TensorFlowとは？特徴・活用事例・将来性・転職する際の期待値などを解説

TensorFlow（テンソルフロー／テンサーフロー）は世界的に利用されている、Google社が開発したAI（人工知能）や機械学習のソフトウェアライブラリです。

現在、生活のなかでAI化が大きく進行しています。スマートフォンやPC、電化製品などにもAI機能が導入されており、DX化や、IoTなど今後もデジタル化の波は波及していくことでしょう。

そんななか、私たちの生活をデジタル化させるエンジニア業界は大きな注目を集める市場です。エンジニア業界で転職を有利に進めるために、TensorFlowについての詳細を把握したい方も多いのではないでしょうか。

TensorFlowの特徴や活用事例、将来性などを詳しく理解することで、エンジニア業界の転職活動に役立てることができます。今回は、TensorFlowが得意としていることや、将来性、転職への活かし方などを解説するので、ぜひ参考にしてください。

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TensorFlowとは？

TensorFlow（テンソルフロー）とは、Google社が開発したAI（人工知能）や機械学習に使用するソフトウェアライブラリです。ソフトウェアライブラリとは、ソフトウェアを開発するコードや部品をまとめたファイルです。

TensorFlowは2015年にGoogleが開発して以降、ディープラーニング（深層学習）向けのフレームワークとして広く活用されるようになりました。オープンソースとして、開発した際のソースコードを無償で一般公開しているため、世界中のエンジニアが自由に活用できます。

TensorFlowの登場によってAI（人工知能）が急速に発展するようになりました。現在、世界中にTensorFlowを使って開発されたAI機能を有するさまざまなサービスや商品が発表・販売されています。

幅広いプログラミング言語に対応

TensorFlow（テンソルフロー）は、さまざまなプログラミング言語に対応しているため、汎用性の高さが注目されています。

以下は、TensorFlowが対応している具体的なプログラミング言語です。

• C++
• C言語
• Java
• Python
• Go
• JavaScript

なかでもPythonは、3.6Ver.〜3.9Ver.までの幅広いバージョンで利用できるのが特徴です。

こちらの記事でPythonの概要、得意分野について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

また、初心者におすすめのプログラミング言語でもあるPythonやJava、Goなどにも対応しているだけでなく、オープンソースで自由に利用できる点も、TensorFlowをおすすめできる要素だといえます。

さまざまなデバイスで利用可能

TensorFlow（テンソルフロー）は、深層学習（ディープラーニング）向けのソフトウェアライブラリとして開発されているため、AI学習によってさまざまなデバイスに対応できます。

分散学習と呼ばれるTensorFlowの機能により、AndroidやiOSなどのさまざまな環境でも問題なく動作する点も魅力的です。

AI機能による機械学習や、分散学習での処理速度が向上したことで、不具合の生じるデバイスにも即座に対応可能です。自動学習するための反復や計算処理を行いながら、幅広いデバイスに順応してくれます。

ニューラルネットワーク機能をオープンソースで提供

TensorFlow（テンソルフロー）では、ニューラルネットワークと呼ばれるAI（人工知能）の学習機能を備えたソフトウェアライブラリを無料のオープンソースで利用できます。

ニューラルネットワークとは、人間の脳内に無数に存在する神経細胞（ニューロン）を模したネットワークです。この神経細胞の配列を数式的に表したニューラルネットワークを活用したことで、機械が人間と同じ論理的な思考で自己学習ができるようになったのです。

TensorFlowの最も重要な機能の1つは、ニューラルネットワークの構築とトレーニングに使用できるKerasを含んでいることです。Kerasは、ニューラルネットワークを簡単に定義できるようにする高レベルのライブラリです。

こちらで、Kerasの使い方、メリットについて特集していますので併せてご覧ください。

そのため、TensorFlowは以下のようなさまざまな種類のニューラルネットワークを構築するために必要なツールやリソースを提供しています。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
• 生成的敵対的ネットワーク（GAN）

ビッグデータでも対応できる分散処理機能

TensorFlow（テンソルフロー）の特徴の1つに、高い処理能力に欠かせない分散処理機能が挙げられます。分散学習とは、データの流れを表したグラフを設計した際に、処理が必要な計算を分散・並行処理できる機能になります。

AIの汎用性を高めるためには分散学習の機能が必要であり、この分散学習を支えているのが、高い処理能力を有する分散処理です。TensorFlowの特徴の1つである分散処理の特性により、時間を要するビッグデータ処理でも問題なく作業できるようになったのです。

Googleが大元の開発者

TensorFlow（テンソルフロー）は、Google社が2015年11月9日にオープンソースとして初リリースした機械学習向けのソフトウェアライブラリです。と言っても、AI全体の制覇を狙うGoogleですから対応OSは自社OSだけではありません。

