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機械学習とは：データから決まりを見つけて、新しいデータに当てはめる方法

出典を確かめた日 2026年10月1日（木） ／ 約7分で読めます

一言で

機械学習は、コンピューターがデータからパターンやルールを見つけ、それを初めて見るデータに当てはめて、予測や見分けをできるようにする方法です。国の白書は、近年の AI の話題の中心にあるのがこの機械学習だ、としています。

このページで分かること

先に知っておく言葉

出典ごとの説明

  1. 総務省「情報通信白書」令和元年版：人の「学習」にあたる仕組みをコンピューターなどで実現するもの、としている。決まった計算の手順（アルゴリズム）にそって、受け取ったデータの中からパターンやルールを見つけ、それを新しいデータに当てはめて識別や予測などをする手法、という説明。例は、ニンジンとジャガイモの写真をたくさん入れると、両者を見分けるルールを見つけ、そのあとはニンジンの写真に「ニンジン」と答えられるようになる、というもの
  2. 総務省「情報通信白書」平成28年版：数値・文章・画像・音声など、さまざまで大量のデータから、コンピューターがルールや知識を自分で見つけ出す技術、としている。例は、消費者の買い物のデータを大量に学ばせて、その人に合ったおすすめの商品を示す、というもの
  3. Google の機械学習の用語集：入力データからモデルを学習させるプログラムやシステム、としている。学習したモデルは、学習に使ったデータと同じ分布から取り出された、初めて見るデータについて役に立つ予測ができる、という条件付きの説明。こうしたプログラムやシステムを研究する分野の名前でもある、とも書いている
  4. Google の機械学習の入門講座：モデルと呼ぶソフトウェアを、データから役に立つ予測をしたり、文章・画像・音声・動画などの中身を作ったりできるよう学習させること、としている

白書の2つの版は「識別・予測・おすすめ」を例にしていますが、Google の入門講座は「中身を作る」ことまで機械学習の説明に含めています。

AI との関係

令和元年版の白書は、機械学習は AI とほぼ同じ意味で使われる場面が多いものの、AI の手法の1つという位置づけだ、としています。機械学習でない AI の例には「エキスパートシステム」を挙げています。また、機械学習の手法の1つに、層をたくさん重ねたニューラルネットワークを使う「ディープラーニング（深層学習）」があり、最近の AI ブームのきっかけになった手法として注目されている、としています。Google の用語集も、正式には機械学習は AI の一分野だが、近年は2つの言葉を同じ意味で使う組織も出てきた、と書いています。AI事業者ガイドラインは、専門家の知識を大量に取り込んで推論するエキスパートシステムを、機械学習をしなくても AI とみなす考えがある、と紹介しています。また、同じガイドラインの用語の定義では、学習データを使った機械学習で得られ、入力に応じた予測を出すものを「AI モデル（ML モデル）」と呼んでいます。

「学習」と「推論」

令和元年版の白書は、機械学習の流れを2つに分けています。

2つの段階では、ふつう別のデータを使います。ただし、推論が追加の学習になって、学習済みモデルがよくなる場合もある、としています。Google の用語集では、学習はモデルのいちばんよいパラメータ（モデルが学習で決める数値）を決める作業で、1つのデータを数回から数十億回まで使う、と説明しています。

白書は、集めたデータがそのまま使えるとは限らず、写り込んだ余計な物を取り除く（クレンジング）などの下ごしらえが要り、これがデータを使うときの壁になりうる、とも書いています。

学び方の3つの種類

令和元年版の白書は、学び方を大きく3つに分けています。

白書は、このうち最初の2つを組み合わせた「半教師あり学習」も使われている、としています。Google の入門講座は、この3つに「生成AI」を加えた4つの区分を挙げ、1つの仕組みがどれか1つ以上にあてはまる、としています。教師あり学習について、Google は、問題と答えの両方が載った過去の試験で勉強した生徒が、新しい試験に備えられるようになる、というたとえを使っています（Google の入門講座のたとえ）。

関連する言葉

出典

  1. 総務省「令和元年版 情報通信白書」第1部第1章第3節 2（1）「AIに関する基本的な仕組み」2019年 soumu.go.jp ↗
  2. 総務省「平成28年版 情報通信白書」第1部第4章第2節「人工知能（AI）の現状と未来」（3）「代表的な研究テーマ」の図表4-2-1-6、2016年 soumu.go.jp ↗
  3. Google for Developers「Machine Learning Glossary」の machine learning・training・artificial intelligence・label の項 developers.google.com ↗
  4. Google for Developers「Intro to Machine Learning：What is Machine Learning?」 developers.google.com ↗
  5. 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編 2026年3月31日、第1部「AIとは」と関連する用語の定義（「AI モデル（ML モデル）」の項） soumu.go.jp ↗

確認メモ：2026年10月1日に、上の出典を開いて確かめました。令和元年版の白書は「AIに関する基本的な仕組み」のページの本文と、図表1-3-2-1（AI・機械学習・深層学習の関係）・図表1-3-2-5（機械学習の種類）の画像を読みました。分類・回帰・戦略ゲームの用途とロボットの制御という言い方は、本文ではなく図表1-3-2-5に書かれているものです（本文には強化学習の例として二足歩行ロボットが出てきます）。平成28年版の白書は、図表4-2-1-6（人工知能の代表的な研究テーマ）の「機械学習」の欄を画像で読みました。Google は用語集の該当の項と、入門講座の「What is Machine Learning?」のページを読みました。出典ごとの違いは、白書が識別・予測を中心に説明しているのに対し、Google の入門講座は中身を作ることまで含めている点と、学び方の区分が白書は3つ、Google は生成AI を加えた4つである点です。Google の入門講座にある回帰・分類の詳しい例（家の値段・到着時間など）と、雨量の予測を物理の計算で解くやり方との比べは、長くなるため載せていません。「アルゴリズム」「パラメータ」の言い換えは、ふつうの意味を一言で添えたものです。AIログのニュースでは、この言葉はまだ出てきていないため、「ニュースでの出方」の節は置いていません。国の文書は公共データ利用規約にもとづき、内容を言い換えて使っています（出典：総務省「令和元年版 情報通信白書」「平成28年版 情報通信白書」、総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を加工して作成）。

同じ段の言葉（AIの全体像）

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    ニューラルネットワークは、機械学習で使うモデルの形の1つです。

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