機械学習は英語でなんというのか

2025年12月7日

日本語の「機械学習」に対応する標準的な英語表現は Machine Learning です。

略称 ML が論文・技術文書でも日常的に使われています。

英語として分解すると、

Machine：計算機・コンピュータ全般
Learning：データから規則性を学ぶプロセス

という意味をもち、「コンピュータがデータを用いて自動的に学習する手法・アルゴリズム」を指す正確な表現です。

Machine Learning の厳密な意味

Machine Learning とは、次のように定義できます。

明示的にルールをプログラムすることなく、データからパターンを学習し、
予測・分類・判断を行うためのアルゴリズム体系。

特定のタスクに最適な規則を、プログラム側が自動で獲得していく点が特徴です。

AI・Deep Learning との関係

Artificial Intelligence（AI）

日本語：人工知能
範囲：知能的な振る舞いを実現する技術全般
位置づけ：Machine Learning は AI を構成する要素のひとつ

整理すると、AI ⊃ Machine Learningという包含関係で表されるのが一般的です。

ただし、実務では「AI＝機械学習や深層学習技術」とほぼ同義で扱われる場面も多く、文脈によって意味の広さが揺れます。

Deep Learning（深層学習）

Deep Learning は Machine Learning の一分野であり、多層構造のニューラルネットワークを用いた学習手法です。

画像認識
音声認識
自然言語処理
など、人間に近い精度を必要とする分野で大きな成果を挙げています。

Data Mining との違い

Data Mining と Machine Learning はしばしば混同されますが、目的が異なります。

Data Mining

データから有用なパターンや知識を「発見」するプロセス
分析全体の工程を指す広い概念
必要に応じて Machine Learning の手法を用いることがある

Machine Learning

高精度な予測モデルの構築が主目的
将来値の推定、分類、異常検知などに重点を置く
体系的にモデルを学習・評価する

→ 分析プロセス全体を指すのが Data Mining、モデル構築技術に特化するのが Machine Learning。
どちらが上位という関係ではなく、適用される文脈が異なります。

Machine Learning に関連する主要英語表現

Machine Learning Model

機械学習モデル

Train / Training

モデルを学習させること

Dataset / Training Data / Test Data

データセット／学習データ／テストデータ

Algorithm

学習に用いる手法（例：決定木、SVM、ニューラルネットなど）

Feature / Feature Engineering

特徴量／特徴量を設計・加工する工程

Supervised Learning

教師あり学習
（入力と正解ラベルがセットで与えられる学習）

Unsupervised Learning

教師なし学習
（ラベルなしデータから構造を見つける）

Reinforcement Learning

強化学習
（環境と相互作用し、報酬最大化の方策を学ぶ）

いずれも一般的な技術文脈で使用される正確な英訳です。

精度向上のための補足：用語のニュアンス

英語文献では、Machine Learning の語はしばしば文脈に応じて微妙に使い分けられます。

machine learning techniques：学習手法
machine learning models：学習済みモデル
machine learning systems：ML を組み込んだシステム全体
learning algorithms：学習アルゴリズム

これらを的確に使い分けることで、文章の専門性がさらに高まります。

まとめ

日本語	英語	説明
機械学習	Machine Learning (ML)	データから規則性を学び予測する技術
深層学習	Deep Learning	ML の一分野、多層ニューラルネット方式
人工知能	Artificial Intelligence	ML を含む広い概念
データマイニング	Data Mining	データから知識を抽出するプロセス