機械学習サービス「 TensorFlow 」とは？メリット、デメリット、活用事例まで徹底紹介！

「 TensorFlow 」というオープンソースソフトウェア（ OSS ）をご存知でしょうか？ TensorFlow は Google が提供している機械学習/ AI の OSS です。TensorFlow を活用することで、精度の高い人工知能（ AI ） を自社で効率的に構築できます。

本記事では、 TensorlFlow の概要から、メリット、デメリット、活用事例まで一挙にご紹介します。自社で人工知能（ AI ） の利用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

Google の機械学習 OSS 「 TensorFlow 」とは？

TensorFlow （テンソルフロー）は、 Google が提供している機械学習/ AI の OSS であり、端的に TensorFlow の内容を説明すると「機械学習のソフトウェアライブラリ」です。ライブラリとは、プログラムを設計するときに必要な機能をまとめたファイルのことです。

次章で詳しくご説明しますが、 TensorFlow は様々な特徴を持っており、機械学習を効率的に進めていくためには必要不可欠な OSS となっています。

Google は2011年に「 DistBelief 」というディープランニングの基盤を開発しました。 DistBelief は音声認識などのサービス性能向上を目的としたものでしたが、汎用性が低い点がネックとなり、サービス公開には至りませんでした。

この DistBelief の課題を見事に解決したライブラリが TensorFlow であり、同 OSS を活用することで DistBelief の汎用性は大きく改善されました。このような経緯もあり、 TensorFlow の性能は多くの人に認められることとなり、今では全世界に公開されている OSS となっています。

TensorFlow の特徴

ニューラルネットワークを構築できる

TensorFlow の最大の特徴として、ニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路の一部を模した数理モデルであり、人工知能（ AI ）が学習や推論など、人間と同じような高度な判断を行うために必要なものです。

ニューラルネットワークを活用することで、機械が人間と同じような論理的思考、学習を行うことができるようになります。

各種処理を計算グラフで表現している

計算グラフとは、グラフを用いることで計算プロセスを視覚的に理解しやすくするための技法です。TensorFlow では、様々な処理を計算グラフで表現する仕様になっています。

TensorFlow は計算処理はもちろんのこと、文字列の出力やファイル保存などの実行についても計算グラフを採用しています。そのため、各種処理を最適化することができ、高速演算を実現することが可能になります。

安全な環境で分散学習を行うことができる

分散学習とは、計算対象を複数に分散して並列処理を行うことです。TensorFlow は分散学習を実装しているため、ビッグデータをはじめとした大容量データを取り扱うことができ、 iOS や Android など OS 環境を選ぶことなく利用可能です。

本来、分散学習は通信遮断やデバイス故障などのリスクがありますが、 TensorFlow は「 Fault Tolerance 」という機能を搭載しており、障害発生前に処理の実行を停止することができます。停止された後は、また最初から再構築してくれるため、安全に分散学習を進めることができます。

TensorFlow のメリット

利用ユーザー数が多い

TensorFlow は Google が提供していることもあり、機械学習の分野の中でも全世界で多くのシェアを占める OSS です。

そのため、インターネット上には TensorFlow に関する多くの情報が掲載されており、不明点・疑問点が出てきた場合でも、スムーズに解決することができます。

個人ブログや様々な Web サイトで TensorFlow について解説されているため、これから勉強したい方にもオススメです。 TensorFlow に関する資料も豊富に用意されているため、 OSS を安心して利用していく上では大きなメリットだと言えます。

追加ライブラリが豊富

TensorFlow には、ニーズに応じて追加可能なライブラリが豊富に用意されています。

例えば、 TensorFlow で強化学習を行うことができる「 TensorFlow Agents 」や、構造化信号によりニューラルネットワークをトレーニングできる「 Neural Structured Learning 」などが挙げられます。

数多くのライブラリが内包されているため、自社の状況や実現したいことに合わせて、多種多様なライブラリを活用することができます。

GPU 操作が不要

GPU とは「 Graphics Processing Unit 」の略であり、3D グラフィックスに代表される画像処理などを行うための半導体チップです。

機械学習に利用されるライブラリの中には、都度 GPU の処理が必要になるライブラリも存在します。一方で、 TensorFlow は GPU を基本的に使用する設定のため、作業者の負荷を減らすことができ、会社の生産性向上を実現します。

TensorFlow のデメリット

計算グラフの構成変更ができない

TensorFlow の特徴であり、高速演算を実現できる計算グラフですが、一度構築したものを変更することは不可能です。そのため、処理結果に合わせて計算グラフやニューラルネットワークを修正することはできず、場合によっては作業工数が大きくなるというデメリットが存在します。

高いマシンスペックが求められる

TensorFlow を活用するためには、高いマシンスペックが必要になります。 GPU を搭載していないデバイスでも操作自体は可能ですが、 TensorFlow 本来のパフォーマンスを最大限に発揮することはできません。

そのため、 TensorFlow を有効に使いたい場合は、予算に余裕を持ってハイスペックなマシンを導入する必要があります。とは言え、 TensorFlow は非常に優れた OSS であるため、多少の投資は仕方のないことだと捉えましょう。

ソースコードが独特である

TensorFlow は「テンソル（多次元配列）」によって情報を管理しており、一般的なプログラミング言語とは異なり、独特なソースコードを採用しています。

そのため、TensorFlow を使いこなすためには一定の専門知識が必要であり、時間をさいて勉強しなければいけません。ライブラリを実務で使うまでに時間や工数がかかる点は、 TensorFlow のデメリットのひとつであると言えます。

TensorFlow の活用事例

画像認識

TensorFlow は様々なシーンにおける画像認識に活用されています。

例えば、店舗に設置された監視カメラの画像から人間の顔を認識し、データベースの登録情報と照合することで自動的に来店者を特定・管理することができます。

また、ブランド品の画像をあらかじめ学習させておき、商品の偽物を自動的に感知するシステムもネットショップなどで実際に運用されています。

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画像検索

世界中で利用されている Google の画像検索ですが、実はシステムの裏側では TensorFlow が使われています。元の画像を学習させておき、これまで学んだ特徴と照合することで、適切な検索結果を返すことが可能になります。

Google 画像検索の精度は年々高まっており、将来的には人間とほぼ同等、もしくはそれ以上の性能にまで進化する可能性を秘めています。

音声認識

今では音声認識が様々なシーンで利用されていますが、ここでも TensorFlow が活用されています。

TensorFlow による音声認識の精度は高く、市場の中でもトップクラスの性能となっています。最近では、最新機器には音声認識の機能が搭載されていることが多く、今後も活躍の幅は大きく広がることでしょう。

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言語翻訳

TensorFlow は言語翻訳の分野でも活躍しています。従来の翻訳サービスは精度に大きな問題があり、ひと昔前の Google 翻訳もその例外ではありませんでした。

しかし、ニューラルネットワークの活用により、テキスト翻訳や音声翻訳の精度が飛躍的に向上しました。人間が翻訳業務を行うよりもコストを抑えることができ、かつ、作業時間を問わずに翻訳作業ができるなど、様々なメリットを生み出しています。

まとめ

本記事では、 Google が提供する機械学習/ AI の OSS 「 TensorFlow 」について、概要から、メリット、デメリット、活用事例まで一挙にご紹介しました。

TensorFlow は機械学習を進める上で必要不可欠な OSS であり、企業が TensorFlow を活用することで業務効率化や生産性向上を実現することができます。

現在、 TensorFlow は様々な分野で活用されており、業種や規模を問わずに多くの企業が採用しています。本記事を参考にして、ぜひ自社での TensorFlow 導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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