機械学習に登場する記号に強くなろう

2026年2月24日 2026年2月24日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

数学や機械学習を学んでいると、当たり前のように出てくる記号たち。でも、ふとした瞬間に「これって、なんでこの文字なの？」と疑問に思ったことはありませんか？実は、それらの記号一つひとつには、まるで歴史ドラマのような深い理由と、先人たちが築き上げた「数学のルール」が隠されているんです。

今回は、研修でもよく質問をいただく「パラメータの $\theta$ （シータ）」や「誤差の $\epsilon$ （イプシロン）」、そして「 $\pi$ （パイ）や $\log$ （ログ）」の正体について、初心者の方にも分かりやすく解き明かしていきます。数式の裏側にある物語を、一緒に覗いてみませんか？

なぜパラメータは $\theta$ なのでしょうか？

機械学習の数式を見ると、必ずと言っていいほど $\theta$ という記号が登場します。なぜ、わざわざ書きにくいギリシャ文字を使う必要があるのでしょうか。

未知の定数という特別な立ち位置

数学の世界には、文字の使い方に暗黙の了解があります。

$x$ や $y$ ：コロコロ変わる変数（入力データなど）
$a$ や $b$ ：決まった数字（定数）
$\theta$ ：まだ正体が分からないけれど、これから探し出す特別な定数（パラメータ）

例えば、皆さんは学校で一次関数を習ったとき、 $y = ax + b$ という式を見ませんでしたか？この $a$ や $b$ が、機械学習の世界では $\theta$ という一つのパッケージにまとめられているイメージです。

例えるなら、 $x$ は料理に使う「食材」で、 $\theta$ はその味を決定づける「秘伝の調味料の配合比率」です。食材（データ）に合わせて、最も美味しい味（予測）を作るための最適な配合（ $\theta$ ）を、計算によって探し出すのが機械学習の正体なのです。

統計学からの伝統的な継承

もう一つの理由は、歴史にあります。機械学習は「統計学」という学問の子供のような存在です。統計学では昔から、集団の性質を表す真の値を「母数」と呼び、それを $\theta$ と書く習慣がありました。

最尤推定（さいゆうすいてい）という、最もらしい値を当てる手法の教科書を開けば、どこもかしこも $\theta$ だらけです。この伝統をそのまま受け継いでいるため、現代の最先端のAI技術でも $\theta$ が主役として君臨しているわけですね。

学習を支える脇役たちの正体

$\theta$ 以外にも、数式を彩る個性豊かな記号たちがいます。彼らの役割を整理してみましょう。

記号	読み方	役割	理由・由来
$\alpha$	アルファ	学習率	変化の大きさを決める「比例係数」の定番
$\lambda$	ラムダ	正則化の強さ	ラグランジュ未定乗数法という数学の手法からの伝統
$\epsilon$	イプシロン	誤差・ノイズ	英語の Error の頭文字に近いギリシャ文字

なぜ $\alpha$ が学習速度を決めるのか

学習率 $\alpha$ は、一歩の歩幅のようなものです。

$\theta \coloneqq \theta - \alpha \times \nabla J ( \theta )$

という式で、山を下るスピードを調整します。数学では昔から、何かの大きさを微調整する係数に $\alpha$ を使う文化がありました。そのため、AIが学ぶスピードを調整する魔法の数字にも、この文字が選ばれたのです。

誤差が $\epsilon$ と呼ばれる理由

計算した値と、実際の値のズレを「誤差」と言います。この誤差を表す $\epsilon$ は、数学では「目に見えないほど小さな、でも無視できない量」を指すときに使われます。

$y = f ( x ) + \epsilon$

この式は「完璧な理論値 $f(x)$ に、現実のちょっとしたノイズ $\epsilon$ が混じっている」という状態を表しています。

記号の常識を疑ってみる： $\pi$ と $\log$ の秘密

皆さんが知っている記号にも、実は意外な一面があります。

$\pi$ はいつも円周率ではない？

「 $\pi$ といえば $3.14$ でしょ！」と思いますよね。確かに幾何学の世界ではそうです。円周（Periphery）の頭文字 $p$ に対応するギリシャ文字として定着しました。

しかし、文脈が変われば意味も変わります。

確率の世界：成功する確率を表す
統計の世界：データの分布の形を表す

このように、数学記号は「絶対にこれ！」というルールではなく、その場その場での「役割名」のようなものなのです。

$\log$ は計算を楽にするための発明品

$\log$ （対数）は、今でこそ複雑な数式に見えますが、元々は「巨大な数字の掛け算を、簡単な足し算に変える」ために発明された、計算を楽にするためのツールでした。

名前の由来は、ギリシャ語の logos （比・理）と arithmos （数）を組み合わせた造語です。

機械学習で $\log$ が多用されるのは、確率の掛け算を足し算に変換して、コンピュータが計算しやすくするためです。先人の知恵が、現代のAIの計算を支えているなんて、ワクワクしませんか？

まとめと今後の学習指針

いかがでしたか？難しそうに見える数式も、記号の意味を知ると、まるで一つの物語のように読めるようになってきます。

記号を味方にするためのポイント

ラテン文字（ $x, y$ など）は、変化する「主役のデータ」
ギリシャ文字（ $\theta, \alpha, \sigma$ など）は、仕組みを支える「設定値」
記号の意味に迷ったら、その学問の「歴史（統計学や解析学）」を調べてみる

次のステップへのアドバイス

まずは、数式を見たときに「うわっ」と拒絶反応を起こさず、「この $\theta$ 君は、今はどんな設定を担当しているのかな？」と擬人化して考えてみてください。

これからは、実際に手を動かしてプログラミングをしてみるのも良いでしょう。コードの中では $\theta$ が weights という名前に変わっていたりします。数学の理論が、どのように具体的なプログラムに翻訳されているのかを観察すると、理解がさらに深まります。

もし興味があれば、次は「なぜ $\sigma$ は標準偏差に使われるのか？」といった、統計学の深い記号の世界も探検してみましょうか？

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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！
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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。