AIの魔法を使いこなせ！Fit・Train・Predictをマスターする最短ルート

2026年2月12日 2026年2月12日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

機械学習のコードを初めて見たとき、英語の命令が並んでいて「うわっ、難しそう……」と感じませんでしたか。特に、FitだのPredictだの、似たような言葉が出てくると混乱してしまいますよね。

でも安心してください。これらの単語は、AIが「勉強して、本番に挑む」という人間と同じステップを指しているだけなんです。今回は、機械学習のプログラムで必ず登場する3つのメソッドについて、塾の先生と生徒の関係に例えて解説します。

学習の準備！FitとTrainの違いって何？

まず最初に出会うのが、Fit（フィット）とTrain（トレイン）です。結論から言うと、この二つは「学習させる」という意味で、ほとんど同じ文脈で使われます。

Fitは「型に合わせる」イメージ

Fitは、統計学やScikit-learnという有名なライブラリでよく使われる言葉です。直訳すると「適合させる」という意味ですね。

例えば、みなさんがオーダーメイドのスーツを作るときのことを想像してみてください。店員さんがみなさんの体のサイズを測り、その数値に合わせて布を切っていきますよね。

機械学習でも同じです。AIという「数式の型」を、用意したデータという「体形」にぴったり合うように調整する作業。それがFitなんです。

Trainは「反復練習」のイメージ

一方でTrainは、ディープラーニングなどの分野でよく使われます。こちらは日本語で言う「訓練」です。

教科書を何度も読み込み、問題集を繰り返し解いて、少しずつ賢くなっていく……。そんな泥臭い努力のプロセスを指します。

予測の本番！Predictで未来を当てる

猛勉強（FitやTrain）が終わったら、いよいよテスト本番です。ここで登場するのがPredict（プレディクト）です。

Predictは「予測する」という意味です。学習が終わったAIに、まだ見たことがない新しいデータを渡して、「これの結果は何だと思う？」と問いかける作業を指します。

Predict $=$ 学習済みのモデル $+$ 未知のデータ

ここで面白いのは、AIは「過去の経験（学習データ）」に基づいて答えを出しているだけだという点です。もし学習のときに偏ったデータしか見ていなかったら、Predictの結果もデタラメになってしまいます。

学習と予測の流れをコードで見てみよう

実際のプログラムの流れは、驚くほどシンプルです。以下の3行が基本の形になります。

Python

model.fit(学習用のデータ, 正解ラベル)
predictions = model.predict(テスト用のデータ)

1行目で「このデータと正解の組み合わせを覚えてね」とAIに教え込み、2行目で「じゃあ、この新しい問題の答えを予測して！」と指示を出しています。

ここで皆さんに質問です。もし、1行目のFitを飛ばして、いきなり2行目のPredictを実行したらどうなると思いますか。

……正解は、エラーになります！何も勉強していない生徒に、いきなり入試を受けさせるようなものですからね。AIの世界でも、事前の準備が何より大切なんです。

メリットとデメリット：なぜ分かれているのか

なぜ「学習」と「予測」という面倒なステップに分かれているのでしょうか。一気にやってくれた方が楽ですよね。その理由を整理しました。

メソッド	役割	メリット	デメリット
Fit / Train	過去から法則を見つける	一度学習すれば、その知能を保存して使い回せる。	計算に時間がかかり、パソコンのパワーを大量に使う。
Predict	未来や未知を当てる	学習が終わっていれば、一瞬で答えを出せる。	学習していないパターンの問題には手も足も出ない。

このように分かれているおかげで、私たちは「一度じっくり時間をかけて賢いAI（学習済みモデル）を作り、それをスマホやWebサイトに入れて、一瞬で予測結果を受け取る」という便利な使い方ができるのです。

まとめとこれからのステップ

Fitで型を合わせ、Predictで未来を予測する。この流れさえ押さえておけば、どんなに複雑な機械学習のコードも怖くありません。

これからは、以下の指針で学習を深めてみてください。

ハイパーパラメータの調整：Fitするときの「勉強の仕方」の設定を変えて、AIの成績がどう変わるか試す。
推論（インファレンス）：Predictのことを、現場では「推論」と呼ぶことが多いので、その言葉に慣れておく。
学習済みモデルの保存：せっかくFitさせたAIを、ファイルとして保存して、別のプログラムで呼び出す方法を学ぶ。

AI作りは、いわば「最高の生徒を育てる教育」のようなものです。みなさんも、自分の手で素敵なAIを育ててみませんか。

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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。

学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。