期間でプログラミングのスキルを習得したいと思っている。何か特定のものを構築するためにプログラミングを学習したいと思っている。例えば、スタートアップ（設立）のアイデアを実現するためであったり、あなたが個人的に必要とするツールを構築するために。あなたにとって教室に通学するスタイルが最も学習効率が高いが、コンピュータサイエンスの学位を取得するには、十分な時間またはお金がない場合。選択肢3：独学（MOOCs、チュートリアル、書籍）費用：無料～5,000ドル（日本円換算で約0～555,000円）時間：約3ヵ月～1年以上就職：就職事情は、コーディングブートキャンプを修了後に、ジュニアデベロッパーの職を得る場合とほとんど同様です。一流のIT企業に就職するには学位が必要となる場合もあるため、難しいかもしれませんが、その他の企業は、あなたの才能とプログラミングへの情熱に、感心するかもしれません。独学があなたに向いている場合、他の多くの人たちは一般的に一人で学習することに苦戦したり、また自律的に学べる人に感心するということにすら、気づかないかもしれません。活用方法メリットあなたにとって一人で学ぶスタイルが最も学習効率が高い場合には、自分自身の好奇心に従っていろいろと試してみてください。独学でプログラミングを学ぶことに向いているかもしれません。あらゆるプログラミングのトピックについて、膨大な数の無料の学習リソースが存在しているため、プログラミングの学習方法としては、独学は最もコストがかからない方法になるでしょう。デメリット一方デメリットとしては、特定のトピックについて理解できないときや、厄介なバグに直面したときに、質問できる人がいないことであり、プログラミング学習が困難になることです。また、独学には自律が要されます。明確な学習プログラムやカリキュラムがなければ、いとも簡単に学習に躓いたり混迷してしまうでしょう。また、何を学ぶべきでないかに気づくのも難しいかもしれません。これはプログラミング学習において難しいことの1つですが、学ぶことができる数多くの可能性の中から、何を捨てて何に集中するかを選択することが重要なのです。もしあなたが今までの人生を振り返ってみて、他の分野で独学でスキルを習得した経験があれば、その方法をプログラミングの学習にも応用できるかもしれません。また最終的に独学以外の学習方法を選ぶとしても、独学でプログラミングの基礎的な知識を身につけておくことは、人より一歩先んじるために役立ちます。学習方法として独学を選ぶとしたら、選択できる学習スタイルはたくさんあります。：書籍、YouTubeのビデオ、文書によるチュートリアル、双方向的な学習によるコード演習、オンラインコースなどです。プログラミングの基礎的なコンセプトを学習できるゲームもあります。独学の場合には、時々学習に躓くことは避けられません。そのため、質問できるサポートネットワークを持っておくようにしてください。例えば、Code Newbieなどのコミュニティ、Stack Overflowの回答者、プログラミングの経験のある友人などです。他の学習方法の場合には、あなたの使える自由な時間、お金、エネルギーを多く投資しなければならないことは、注目に値します。独学はあなたのペースで進めることができて、コストも最小に抑えられるので、もし時間、お金、エネルギー面での制約があるとしたら、最も柔軟性の高い学習方法です。選択肢4：メンターから学ぶ費用：基本的には無料（ただし時々、メンターに昼食を奢るといいでしょう。）時間：約3ヵ月～1年以上就職：就職事情は、独学でプログラマーとなる場合とほとんど同様です。しかし、メンターがプログラマーとして仕事をしていたら、あなたの就職プロセスで何らかの支援をしてくれるかもしれません。活用方法プログラミング学習において、メンターを持つことのメリットは計り知れません。あなたの学習すべきことをピンポイントで教えてくれますし、あなたが何かの理解に苦戦しているときにも力になってくれます。もしメンターが、IT業界で仕事をしていたら、何に焦点を当てて学習すべきかも教えてくれます。良きメンターを持つことのメリットは数多くあります。もしプログラミングを喜んで教えてくれる人がいたら、最大限活用するべきです。しかし、注意すべき点もいくつかあります。第一に、メンターから学ぶことを唯一の学習方法としてはいけません。メンターと会えない場合、または今後会えなくなった場合でも、学習をストップしないようにしましょう。