TensorFlowの対応OSは、MacOS、Windows、Android、iOS、Linuxなどです。

そのため、機械学習向けソフトウェアライブラリとしては、TensorFlowは大きな人気を集めています。世界的に進んでいるAI化の動きに欠かせないツールであり、多くのエンジニアが利用しているプラットフォームです。

なお、機械学習のライブラリは、TensrFlow以外にもPyTorch（パイトーチ）やKeras（ケラス）などがあります。そのほかにも、機械学習やディープラーニング向けのライブラリは多く提供されていますが、汎用性の高さからTensorFlowは人気を集めている状況です。

Google社はTensorFlowの前身のサービスとして、2011年にDistBeliefというディープラーニング向けソフトウェアライブラリを開発しました。しかし拡張性や汎用性に問題があったため、一般公開にはいたらなかった過去があります。

 その後、システム改良やプログラミングの再開発によって、機能性が改善されたシステムとして2015年にTensorFlowが誕生。オープンソースとして、無料で世界中に提供されるようになりました。

TensorFlowが得意としていること5選

TensorFlow（テンソルフロー）は、機械学習やディープラーニング向けのソフトウェアライブラリであり、おすすめサイト紹介や、カメラの人物オートフォーカス機能などに利用されています。

普段の私たちの生活のなかにも広く活用されている以下のようなAI機能は、TensorFlowによって実現されているのです。

• パターン認識
• 画像認識
• 音声認識
• データ分析
• 未来予測

 それぞれについて説明します。

パターン認識

TensorFlow（テンソルフロー）は機械学習やディープラーニングによって、さまざまなパターンのデータを認識できます。パターン認識は、データを分類したり、識別したり、予測したりするための機械学習技術の一種です。

機械学習の機能を利用してデータパターンを覚えさせることで、さまざまな情報を蓄積させたり識別させたりすることが可能です。画像、音声、自然言語などの異なる種類のデータに適用して、あらゆるパターンを認識することで、自動翻訳機能の向上や防犯システムの向上にもつながります。

画像認識

TensorFlow（テンソルフロー）による画像認識は、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどの画像認識タスクに対して、高い精度でモデルを構築することができます。

画像認識においては、主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が利用されます。TensorFlowは、CNNの構築とトレーニングに使用できるKerasを含んでいます。

防犯面の強化や画像認識からの文章化、画像検索機能などを向上させるために大きく技術が進化しています。

 特に人物の顔を認識する機能は年々向上している傾向にあり、将来的には人が判別する精度を大きく超えるとも期待されています。今後は画像検索に限らず、さまざまな分野でAIによる画像認識の機能が活躍していくことでしょう。

世界的に見てもAI化は大きく注目されている分野です。今後、エンジニアとして給与面を高めるための転職を考えている方は、TensorFlowの活用した転職を検討してみてはいかがでしょうか。

音声認識

音声検索や音声文章の送信、音声翻訳など、現在はさまざまな場面で音声認識の機能が導入・改善されている状況です。特に、音声認識で高い実用性が求められているのが翻訳です。

しかし、スマートフォンに利用されている音声検索機能や、音声認識による文章作成は精度の高い機能ではありません。しかし現在ではTensorFlowの技術革新の影響もあり、音声認識の精度が大きく改善されました。

AIによる翻訳機能は、TensorFlowによって日常生活でも活用できるほど精度が高い機能として、大きく注目を集めるようになっています。

データ分析

TensorFlowは、画像や信号などの膨大な情報量を短時間のうちに分析・分類できます。

機械学習やディープラーニングに適したライブラリであるため、過去のさまざまなデータを学習・認識・分析することが得意です。膨大なデータを分析できるようになったことで、画像検索の精度が上がったり製造業界や医療業界などのさまざまな業界で導入されたりしています。

具体的には、大規模建築物の構造点検や、産業システムのエラー検知、精密機械の品質検査などの場面で利用されます。

未来予測

TensorFlowは分散処理（並列処理）を使用して大量のデータを同時処理できるため、あらゆる情報を蓄積させて将来を予測することも得意としています。

AIによる自動学習や、深層学習（ディープラーニング）、機械学習などを活用することで、人間では不可能なスピードでデータ処理をしたり情報蓄積をしたりできるのです。

一例を挙げると、過去のさまざまな情報を蓄積させて、金融市場の値動きや天候、人流データを予測することに利用されています。今後、さらに精度が高まるにつれて、さまざまな業界に広く活用されていくことでしょう。

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TensorFlowとTensorFlow Liteの違い

TensorFlow（テンソルフロー）は、機械学習やディープラーニングを利用したプログラミングを設計できるライブラリです。一方のTensorFlow Lite（テンソルフロー・ライト）は、AndoroidやiOSで利用する開発プラットフォームです。

