【数学・統計・ML完全攻略】新人エンジニアのための「ギリシャ文字」読み方と意味一覧

2025年11月21日 2025年11月21日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

エンジニアとして成長したい！と思って専門書を開いたとき、あるいは論文を読み始めたとき、こんな経験はありませんか？

「数式の中に、見たこともない記号が混ざっていて読めない……」

「アルファベットの $x$ や $y$ だけじゃないの？」

その気持ち、本当によくわかります。まるで呪文のように見えますよね。

しかし、この「呪文」の正体であるギリシャ文字を理解することは、数学、統計学、そして機械学習（ML）の世界を自由に歩き回るための「パスポート」を手に入れることと同じなんです。

今日は、新人エンジニアのあなたがこれからの学習で必ず出会う、重要なギリシャ文字たちを厳選して紹介します。

なぜ数学や機械学習でギリシャ文字を使うの？

そもそも、なぜ普通のアルファベット（ラテン文字）だけではダメなのでしょうか？

理由は大きく分けて2つあります。

文字が足りなくなるから数学や機械学習の世界では、たくさんの「量」を扱います。長さ、重さ、角度、データの個数、平均値、誤差、学習率……。AからZまでの26文字では、これらを区別するのに圧倒的に足りないのです。
「役割」をはっきりさせるためこれが最も重要です。例えば、変数を $x$ 、定数を $a$ 、そして「角度」や「パラメータ」をギリシャ文字で書く、といった暗黙のルールがあります。これにより、数式を見た瞬間に「あ、これは角度の話だな」「これはAIが学習するパラメータだな」と直感的にわかるようになるのです。

【分野別】頻出ギリシャ文字・対応表

それでは、数学・統計・機械学習の分野で「これだけは覚えておきたい」というスター選手たちを紹介します。

英語のアルファベットと形や発音が似ているものも多いので、対応させながら見てみましょう。

大文字	小文字	読み方	対応する英字	数学・統計・機械学習での主な意味
$A$	$\alpha$	アルファ	a	学習率（ML）、角度（数学）、有意水準（統計）
$B$	$\beta$	ベータ	b	係数（回帰分析）、角度（数学）
$\Delta$	$\delta$	デルタ	d	差分・変化量（数学）、微分、誤差
$E$	$\epsilon$	イプシロン	e	誤差項（統計）、非常に小さい数（数学）
$H$	$\eta$	イータ	h / e	学習率（ML）、効率
$\Theta$	$\theta$	シータ	th	パラメータ（ML）、角度（数学）
$\Lambda$	$\lambda$	ラムダ	l	固有値（線形代数）、正則化項（ML）
$M$	$\mu$	ミュー	m	平均値（統計・確率）
$\Pi$	$\pi$	パイ	p	積（総乗）、円周率（数学）
$P$	$\rho$	ロー	r	相関係数（統計）、密度（物理）
$\Sigma$	$\sigma$	シグマ	s	総和（数学）、標準偏差（統計）、シグモイド関数（ML）
$\Phi$	$\phi$	ファイ	f / ph	確率密度関数（統計）、角度、空集合
$\Omega$	$\omega$	オメガ	o	重み（ML ※ $w$ も使われる）、角速度

現場の数式を解読してみよう！

表を見ただけではイメージが湧きにくいですよね。

ここでは、数学・統計・機械学習のそれぞれの場面で、実際にどのように使われているのかを解説します。

1. 【数学・ML】総和のシグマ（ $\Sigma$ ）

プログラミングでいう for ループ、あるいはExcelの SUM 関数。それが大文字のシグマです。機械学習の損失関数（AIの成績表のようなもの）の計算などで頻繁に登場します。

合計値 $S$ $=$ $\sum$ データ $x$

この記号を見たら、「右側に書いてあるものを、全部足し合わせなさい！」という命令文だと思ってください。形が Summation（総和）の頭文字 S から来ているので覚えやすいですね。

2. 【統計】平均のミュー（ $\mu$ ）と標準偏差のシグマ（ $\sigma$ ）

データ分析をする際、必ず確認するのが「データの中心」と「データのばらつき」です。

平均値 $\mu$ （ミュー）

標準偏差 $\sigma$ （シグマ）

たとえば、「正規分布」という言葉を聞いたことがありますか？釣り鐘型のグラフのことですが、このグラフの形は、中心を決める $\mu$ と、幅を決める $\sigma$ の2つだけで決まります。

統計学では、「真の平均値（神様しか知らない値）」を $\mu$ で表し、「手元のデータから計算した平均値」を $\bar{x}$ （エックスバー）と書いて区別することもあります。

3. 【機械学習】パラメータのシータ（ $\theta$ ）と学習率のアルファ（ $\alpha$ ）

AIモデルを調整するとき、主役になるのがこの2つです。

新しい知識 $\theta$ $=$ 今の知識 $\theta$ $-$ 学習率 $\alpha$ $\times$ 誤差の勾配

この式は、「AIが少しずつ賢くなるプロセス」を表しています。

ここでの $\theta$ （シータ）は、AIの脳内にある調整つまみ（重みやバイアス）をまとめて呼ぶときの名前です。

そして $\alpha$ （アルファ）は、一回の学習でどれくらいつまみを回すかという「勢い」を表します。

ギリシャ文字を使うメリットとデメリット

便利なギリシャ文字ですが、初心者を苦しめる要因でもあります。特徴を整理しておきましょう。

メリット

変数の役割が一目でわかる $\theta$ があれば「あ、これは学習させるパラメータだな」、 $\lambda$ があれば「これは固有値か正則化の話だな」と、文脈を瞬時に判断できます。
世界共通言語である日本でもアメリカでも、数式の書き方は同じです。ギリシャ文字を覚えるだけで、世界中の論文や技術記事が読めるようになります。

デメリット

読み書きのハードルが高い「ファイ（ $\phi$ ）」と「プサイ（ $\psi$ ）」など、形が似ていて区別しにくい文字があります。
分野によって意味が変わる数学では「角度」だった $\theta$ が、機械学習では「パラメータ」になります。文脈に合わせて意味を切り替える柔軟さが必要です。

今後の学習の指針

いきなり全てのギリシャ文字を覚える必要はありません！

まずは、以下の「三種の神器」から仲良くなってみてください。

$\Sigma$ （シグマ）：全部足すこと（for文）。
$\mu$ （ミュー）：平均のこと。
$\theta$ （シータ）：パラメータ（調整つまみ）のこと。

この3つが読めるようになるだけで、機械学習の参考書に対する恐怖心は半分以下になります。

もし知らない記号が出てきたら、その都度「ギリシャ文字一覧」で検索すれば大丈夫です。焦らず、一つずつ武器を増やしていきましょう！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

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