メンターと会えるときには最大限活用するべきですが、完全にメンターに依存してはいけません。こうした理由から、メンターから学ぶという学習方法を選ぶ場合には、ここで紹介している他の学習方法と組み合わせるのがおすすめです。もう1つの注意点としては、メンターも一人の人間である以上、最も優れたメンターでさえ個人的な好みなどにおいて偏りを持っているという点です。幅広い環境から影響を受けて、他のプログラマーたちとも交流することが重要です。オンライン上にあるプロラグミングのコミュニティに参加したり、地域のプログラミングのミートアップに出席したり、現在のメンターとは異なる視点を持つ他のメンターを探すことも可能です。選択肢5：何かを作りながら実践を通して学ぶ費用：基本的には無料（構築に必要となるツール、サービスにかかる費用を除外した場合。）時間：約週間～数年就職：就職事情は、独学でプログラマーとなる場合とほとんど同様です。しかし、構築したものを企業の採用担当者に見せることができれば、選考プロセスで目を引くことができます。活用方法全ての人が幸運にも情熱的に作りたいと思えるほどの何かを持っているわけではありません。もしあなたがこうした幸運な人の1人であるとしたら、実践を通して学ぶことは、プログラミングの学習方法として素晴らしい選択です。本質的にこの学習方法は、その場の必要に応じたタイムリーな学習になります。構築しているものを次のステップに進めるにはどうしたらいいかを考え出す必要があり、そのためにはリサーチを行い、その方法について学び、それを適用することになります。 Google検索で方法を探したり、Stack Overflowで回答を見つけるのに、多くの時間を費やすかもしれません。骨が折れるような作業に思えるかもしれませんが、最も優れた学習方法の1つです。より多くの情報を記憶したり、速く進歩するためには、最良の方法の1つです。この学習方法の最大のリスクは、コピー＆ペーストに陥る可能性があることです。例えば、角の取れたデザインの、クリックできるボタン要素を作りたいとします。Stack Overflowで回答を探せば、まさにあなたが探していたようなコードのを誰かが公開しているのを発見できるでしょう。しかし、コードの内容を理解せず、コピー＆ペーストするだけだとしたら、実際には学習していることになりません。こうした場面では、あなたの目標をクリアーにする必要があります。プログラミングの学習のために、構築をしているでしょうか？そうだとしたら、一度立ち止まって、スニペットを理解するための時間を取るべきです。何かのプロジェクトを完成するという目標に向かって取り組んでいることは、プログラミング学習において、素晴らしいモチベーションの源となります。実際に、私がプログラミングを学習している人を観察した経験から言うと、学習したことを個人的なプロジェクトに応用できる人は、そうでない人よりも、学習の進歩が速い傾向にあります。選択肢6：上記の学習方法のいくつかを組み合わせるどれか1つの学習方法を選んで、それに固執しなければならないということはありません。私の場合、最初に書籍・オンラインのコースを利用した独学から始めて、次にコーディングブートキャンプ、その次に個人的なプロジェクトに取り組み、その次にメンターに師事して、さらにその次にコンピュータサイエンスの学位を取得するコースを選びました。それぞれの学習方法には、それぞれに役立つ場面や時があるのです。1つの学習方法だけでは、あなたの目標に到達するには十分ではないかもしれません。その目標が、良い企業に就職することであっても、スタートアップのアイデアのMVPを構築することであっても。あとがき多くの人々は、プログラミングの学習方法として、コーディングブートキャンプか独学か、またはコーディングブートキャンプかコンピュータサイエンスの学位か、どちらにするか選択に苦労しています。私のアドバイスとしては、次のようになります。 IT業界で早く仕事を得たい人、また何かを構築したい人には、コーディングブートキャンプが向いています。過去に正規の教育が合わなかった人、大学を中退した人にも、コーディングブートキャンプが向いています。時間的な余裕があり、学術的な環境が好きで、IT業界のどんな企業にも就職で通用するようになりたい、またコンピュータについて幅広い知識を身につけたいと思っている人には、コンピュータサイエンスの学位取得が向いています。