Kerasは、TensorFlowを誰でも簡単に使えるようにするための、とても親切な道具

2025年10月6日 2025年10月6日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

機械学習やAIの世界に足を踏み入れると、必ずと言っていいほど耳にするのが「TensorFlow」と「Keras」という二つの名前です。この二つの関係、特に初心者の方にとっては少し分かりにくいかもしれませんね。

一言で言うと、その関係は「Kerasは、TensorFlowを誰でも簡単に使えるようにするための、とても親切な道具」なんです。今日は、この最高のパートナーシップについて、分かりやすい例え話を交えながら解き明かしていきましょう！

TensorFlowとは？ - 強力な専門家のためのキッチン 🧑‍🍳

まず、TensorFlow（テンソルフロー）から見ていきましょう。これは、Googleが開発した、機械学習のための非常にパワフルで柔軟なライブラリです。

TensorFlowは、例えるなら「プロの料理人が使う、あらゆる機材が揃った巨大なキッチン」です。

そこには、最新式のオーブンから、真空調理器、液体窒素まで、考えられるすべての調理器具が揃っています。このキッチンを使えば、どんなに複雑で独創的な料理でも作ることができます。

しかし、その反面、それぞれの機材のクセや使い方を熟知している必要があり、初心者がいきなり使いこなすのは少し大変です。このように、TensorFlowは非常に自由度が高い分、学習コストもそれなりにかかる「低レベル」なツールと言えます。

Kerasとは？ - 誰でも美味しい料理が作れるミールキット 📦

次に、Keras（ケラス）です。Kerasは、ニューラルネットワークを直感的かつシンプルに作ることに特化したライブラリです。

Kerasは、先ほどの例えで言うと「手順通りに作れば誰でもご馳走が作れる、高級ミールキット」のようなものです。

必要な食材（モデルの部品）はあらかじめカットされ、分量も完璧に計られています。そして、「1. AとBを混ぜる」「2. Cを加えて5分焼く」といった、とても分かりやすいレシピカードが付いてきます。

利用者は、複雑な調理器具の使い方を覚える必要はなく、レシピカードの指示に従って部品を積み重ねていくだけで、あっという間に美味しい料理（＝機械学習モデル）を完成させることができます。このように、Kerasはユーザーフレンドリーな「高レベル」なAPI（ツールを操作するための窓口）なのです。

二つの関係: ミールキットは、プロのキッチンで作られている

さて、ここからが本題です。この二つの関係はどうなっているのでしょうか？

もともとKerasは、TensorFlowとは別の独立したプロジェクトでした。そして、Kerasというミールキットの調理（＝実際の数値計算）は、裏側にあるプロのキッチン（＝バックエンド）に任せるという設計になっていました。そのキッチンとして、TensorFlowや他のライブラリを選ぶことができたのです。

しかし、Kerasの分かりやすさは絶大な支持を集め、ついにTensorFlow 2.0から、KerasはTensorFlowに正式に取り込まれ、公式のツールとして推奨されるようになりました。

つまり、あのミールキット会社（Keras）は、プロの巨大キッチン（TensorFlow）に買収され、「公式ミールキット」として提供されるようになったのです。

今では、私たちが import tensorflow をすると、その中に tensorflow.keras として、最高のミールキットが標準で入っています。

結局、今はどっちを使えばいいの？ 🤔

結論から言うと、これから機械学習を始めるほとんどの人は、tensorflow.keras を使えば間違いありません。

# tensorflowライブラリの中から、kerasという道具を取り出して使う
from tensorflow import keras

# モデルの作成（レシピ通りに材料を積み重ねるだけ！）
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

このようにKerasのシンプルな書き方でモデルを作りつつ、データの準備にはTensorFlowの便利な機能 tf.data を使う、といった「良いとこ取り」が簡単にできます。まさに、ミールキットを使いながら、プロのキッチンの便利な機材も自由に借りられるような状態です。

まとめ: 最高のパートナーシップ 🤝

TensorFlowとKerasの関係をまとめると、以下のようになります。

TensorFlow: どんな計算もできる、パワフルな機械学習の「エンジン」部分。
Keras: そのエンジンを、誰でも簡単に扱えるようにしてくれる、直感的な「運転席（インターフェース）」部分。

この二つは競合するものではなく、TensorFlowという土台の上でKerasが動く、という強力なタッグを組んだパートナーです。

これから学習を始めるあなたは、迷わず tensorflow.keras を使って、そのシンプルさとパワフルさを体感してみてください。きっと、思ったよりもずっと簡単に、機械学習モデル作りの第一歩を踏み出せるはずですよ！

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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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