Alamoa（アラモア）

機械学習の第一歩を踏み出そう 〜Python & 機械学習入門コースがスタート〜

2025年11月15日

こんにちは！Alamoa メンターの tomo です。

AI や機械学習という言葉を耳にする機会が増えていますが、「実際にどうやって始めればいいの？」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。今回のコラムでは、新しく公開された「Python & 機械学習入門」コースをご紹介し、機械学習の世界への第一歩をどのように踏み出すべきかを整理します。

どんな人にフィットするコースか

  • Python の基礎を学んだ次のステップを探している方: プログラミングの基礎は理解できたが、実用的な応用を学びたい
  • データ分析や AI に興味がある方: 機械学習の仕組みを理解し、自分で予測モデルを作ってみたい
  • ビジネスでデータを活用したい方: 売上予測や顧客分析など、実務に活かせるスキルを身につけたい
  • 数学が苦手でも大丈夫: 高校レベルの数学の基礎があれば、丁寧な解説で理解できる構成になっています

コースで得られる実践知識

  • Google Colaboratory の使い方: 環境構築不要で、ブラウザからすぐに機械学習を始められます
  • データの前処理と評価指標: 実務で必須となるデータクリーニングやモデルの評価方法を学びます
  • 単回帰分析の実装: 1 つの要因から結果を予測する、最もシンプルな機械学習手法をマスター
  • 重回帰分析の実装: 複数の要因を組み合わせて、より精度の高い予測モデルを構築
  • 特徴量エンジニアリング: データをより予測に適した形に変換する技術を習得
  • 正則化（Ridge, Lasso 回帰）: 過学習を防ぎ、汎化性能の高いモデルを作る方法を学びます

コースの中身をチラ見せ

実際のレッスンでは、住宅価格予測を題材に、データから予測モデルを作る一連の流れを体験できます。たとえば、単回帰分析では以下のようなコードで、面積から住宅価格を予測するモデルを構築します。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# データの準備
data_house = {
    '面積': [30, 45, 60, 75, 90, 35, 50, 65, 80, 95],
    '価格': [1800, 2500, 3200, 3800, 4500, 2000, 2700, 3300, 3900, 4600]
}
df_house = pd.DataFrame(data_house)

# 説明変数と目的変数に分割
X = df_house[['面積']]
y = df_house['価格']

# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの学習
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 予測と評価
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"R2スコア: {r2_score(y_test, y_pred):.3f}")

このように、scikit-learn というライブラリを使うことで、複雑な数学的計算を意識せずに機械学習モデルを構築できます。コースでは、このコードの意味を一つずつ丁寧に解説し、なぜこの手順が必要なのかを理解できるようになっています。

なぜ回帰分析から始めるのか

機械学習には様々な手法がありますが、このコースでは「回帰分析」から始めます。その理由は以下の通りです。

  1. 直感的に理解しやすい: グラフにプロットすると、データの傾向が視覚的に分かりやすい
  2. 数学的な基礎が明確: 高校で学んだ一次関数や二次関数の知識がそのまま活かせる
  3. 実務でよく使われる: 売上予測、需要予測、価格予測など、ビジネスの現場で頻繁に活用される
  4. 応用への足がかり: 回帰分析を理解すれば、分類問題や深層学習へのステップアップがスムーズ

サブスク加入で広がる学習体験

メンバーシップでは、Python & 機械学習 入門コースをはじめとしたオンデマンド講座を横断的に学べるだけでなく、

  • Python 基礎、機械学習、データ分析、Web 開発、インフラなど、スキル領域ごとに体系化されたコースから、自分の目標に合わせて次に学ぶテーマを選べます
  • AI チャットによるサポート
  • Discord での質問対応や必要に応じたビデオサポート、月イチのオンラインセッションで疑問をリアルタイムに解消（サポートプラン・共同開発プラン）
  • 毎週のアジャイル運用で実務のコツを無理なく習得（共同開発プラン）

継続的にアップデートされるコンテンツラインアップを活用すれば、個人もチームも中長期の学習プランを描きやすくなります。詳細は メンバーシップページ でご確認いただけます。

編集部より

機械学習は、一見難しそうに見えますが、適切なステップを踏めば誰でも始められます。このコースを足がかりに、データから価値を見出すスキルを身につけ、AI 時代を生き抜く力を養ってください。

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