もっとも、人それぞれに選択に影響を与える個人的な要素が他にもあると思いますが、こうした要素を考慮しないとしたらこれが私のアドバイスです。また、なるべく早くプログラマーとして働き始めたいけれど、コンピュータサイエンスの学位も取得したいという場合には、まずは独学またはコーディングブートキャンプから始めて、次に仕事を得て、それから仕事と並行してコンピュータサイエンスの学位をパートタイムのコースで取得するというルートもあります。このルートには、プログラミングに対する強い情熱が必要となります。というのも、仕事で一日中プログラミングに携わりながら、帰宅後にさらにプログラミングを学習することになるからです！当然、全ての人に向いているわけではありませんが、あなたに挑戦する準備があり、両方の世界を体験してみたいと考えるなら、価値ある選択になると思います。 [お知らせ]TechAcademyでは初心者でもエンジニアになれるオンラインブートキャンプを開催しています。これからプログラミングを学習したいと考えている方はぜひご覧ください！

プログラミング

プログラミングが学べる「東京工科大学」について

本記事ではプログラミングが学べる「東京工科大学」について紹介します。東京工科大学の特徴からプログラミングを学べる学部/学科の特色など、公式HPをもとにまとめていますので、ぜひ大学選びの参考にしてください。目次東京工科大学についてコンピュータサイエンス学部の特色・基本情報メディア学部の特色・基本情報プログラミングを学ぶなら「東京工科大学」をチェック！東京工科大学について東京工科大学は、1947年学校法人片柳学園の前身「創美学園」を設立を発端とし、1986 年に「豊かな教養と高度の学術を教授、研究し、もって社会の繁栄に貢献できる豊かな人間性と創造的知性を備えた実践的指導的技術者の養成」を建学の理念として開学した大学です。開学以来、この建学の理念のもと「実学主義教育」を基軸とした実践的な知識や技術の教育をとおして、社会や技術の変化に柔軟に対応できる“力”を教授し、社会に貢献する人材を輩出してきました。大学には担任に相当する教員がいません。そこで東京工科大学では、初年度教育、学修の指導、学生生活の指導をしてくれるアドバイザー教員を設定し、3年次の前半までこの教員が学生の様々な相談に応じる制度を設けています。特に、新入生に対する大学の学びの指導や支援に力を入れ、友人作りのための学生の交流会への参加などについてもサポートしています。 ◇東京工科大学 2つのキャンパス蒲田キャンパス蒲田駅徒歩2分の都心型キャンパス。デザイン学部、医療保健学部を設置。八王子キャンパス広大なキャンパスには工学部、コンピュータサイエンス学部、メディア学部、応用生物学部を設置。開放感あふれるセントラルプラザやフードコート、トレーニングルームのある体育館などが揃う。 ◇プログラミングが学べる学部/学科一覧コンピュータサイエンス学部 / 人工知能専攻コンピュータサイエンス学部 / 先進情報専攻メディア学部 / メディアコンテンツコースメディア学部 / メディア技術コース [PR] AIプログラミングコースコンピュータサイエンス学部の特色・基本情報学部キャンパス：八王子キャンパス偏差値：コンピュータサイエンス学部人工知能50.0（A日程）/先進情報50.0（A日程）入試倍率：人工知能7.5倍（A日程） / 先進情報7.9 倍（A日程）※2020年度学部学生数：コンピュータサイエンス 1390人（男1271:女119）※2020年4月時点《昼夜》学科年度初年度納入金額入学金授業料施設費実習費諸会費納入方法コンピュータサイエンス学科 2021 1,569,300 250,000 1,296,000 ― ― 23,300 ２段【東京工科大学コンピュータサイエンス学部のポイント】「人工知能専攻」と「先進情報専攻」の2専攻体制基礎を網羅する「共通コア科目」と、実践的な「演習・実習」を軸に学修技術系教員とアントレプレナー系教員からなる、独自の先進的教育体制大学院との一体感ある学修・研究が行える、ハイレベルな学問環境を提供東京工科大学は、情報教育の国際標準をベースにICT（情報通信技術）の幅広い基礎を学ぶ。「共通コア科目」と、PBL（Project Based Learning）により価値創造を実践的に学ぶ「演習・実習」を柱に、エンジニアに必要な力を養います。最先端のICT（情報通信技術）に精通した技術系教員と、技術のビジネスへの移転や起業の専門家であるアントレプレナー系教員による指導陣を構成。