フリーランス求人を探す【初心者向け】TensorFlowとは？メリットや注意点、活用例を解説
AIの進化が進む現代では、幅広い業界でAI技術が取り入れられています。 AIは特定の作業を自動化できるため、担当者の負担を削減しながら生産性を向上可能です。
そこでAIの機械学習ライブラリとして利用されているツールの1つが「TensorFlow」となっています。
当記事では、TensorFlowの詳細からメリット、注意点、活用例まで詳しく解説します。 TensorFlowの学習方法についても紹介するので、これからAI開発をはじめたいと考えている方はぜひ最後までご覧ください。
目次
TensorFlowとは？
TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習ライブラリです。
ライブラリとは、プログラムを組む際に利用するコードなどの部品をまとめるフォルダです。 AI開発に必要なニューラルネットワークの構築ができるため、機械やシステムが論理的な思考・学習ができるようになります。
凡用性や拡張性が高く、高性能なことから世界中で利用されています。 オープンソースとして公開されているので、誰でもAI開発に活用することが可能です。
TensorFlowでできること
TensorFlowでできることには、以下のような項目があります。
- 画像認識
- 音声認識
- 画像検索
- 翻訳
- Web検索の最適化
- 予測分析
それでは詳しく説明します。
画像認識
TensorFlowは人物や文字などのオブジェクトを認識し、内容を検出できます。
例えば店内の防犯カメラに顔認識機能を搭載することで、販売している商品の盗難を防止可能です。 ほかにも自動車の形状を認識し、ぶつかりそうなタイミングで自動的にブレーキをかけることもできます。
画像認識は幅広い用途で活用できることから、優れた機能といえるでしょう。
音声認識
TensorFlowは音声認識をおこなうこともでき、AIやディープラーニングとして活用できます。
例えば収録した音声を女性の声に変換したり、クリアボイス、ハスキーボイスなど声質から人物を特定したりすることが可能です。 ほかにも会議やミーティングの議事録を文字起こしするときにも利用できるため、ビジネスシーンでも役立ちます。
画像検索
TensorFlowでは、画像認識だけでなく画像検索としても活用できます。
代表的なツールとしてGoogleの画像検索がありますが、画像を学習させることで関連性の高い画像を表示できます。
例えば気になる人物がいた場合、画像を反映すれば対象人物を簡単に特定可能です。 ほかにも物や動物などの画像を反映することで、同様に関連性の高い対象物を表示できます。
ユーザーの知りたい情報をスムーズに見つけるためにも、画像検索は将来的にも利便性の高い機能といえます。
翻訳
TensorFlowでは、言葉の自動翻訳もおこなえます。
例えば日本語を英語、英語を日本語にすることが可能です。 外国人に道を尋ねられた場合、翻訳機能を使えば話した内容をそのまま翻訳してもらえます。
TensorFlowのニューラルネットワークを利用すれば、テキストや音声翻訳によって精度の高い翻訳ができます。 スマートフォンのカメラ機能を使って翻訳することもできるため、海外旅行でも役立つでしょう。
Web検索の最適化
TensorFlowはアルゴリズムの開発にも利用されているため、Web検索の最適化ができます。
実際にGoogleでは、ユーザーが知りたい情報を即座に読み取って該当ページを表示します。 アルゴリズムの精度を高めるためにもTensorFlowが活用されており、ユーザーの満足度を高めているのです。
予測分析
予測分析とは、現在や過去の事実を分析して将来的な予測をおこなう分析手法です。
株価の需要や売上にも予測分析が活用されており、ビジネスシーンで重要な役割があります。
予測モデリングの作成もできるので、会社の業務に合わせた予測分析が可能です。 精度の高い予測分析ができる点は、TensorFlowの特徴といえるでしょう。
TensorFlowを使うメリット
TensorFlowを使うことで、以下のようなメリットがあります。
- 汎用性の高いライブラリである
- 将来性が高い
- 利用者が多く情報量も豊富
- シェア率が高い
それでは詳しく解説します。
汎用性の高いライブラリである
TensorFlowは機械学習の幅広いタスクに対応できるため、汎用性の高いライブラリとなっています。
異なるモデルであっても統一したインターフェースで記述できるので、画像認識や音声認識、翻訳などに活用することが可能です。
Googleでは検索や写真解析、Gmailなどのサービスを提供していますが、こちらはTensorFlowだからこそ実現できています。 研究開発だけでなく実サービスとしても利用できることから、汎用性の高さは良いメリットといえるでしょう。
将来性が高い
TensorFlowは機械学習に必要なライブラリとなっており、AI開発にも欠かせない存在となっています。
TensorFlowは2015年に開発されたライブラリであり、現在では扱えるエンジニアが世界的にも少ないです。 ただし、TensorFlowの技術や知識は幅広い業界で活用できるため、対応できる人材の需要は非常に高いです。
好条件の待遇で仕事をすることもできるので、将来性の高いライブラリであるといえます。
利用者が多く情報量も豊富
TensorFlowは世界的にも有名なGoogle社が提供しているオープンソース型のライブラリであるため、世界中のユーザーに利用されています。
インターネット上には数多くの情報が用意されているため、知見を深めることが可能です。また、コミュニティも複数存在するので、同じようなエンジニアと情報共有できます。
世界的に利用されているライブラリなので、英語を理解できるエンジニアであれば有益な情報を得られます。 そのため利用者の多さや情報量が豊富な点は、TensorFlowのスキルを身につける上でメリットといえるでしょう。
シェア率が高い
TensorFlowは世界的にもシェア率が高いフレームワークであるため、将来的にも需要は高まりを見せていきます。
機械学習フレームワークのなかでも約半数の割合がTensorFlowを利用しているので、多くの企業も事業に取り入れています。
シェア率の高いフレームワークは需要の高さを証明しており、ビジネス面でも活用できる幅は広いです。 そのためシェア率の高さは、TensorFlowを学習するメリットといえるでしょう。