主に、モバイルデバイスや組み込みデバイス、IoTデバイスなどの、リソースが制限された環境でTensorFlowを実行するための軽量バージョンです。

TensorFlow Liteとは別に、TensorFlow Mobile（テンソルフロー・モバイル）と呼ばれるプラットフォームも存在しました。

TensorFlow Mobileも、TensorFlow Lite同様にAndoroidやiOSで利用されるプラットフォームでした。TensorFlow Mobileの改良版としてTensorFlow Liteが利用されています。

TensorFlow Mobile、そしてTensorFlow Liteは、モバイル端末のアプリに機械学習の機能やディープラーニング機能を導入した開発を行いたい場合に利用されています。なお本格的な開発を行いたい場合は、プログラミング言語によってTensorFlowが利用されていることも併せて覚えておきましょう。

TensorFlowのインストール方法

TensorFlow（テンソルフロー）を利用するためには、以下の手順でインストールしてください。

•  最新版Pythonのpipをインストール
• TensorFlowをインストール
• TensorFlowの動作確認

TensorFlowのインストール方法は、比較的難しくありません。しかしPC環境やバージョンによってはインストールできない状況も考えられるため、pip（パッケージ管理システム）やPythonのバージョンには注意しましょう。

また、Windows、MacOS、Ubuntu/Linuxのいずれかの環境を整える必要があります。そのほか、TensorFlowの機能を最大限に引き出しながら利用したい場合は、GPUやその他機能が高性能なPCスペックも意識しなければいけません。

TensorFlowはGithub（ギットハブ）と呼ばれるソフトウェア開発プラットフォームで開発されているため、Githubのサイトからインストールできます。

TensorFlowを利用できるCPUは、64bitなので併せて覚えておきましょう。

TensorFlowの活用事例

TensorFlow（テンソルフロー）は現在、さまざまな分野や場面で活用されています。現在でもAI化の技術革新には目を見張るものがあり、機能性や精度が今よりも改善されることで、今後さらに広く活用されていくことでしょう。

以下は、現段階においてTensorFlowが活用されている一例です。

業界・サービス	企業名	概要
オンライン決済	PayPal	不正検知に活用
旅行	Airbnb（エアービーアンドビー）	民泊サービスで部屋選びのための画像検索機能に導入
医療機関	GE Healthcare（GEヘルスケア）	医療器具でMRI検査による画像認識の分野で使われている。
Web・IT企業	Google	画像検索や翻訳機能、Twitterのタイムラインのランキング機能で活躍

音声認識や画像認識の分野で大きな注目を集めているTensorFlowですが、今後の技術革新により、さらに幅広い業界や領域、分野での活用が期待されます。

ニーズの高まるスキルを身につけて、エンジニアとして効率的に転職したい方には、TensorFlowのリスキリングはおすすめできるといえるでしょう。

TensorFlowの将来性

TensorFlow（テンソルフロー）は、機械学習やディープラーニングに欠かせないソフトウェアライブラリです。今後もより一層、AI開発や機械学習の分野に投資する企業が増えるため、大きな注目を集めています。

世界最大の機械学習情報プラットフォームKaggleのレポート（2021年版）の機械学習フレームワーク使用率（上記画像）では、TensorFlowは47.8％です。ディープラーニングの分野でライバルと言えるPyTorchを上回っています。

ちなみに、首位のscikit-learnはディープラーニングより取扱データ規模の小さい機械学習に良く用いられるフレームワークです。

ディープラーニングに不可欠なTensorFlowのスキルは、需要が増加していくものとされています。2023年3月現在においても、TensorFlowを扱えるエンジニアの求人は多い状況です。

日本に限らず、世界的に見てもTensorFlowの需要や将来性は高い傾向にあります。

また、TensorFlowの知識を活用する求人の業務は、給与面や待遇に優れている特徴も挙げられます。社会貢献しながら、同時に高い給与水準を求めたい方は、TensorFlowを扱えるスキルを取得すべきといえるでしょう。

TensorFlowのまとめ

TensorFlow（テンソルフロー）は、Google社が開発したディープラーニング（深層学習）に特に活用されているソフトウェアライブラリです。

ECサイトでのおすすめ商品を自動で検出したり、スマートフォンのカメラで人の顔を自動検出したり、日常生活を便利にしています。無料で誰でも利用できるオープンソフトウェアとしてリリースされており、機械学習、特にディープラーニング用のライブラリとして高いシェア率を獲得しています。

日本のみならず、世界的にAI化やDX化などのデジタル化が浸透している関係から、AI化に不可欠なTensorFlowの需要はますます高まっていく傾向です。今後はさらに技術革新が進んでいくことが予想されているため、TensorFlowを扱えるエンジニアの価値やニーズ、求人数、待遇も増加する可能性があります。

エンジニア業界で給与面を高めたり将来性の高い領域に転職したり、スキルアップを検討している方は、今回のTensorFlowの概要を参考にして、ぜひ理想のキャリアを築いていってください。

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