未来社会のイノベーションにつながる実学を学べます。また、3 年次後期から所属する研究室の多くに大学院生が所属しており、学部生の段階から高度な研究に挑戦が可能です。 ■コンピュータサイエンス学部〈コンピュータサイエンス学科人工知能専攻〉この専攻では、AIの基礎である「機械学習」、人と機械の関わりを考える「ヒューマンインタフェース／認知科学」、機械学習などにより社会を把握・分析する「データサイエンス」、そしてAIによる機械制御を扱う「ロボティクス」の4つの柱と、これらが社会とどのように関わっていくかを探求していきます。以下の特徴のあるカリキュラムによって、プログラミングも駆使して最先端の知識を学んでいきます。 AIに関する高度な知識と技術に加え、それらを幅広いビジネスに展開・活用する方法を学修「機械学習」「ヒューマンインタフェース／認知科学」「データサイエンス」「ロボティクス」の4領域を探究 AIシステム開発で主流となっている言語「Python」を使ったプログラミングの修得を1年次からスタート ■コンピュータサイエンス学部〈コンピュータサイエンス学科先進情報専攻〉この専攻では、先端ICT（情報通信技術）の中核をなす「IoT」「クラウド」「情報セキュリティ」の3分野を柱に位置づけ、これらを活用した価値あるシステムを主体的に開発・提案できる能力を、実践的カリキュラムを通じて修得。高度な技術力を有するだけでなく、ICTの未来を先導していける、真に社会が求める技術者をめざします。カリキュラムには以下の特徴があり、プログラミングも駆使し情報通信技術を中心に学んでいきます。未来社会を基盤から支える先端ICT（情報通信技術）の知識・スキルを、幅広く網羅するカリキュラム ICT（情報通信技術）システムのプランニングやコンサルティングが行える、提案型のエンジニアを育成コンピュータ、ネットワーク、システムを中心に、興味あるテーマを選んで深く追究可能 ■コンピュータサイエンス学部卒業後の進路コンピュータサイエンス学部の卒業後の進路は次のようになっています。 2020年3月卒業生の実績就職率：96.3% 2019年度卒業者までの主な就職先 NECネッツエスアイ/NECフィールディング/NTTインフラネット/NTTデータ先端技術/NTTドコモ/NTT東日本/NTT-ME/京セラコミュニケーションシステム/協和エクシオ/gloops/警視庁/コナミデジタルエンタテインメント/コロプラ/サイバーエージェント/サイボウズ/山洋電気/GMOペパボ/シーティーシー・テクノロジー/JRAシステムサービス/JR東日本情報システム/ジュピターテレコム/Sky/住信SBIネット銀行/SUBARU/セイコーエプソン/セコム/セコムトラストシステムズ/ソニーネットワークコミュニケーションズ/ソフトバンク・テクノロジー/ソフトバンク/SOMPOシステムズ/都築電気/TDCソフト/テプコシステムズ/東芝情報システム/トランスコスモス/ドワンゴ/JR西日本/日興通信/ニッセイ情報テクノロジー/ニフティ/日本コムシス/パナソニックシステムデザイン/JR東日本/日立システムズエンジニアリングサービス/日立産業制御ソリューションズ/日立情報通信エンジニアリング/日野自動車/富士ソフト/富士通/富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ/マイナビ/三越伊勢丹システムソリューションズ/三菱電機ビジネスシステム/三菱UFJトラストシステム/ヤフー/ヤマトシステム/LINE/楽天/リコーITソリューションズほか情報通信業界で広く活躍している卒業生が多いようです。メディア学部の特色・基本情報学部キャンパス：八王子キャンパス偏差値：メディア学部メディア学科 47.5(A日程) 入試倍率：メディア学科11.6(A日程) ※2020年度学部学生数：メディア1276人 ※2020年5月時点《昼夜》学科年度初年度納入金額入学金授業料施設費実習費諸会費納入方法メディア学科 2021 1,569,300 250,000 1,296,000 ― ― 23,300 ２段【東京工科大学メディア学部のポイント】学ぶ内容も学び方も幅広く選択可能最新のテーマで多様な研究を展開学生一人ひとりに合ったサポートを用意メディア学部は、日本で最初に誕生し、現在もメディアを体系的に学べる学部として数少ない存在です。