TensorFlowの注意点
TensorFlowを使ったAI開発をおこなうときは、以下のような点に注意してください。
- 高いマシンスペックが必要
- ソースコードが独特で専門性が求められる
それでは詳しく説明します。
高いマシンスペックが必要
TensorFlowを使用する場合、パソコンには高いスペックが求められます。
GPUの搭載は必須となっており、メモリは8GB以上、ストレージはSSD256GB以上が推奨されています。
スペックが低いパソコンを使用すると、処理が追いつかずフリーズする可能性も高いです。 WindowsやMacなど製品の制限はないため、スペック面のみ注意しておくようにしましょう。
| ハードウェア要件 | 必要 |
| ソフトウェア | Python |
| オペレーティングシステム | Windows、Linux、macOS |
| メモリ | 8GB以上推奨 |
| ストレージ | SSD 256GB以上推奨 |
| GPU | CUDA対応GPU推奨 |
ソースコードが独特で専門性が求められる
TensorFlowのソースコードは独特なので、コードを書くには専門性が求められます。
TensorFlowはデータの読み込みや前処理、計算・出力などをおこなうため、通常のソースコードよりも特殊なものになります。
JavaScriptやPythonなどほかのソースコードとは書き方が異なるので、多次元配列に関する知識の習得に時間が必要となるでしょう。
TensorFlowの利用方法
こちらでは、TensorFlowの利用方法について解説します。
利用環境やインストール手順を順番に説明するので、ぜひ参考にご覧ください。
TensorFlowが利用可能な環境
TensorFlowの特徴として、WindowsやMacOS、Ubuntu/Linuxなど幅広い環境で利用可能です。
Android、iOS、Raspberry Piなどのモバイル環境でも利用できるため、マシンスペックに問題がなければ作業をおこなえます。
TensorFlowを利用するには、GitHubのレポジトリからのインストールをおこないます。 モバイル環境の場合、GitHub上のモバイル機器向けに公開されているコードを使用してください。
TensorFlowの環境で使用できるプログラミング言語は、Python、C言語、C++です。
TensorFlow本来のパフォーマンスを発揮するためには、GPUが搭載されたマシンを用意しましょう。
TensorFlowのインストール
TensorFlowの利用環境を準備できたら、インストールを実行します。
TensorFlowをインストールするには、以下のシステム要件とハードウェア要件（2025年時点）を満たす必要があります。
【システム要件】
- Python 3.7 以上
- pip 19.0 以降（manylinux2010 対応、TensorFlow 2 は pip の新バージョンが必要）
- Ubuntu 16.04 以降（64 ビット）
- macOS 10.12.6（Sierra）以降（64 ビット）（GPU 非対応）
- Windows 7 以降（64 ビット）
【ハードウェア要件】
TensorFlow 1.6 からバイナリに AVX 命令が使用されており、古い CPU では動作しない可能性があります。
GPU サポートには CUDA® 対応カードが必要。（Ubuntu、Windows）
上記の要件をチェックした上で、TensorFlowの公式サイトからパッケージをダウンロードする」をクリックします。
それぞれの環境に合わせて、TensorFlowのインストールを実行すれば完了です。
TensorFlowの身近な活用例
こちらでは、TensorFlowの身近な活用例について紹介します。 インターネット上でTensorFlowがどのように使われているのかを理解できるため、ぜひチェックしてください。
TensorFlowの開発元であるGoogle社では、検索や翻訳、メールの選別、広告表示などに活用されています。
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についても、TensorFlowが重要な役割を担っているのです。
X（旧Twitter）
代表的なSNSであるXでは、タイムラインのランク付け機能としてTensorFlowが活用されています。
ユーザーに関連性の高いツイートをタイムラインの最上部に表示するランク付け機能は、機械学習によってユーザーが求める重要なツイートを上位に表示させられるように改善されています。 ユーザーの利便性向上として、TensorFlowが重要な役割を担っているのです。
TensorFlowの学習方法
TensorFlowを学習するには、以下のような方法があります。
- 公式Webサイトのチュートリアル
- 動画や書籍で学習する
それでは詳しく解説します。
公式Webサイトのチュートリアル
TensorFlowは、公式Webサイトに使い方についてチュートリアルが公開されています。
初心者向けとエキスパート向けのチュートリアルが用意されているため、自分のスキルレベルに合わせた学習をおこなえます。
初心者向けではKarasを使用したMLの基本やデータのロードと前処理などを日本語で学習できるので、基本を学びたい方におすすめです。
動画や書籍で学習する
TensorFlowは世界的に利用者数が多いことから、関連する動画や書籍が多数あります。
画像認識や音声認識、画像検索などを学べるため、学習したい内容に合わせてはじめられます。
動画であれば視覚的に内容を把握できるので、理解もスムーズなのでおすすめです。
公式Webサイトのチュートリアルで学習できない内容を身につけたいときは、関連する動画や書籍をチェックするようにしましょう。
まとめ
今回は、TensorFlowの詳細からメリット、注意点、活用例、学習方法まで詳しく解説しました。
TensorFlowはAI開発に必要なニューラルネットワークの構築ができるので、機械やシステムに論理的な思考・学習ができます。
凡用性や拡張性も高いことから、世界的にシェアされているライブラリです。
これからAI開発の事業や仕事をはじめたいと考えている方は、ぜひGoogle社のTensorFlowを取り入れてみましょう。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
