こんにちは。侍エンジニアブログ編集部の中川です。
Googleが開発していることでも話題の機械学習ライブラリ「TensorFlow」ですが、
どんな場面で活用されているの？
と気になる方も多いのではないでしょうか。TensorFlowは初学者にとって、敷居が高く少しとっつきにくい印象をお持ちの方も多いですよね。
そこでこの記事では、TensorFlowがどんな場面で使われていて、何ができるのかをわかりやすく解説します。
2015年に開発されたばかりの新しいライブラリですが、Googleが開発していることもあり注目度は高く、将来ますますの発展が予想されるので、TensorFlowの基本をしっかりと理解しておきましょう。
この記事の目次
TensorFlowってなに？
TensorFlow（テンソルフロー）は、Googleが開発しているオープンソフトウェアライブラリで、機械学習の分野で活用されています。
簡潔に紹介すると、ニューラルネットワークと呼ばれる脳機能の特徴を、計算によってシミュレーションすることができる計算ライブラリです。
もちろん基本的な計算処理を行うこともできます。また、高速で計算を行うためのライブラリも豊富に用意されており、ユーザー数も多いため今後もさまざまな機能が拡張されていくでしょう。
TensorFlowの特徴や導入方法などを詳しく知りたい方はこちらの記事もあわせてご覧ください。
TensorFlowでできること
では、実際にTensorFlowを活用することでどんなことができるのか。その代表例をご紹介いたします。
被写体の認識
TensorFlowは画像や動画の情報を解析して、文字や顔などのオブジェクトや特徴を認識し検出することができます。
たとえば、自動車の自動ブレーキにもこの機能が使われています。運転中の映像を画像として認識し、なにかにぶつかりそうになると自動でブレーキをかけるといった感じです。
このように様々な分野で使用されている画像認識ですが、TensorFlowを使うことでより高度な画像認識をおこなうことができます。
画像検索
TensorFlowは画像認識だけではなく、画像検索もおこなうことができます。身近な例でいうと、Googleの画像検索が挙げられます。
画像をシステムに学習させて、検索画像を学習した内容と照らし合わせ、特徴にあった画像を表示させる仕組みです。
ここ1〜2年間で画像検索の精度はかなり向上しており、将来的には人を超える精度になるといわれています。TensorFlowの精度の高さが伺えますね。
リアルタイム翻訳
TensorFlowは翻訳にも活用されています。
あなたはGoogle翻訳を利用したことがありますか？ 以前までの「Google翻訳」はあまり精度の高いものではありませんでした、現在は機能が向上し、翻訳結果も正確に近くて自然な文章になりました。
TensorFlowのニューラルネットワークを利用することによりテキストや音声翻訳で、精度の高い結果を出すことができるようになりました。
Web検索最適化
Googleといえばご存知の通り、世界で1番使用されているサーチエンジンとして有名ですよね。
Googleが選ばれる理由は、検索結果に表示されるページの質が高いことにあります。その検索結果を制御しているアルゴリズムにもTensorFlowが活用されています。
他にも音声認識など様々な場面でTensorFlowは活用されているんです。
TensorFlowが使われている事例
TensorFlowでできることはわかりましたね。
では実際にどんな場面で使われているのか実例を交えてご紹介します。
さまざまな事業を展開しているGoogleでは、検索や翻訳などのサービスに使われる機械学習の強化や人道的課題・環境問題への対応促進など、あらゆる場面でTensorFlowが活用されています。
ツイッター
気軽に投稿できるコミュニケーションツールとして人気のツイッター。TensorFlowはツイッターの「タイムラインをランク付け」する機能に使用されています。
この機能によって、ユーザーは特に重要度の高いフォロワーのつぶやきを見逃さずにキャッチすることができるようになりました。
Airbnb
エンジニアとデータサイエンティストをつなぐ世界の構築を理念のもと、さまざまなオープンソースプロジェクトを展開しているAirbnbもTensorFlowを活用しています。
Airbnbは、TensorFlowの機械学習を使用して、大量の画像をカテゴリ分けし、オブジェクトを検出することで、ユーザーの満足度を大幅に向上させることに成功しています。
PayPal
Web決済システムとして有名なPayPalでもTensorFlowは利用されています。
TensorFlow・転移学習・生成モデルを利用して、複雑な不正パターンの検出を行い、不正減少とユーザー識別精度向上に活用されています。
GE Healthcare
医療器具の開発を手掛けるGe Healthcareでは、MRI検査にTensorFlowを使用しています。
TensorFlowによってニューラルネットワークをトレーニングし、MRI画像から特定の解剖学的構造を識別し、速度と精度向上を成功させました。
TensorFlowを習得するメリット
将来性が高い
TensorFlowは機械学習において欠かせないライブラリです。人工知能開発は研究や投資が盛んに進められているため、TensorFlowを扱うエンジニアは将来性が高いといえるでしょう。
TensorFlow自体が2015年に開発されたばかりの新しいライブラリなので、扱えるエンジニアの数が少ないのが現状です。そのため、TensorFlowを扱えるエンジニアは需要が非常に高く、好条件の待遇で仕事を獲得することができます。
情報量が豊富
TensorFlowはGoogleが開発しているオープンソフトウェアライブラリということもあり、広く注目されています。公開直後から利用者数はどんどん上昇しており、それに比例して情報量も増えています。
また、TensorFlowを学ぶ人が集まるコミュニティなどもあるので、こういった場を活用すれば情報を集めることが容易である点も評価できます。
TensorFlowを学ぶべきひとは？
TensorFlowを扱うには、下記のような知識とスキルが必要になります。
- 機械学習の基本が理解できる
- データ解析の知見がある
- Pythonをある程度扱える
そのため、全くの未経験者がまずいきなりTensorFlowを独学で学ぶのはおすすめできません。
逆にいえば、この前提条件をクリアできている人はTensorFlowを学ぶべきでしょう。
これからさらに需要が高まっていくことが予想される、「人工知能開発」や「データ解析分野」などでも広く使用されるので、その辺りの仕事に活かそうとしている人はぜひTensorFlowに触れてみてください。
未経験からTensorFlowを学ぶなら？
先程も少し触れましたが、TensorFlowは未経験者が学ぶには、かなり難易度が高いです。
しかし、未経験の方でも
業務で使うからTensorFlowを学ばなきゃならない！
と思っている方はたくさんいらっしゃいますよね。
TensorFlowが未経験者におすすめできない理由は、前提で覚えるべき専門知識が多すぎることにあります。これらをいちから独学で学習していくとなると、多く時間が掛かってしまいますし、そのぶん挫折の可能性も増えていきます。
そこで未経験者におすすめしたいのが、プログラミングスクールを受講することです。
たしかにスクールはコストがかかりますが、その分野の専門家に教わることで、独学より何倍も効率よく学習を進めていくことができます。
侍エンジニアでは、人工知能に特化した「AIコース」を用意しています。AIコースでは、機械学習・深層学習・データサイエンスなどの基礎学習と、AIを基盤としたオリジナルサービス開発を行うことが可能です。
また、現役エンジニア講師があなたの目的に合わせてオーダーメイドでカリキュラムを作成するため、最短距離で目的のスキルを習得することができますよ。
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※オンラインカウンセリングはGoogle Meet にて実施します。URL発行が完了しましたら、別途ご案内申し上げます。
まとめ
今回はGoogleが開発したことで話題のTensorFlowでできることと、その活用事例をご紹介しました。
これからも機械学習の分野は発展していくことが確実視されており、その中心でTensorFlowが活用されるでしょう。この記事からTensorFlowに興味を持っていただけたら幸いです。