多彩なメディア基礎技術、ICTスキルを確実に修得したうえで専門性を高めていく革新的な教育・研究を展開することにより、21世紀の未来や社会にさまざまな形で貢献できる、創造性豊かな人材を育てます。メディア学部の教育の大きな特長は、多様な分野・要素からなるメディア学を幅広く学べる点にあります。 1・2年次はコースに分かれず、豊富な専門科目から興味に応じた科目を自由度高く選択可能です。徐々に自分の方向性を決めて、3年次の夏に、コンテンツコース、技術コース、社会コースから所属コースを決定し、同時に研究室の配属も決めます。いずれの分野に進んでもICT（情報通信技術）の素養を身につけることができます。メディア学部は、多様性あるカリキュラムと同様に、研究の内容も幅広いメディア学領域に渡っています。研究室の数は約30を数え、そのいずれもがメディア分野の最先端を行くテーマに取り組んでいます。入学から卒業まで、一人ひとりに合った万全のサポートを行う本学の「ベストケア」の方針に基づき、メディア学部でも学生生活や学習、就職に関するきめ細やかな指導と支援を実施しています。例えば、1年次から全学生に担当教員がつき、ホームルームのような「フレッシャーズゼミ」での指導などを担当するアドバイザー制度はその一つです。 ■メディア学部〈メディアコンテンツコース〉【東京工科大学メディア学部メディアコンテンツコースのポイント】最新のコンテンツ制作の理論・技術を活用してメディアコンテンツを創造する力を修得映像コンテンツやインタラクティブコンテンツの制作・デザイン、サウンドデザインなどの領域を学修メディアコンテンツコースでは、コンテンツ制作の表現技術を学びます。ゲーム、アニメーション、映像、音楽、Webなどのコンテンツを制作するために必要な知識や技術を修得し、メディア社会の最前線で活躍する、魅力的なコンテンツや表現手法を創り出す能力を身につけた人材を育成します。メディアコンテンツコースの独自科目・ディジタル映像表現論映像制作技術の基本的な原理とディジタル映像表現のさまざまな技法を、講義と実習課題の制作を通して実践的に学び、映像コンテンツ制作に必要となる知識とスキルを身につけます。・ゲーム制作技術論ゲームコンテンツ開発の工程やゲーム関連業界の動向について理解するとともに、ゲームデザイナー、グラフィックデザイナー、プログラマーなどが用いる技術を、実例を見ながら学びます。・その他のメディア専門演習テーマ CGアニメーション/ゲームプロデューシング /映像デザイン /プロダクトデザイン /ビジュアルコミュニケーション /コンピュータビジュアリゼーション /作曲演習ほか ■メディア学部〈メディア技術コース〉【東京工科大学メディア学部メディア技術コースのポイント】メディアの新しい仕組みや技術を創造し、それらを活用する環境を提供する能力を修得ヒューマンインタフェース、イメージメディア、コミュニケーション、音声音響メディアなどの領域を学修メディア技術コースでは、豊かで便利な社会の実現に貢献するメディア技術を学びます。アプリケーション、音響、音声対話、ゲームデバイスなどに関する幅広い知識と技術を修得し、視聴覚情報処理に関する高度な理論と技術を駆使して、多彩なビジネス分野で活躍できる創造力豊かな人材を育成します。メディア技術コースの独自科目・3次元コンピュータグラフィックス論 3次元コンピュータグラフィックスの理論のうち、レンダリング技術を中心として、3次元モデルをリアルに表現する手法を学修。一部の項目に関しては、プログラムの実装などついても解説します。・音声音響メディア処理論音声音響信号の分析、音声認識、音・音声合成、音響機器や電気音響の基礎と応用を学修。信号処理ソフトを用いてビブラート音を作成するなど、体験を通して知識を身につけます。・その他のメディア専門演習テーマサウンド・プログラミング /リアルタイム3DCGプログラミング /コミュニケーション・アナリシス技法 /イメージメディアプログラミング /ネットワーク構築 /健康メディアと地域メディアの企画開発ほか ■メディア学部卒業後の進路メディア学部の卒業後の進路は次のようになっています。 