【初心者エンジニア向け】「次元」「特徴量（とくちょうりょう）」「パラメータ」の違い

2025年7月4日 2025年7月4日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

今日は「次元」「特徴量（とくちょうりょう）」「パラメータ」という、よく似て聞こえるけど実は意味がぜんぜん違う3つの用語について、しっかり区別して説明していきます。

これらの言葉、どれもデータ分析や機械学習の世界でよく登場します。でも、それぞれの役割や意味を取り違えてしまうと、学習や問題演習の理解が一気に難しくなります。

まず、ざっくり言うとこんな違いがあります：

用語	主な意味	どこで使われるか
次元	データの軸の数（＝特徴量の数）	データの構造・数学的な視点
特徴量	モデルに与える情報の項目（例：身長、体重）	データの入力として
パラメータ	モデル内部の調整可能な数値（例：重み、バイアス）	学習モデルの構成要素

一見似ているようで、かなり役割が違いますよね。では、ここからはひとつずつ詳しく掘り下げていきましょう。

次元（Dimension）とは？

まず「次元」と聞くと、何を思い浮かべますか？

たとえば、1次元＝直線、2次元＝平面、3次元＝立体、というイメージはありますよね。
機械学習や統計の世界でも、次元＝データの軸の数という意味で使われます。

具体例：

「身長」と「体重」のデータ → 2次元
「身長」「体重」「年齢」 → 3次元

このように、特徴量が3つあると、データは3次元空間に分布するというわけです。

つまり、「特徴量の数と次元数は基本的に同じ」です！

ただし注意したいのは、次元はあくまで数学的な表現であり、意味を持たない軸も含む場合があります。
（たとえば、主成分分析などで変換された軸も「次元」です）

特徴量（Feature）とは？

「特徴量」とは、データの中で予測や分類に使う項目のことです。

機械学習では、この特徴量が非常に重要です。なぜなら、モデルはこの情報をもとに学習をするからです。

例：犬と猫の画像を分類する場合

画像の縦横のピクセル値
色の分布（RGB）
耳の形や尻尾の長さ（もし計測できれば）

これらが特徴量になります。

ポイント：

特徴量は入力データの情報
「人が設計する」こともあれば「自動抽出」する場合もある（例：ディープラーニング）

パラメータ（Parameter）とは？

「パラメータ」は、モデルの中で学習によって決まる数値です。

たとえば、線形回帰モデルでは以下のような式になります。 y=a⋅x+b

ここで「a（傾き）」と「b（切片）」がパラメータです。

例：ニューラルネットワークのパラメータ

各層の重み（weight）
バイアス（bias）

これらは最初はランダムに設定され、学習を通して少しずつ調整されます。

特徴量とパラメータの違い

	特徴量	パラメータ
役割	入力として使う情報	モデルの内部を構成する値
どこから来るか	データセット	学習の過程で決まる
例	年齢・身長・画像ピクセル	重み、バイアス、係数など

よくある誤解：「全部同じでしょ？」

「次元が多いってことはパラメータが多いってこと？」
「特徴量とパラメータって似てない？」

たしかに、特徴量の数（＝次元数）と、必要なパラメータの数には関係があることが多いです。
でも、イコールではありません！

たとえば、ニューラルネットワークでは特徴量が100個でも、重みは数千〜数百万個になることもあります。
つまり、入力の数（＝特徴量）より、モデルの規模の方がずっと大きくなることもあるというわけです。

最後に：この3つをどう使い分けるか？

データを扱うときには「特徴量」に注目
数学的な表現をするときは「次元」を意識
モデルの構造や学習を考えるときは「パラメータ」を管理

こう考えると、用途がスッキリ分かれてくるはずです！

今後の学習の指針

この3つをマスターすることで、機械学習やAIの仕組みが一気にわかりやすくなります。
今後は以下のステップで理解を深めていくのがおすすめです。

自分で簡単なデータセットを作ってみる（ExcelでもOK！）
特徴量を変えてモデルの予測結果がどう変わるかを試す
パラメータが学習でどう変化するかを図で見てみる（scikit-learnなどで）

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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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