2020年3月卒業生の実績就職率 93.1％ 2019年度卒業者までの主な就職先アオイスタジオ/アソビモ/あとらす二十一/イーブックイニシアティブジャパン/IMAGICALab./インターネットイニシアティブ/映像センター/NHKメディアテクノロジー/NTTデータ・フィナンシャルコア/オー・エル・エム/オムニバス・ジャパン/KADOKAWA/カプコン/ぐるなび/コナミデジタルエンタテインメント/コロプラ/サイバー・コミュニケーションズ/サクシード/サンライズ/GMOメディア/ジェー・シー・スタッフ/JVCケンウッド・エンジニアリング/ジェットスタジオ/四季/ジャパネットメディアクリエーション/スクウェア・エニック/StudioGOONEYS/スタジオコロリド/セガゲームス/セガホールディングス/セガ・インタラクティブ/宣伝会議/ソニー・ミュージックエンタテインメント/ソフトバンク・テクノロジー/大和証券/大和ハウス工業/DNPデジタルソリューションズ/DTS/TYOテクニカルランチ/東映/東映アニメーション/東芝/東通/凸版印刷/日テレITプロデュース/日テレ・テクニカル・リソーシズ/ヌーベルバーグ/ネットワンシステムズ/パイオニア/東日本旅客鉄道/日立ICTビジネスサービス/日立ソリューションズ・クリエイト/ピラミッドフィルム/フォーミュレーションI・T・S/フロム・ソフトウェア/マッドハウス/メディア22世紀/USEN/LINE/レコチョク/レベルファイブ/ロボットほか音響・映像・ゲームを始めとする情報通信業界で活躍する卒業生が多いようです。プログラミングを学ぶなら「東京工科大学」をチェックしよう！本記事ではプログラミングが学べる大学として「東京工科大学」の学部/学科を紹介しましたが、いかがでしたか？自分の学びたい分野、なりたい職業、学費や偏差値など、大学選びで考えるべきポイントはいくつもあります。自分なりの判断基準と優先度を決めて、なんとなくではなく、しっかりと向き合いましょう！この記事が後悔のない大学選択のお力になれたら幸いです。 ▶︎東京工科大学HP ▶︎大学の選び方について詳しく知りたい ▶︎今すぐプログラミング学習をはじめるならテックアカデミージュニアは、小中高校生向け実践的プログラミングサービスです。独自で開発した学習システムは、基礎から実践までステップアップ式のカリキュラムとなっており、生徒が1つの画面で迷うことなく学習を進めることが可能です。現在、自宅にいながらプログラミング学習を体験できるプログラミング学習体験を実施しています。プロから学べる機会ですので、ぜひ体験してみてください。 ▶︎自宅でできるプログラミング学習体験を申し込む ▶︎テックアカデミージュニアについて詳しく知りたい

高校生プログラミング

概念を理解しよう！深層学習（ディープラーニング）とは

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。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）のライブラリ田島悠介今回は深層学習（ディープラーニング）について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！深層学習というのは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学習方法の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！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。 Deep Learning を応用した監視カメラソリューション（株式会社システム計画研究所）日立がカメラ映像の人物を深層学習で特定する技術 IBM Watsonによるガン診断（画像解析）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 田島悠介深層学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり仕組みや活用事例など、勉強になりましたー！田島悠介深層学習は、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。大石ゆかり了解です。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。

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【事例付き】様々なサービスに活用！画像認識技術とは

目次

画像認識とは

画像認識の仕組み、原理とは