ml5.js・とは？初心者にも分かる使い方と可能性を解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ml5.js・とは？

ml5.js は、ウェブ上で機械学習を扱える JavaScript ライブラリです。初心者に優しい API と、豊富なデモが揃っており、プログラミングの経験が少ない人でも機械学習の体験を始められます。ml5.js は TensorFlow.js の上に構築されており、複雑なモデルの内部を詳しく理解しなくても、簡単な予測をブラウザー上で実行できます。

このライブラリの魅力は三つのポイントです。第一に使いやすさ。第二に学習コストが低いこと。第三に、実際の成果をすぐに見られるデモが多いことです。公式サイトには画像分類、姿勢推定、スタイル変換など、初心者でも動かせるデモが多数用意されています。

使い方の概要

基本的な流れは次の通りです。まず HTML で ml5.js のライブラリを読み込み、次に目的に合ったモデルを選びます。画像分類なら ml5.imageClassifier、姿勢推定なら ml5.poseNet などを使います。モデルを読み込んだら、predict、estimate といった関数を呼び出して結果を得ます。結果はリアルタイムに画面へ反映され、ブラウザ上ですぐに体感できます。

<th>特徴

説明
使いやすさ	シンプルな API と豊富なサンプル
対象者	初心者から中級者まで
基盤	TensorFlow.js の高レベル API

なぜ ml5.js が注目されるのか。その答えは 創造性を支える道具としての機能と、教育現場での実用性にあります。観察・試行錯誤を通じて、自分のアイデアをすぐ形にすることができる点が大きな魅力です。

代表的な事例と使いどころ

以下は王道の活用例です。デモは公式サイトで確認できます。

事例	説明
画像分類	入力した画像を犬・猫などに分類します
姿勢推定	人のポーズをリアルタイムで検出します
スタイル変換	絵のスタイルを別の絵風に変換します

学習のコツとしては、まず小さなデモを動かして結果を観察すること。データの質とデータ数が精度に直結します。ブラウザの性能やネットワークの影響もあるので、無理のない範囲で進めましょう。

3つのポイントで理解を深める

ポイント1: 単純なデモから始めると理解が深まります。

ポイント2: 失敗しても原因を追究して別のデータやモデルを試してみる。

ポイント3: 公式ドキュメントとコミュニティのチュートリアルを参照する。

まとめ

ml5.js は、ウェブ上で機械学習を体験する入り口として最適です。難しそうに見える ML の世界を、身近なデモとともに学ぶことができます。興味があれば公式デモを動かして、どんな予測ができるのかを体感してみてください。

ml5.jsの同意語

ml5.js: ブラウザ上で機械学習を手軽に扱える JavaScript ライブラリ。主に画像分類や物体検出などの機械学習機能を、初心者にも使いやすい高レベル API で提供します。TensorFlow.js の上に構築され、p5.js との連携を想定した設計です。
ML5.js: ml5.js の別表記。ブラウザ上で機械学習を手軽に扱える JavaScript ライブラリという意味は同じで、名称の大文字表記のバリエーションです。
ml5: ml5.js の略称。ブラウザ上で機械学習を簡単に活用できるよう設計された高レベル API を提供する JavaScript ライブラリの短縮形です。
ML5: ML5 の別表記。ml5.js の大文字表記の略称で、同じライブラリを指します。
ml5.jsライブラリ: ml5.js という名前のライブラリ。ブラウザ上で機械学習を手軽に使えるよう、開発者向けに高レベル API を提供します。
ML5.jsライブラリ: ML5.js というライブラリの名称。ブラウザ上で機械学習を簡単に扱えるよう設計された ml5.js の別表記です。

ml5.jsの対義語・反対語

非機械学習: 機械学習を使わず、データからの自動学習を行わないアプローチのこと。
伝統的なプログラミング: MLを使わず、通常の手続き・アルゴリズムで問題を解く昔ながらの開発手法。
手作業の特徴量エンジニアリング: データの特徴を人が設計して作る方法で、MLが自動でやる特徴量抽出とは対照的。
ルールベースAI: 決められたルールだけで判断するAIで、学習を前提としないアプローチ。
低レベルの機械学習API: 細かな制御を可能にする、ml5.jsの高レベルAPIとは異なる低レベルAPI利用のスタイル。
手続き型プログラミング: データと処理を逐次的に書くスタイルで、機械学習の自動化とは違う設計思想。
サーバーサイドML: 機械学習処理をサーバー上で実行する設計・環境で、クライアント側の ml5.js とは対照的。
クラウドベースのAIサービス: AI機能をクラウドのAPI経由で利用する形態で、ローカルの ml5.js とは異なる運用。
大規模データ向けMLライブラリ: 大規模データ処理や分散処理に特化したライブラリで、ml5.js の軽量・教育向け性質とは対照的。
商用・高度なAIフレームワーク: 企業用途の高度な機能を提供するライブラリで、教育用のml5.jsのシンプルさと対比。
クライアントサイドMLの対義（サーバーサイド中心）: クライアント側で動く ml5.js に対するサーバーサイド中心の実装思想。

ml5.jsの共起語

TensorFlow.js: ml5.jsはTensorFlow.jsをベースにして、Webブラウザ上で機械学習を動かせるようにした高レベルのライブラリです。
p5.js: 創作的コーディングのためのJavaScriptライブラリで、ml5.jsの多くのデモはp5.jsと組み合わせて使われます。
JavaScript: ml5.jsはJavaScriptで動作するライブラリで、Webページに組み込んで使います。
ウェブ: WebアプリケーションやWebページ上で機械学習を実装する場面でよく使われます。
ブラウザ: 推論は主にクライアントのブラウザ内で行われ、サーバー負荷を軽減できます。
機械学習: ml5.jsは機械学習を手軽に扱えるようにするツール群です。
機械学習ライブラリ: MLの機能を提供するライブラリ群の一つとして位置づけられます。
ImageClassifier: ml5.jsの画像分類APIの名称で、画像を事前学習済みモデルや転移学習で分類します。
画像分類: 画像をカテゴリに割り当てる基本的なタスクのことです。
PoseNet: ml5.jsに実装された姿勢推定モデルで、身体の関節位置を推定します。
姿勢推定: 人体のポーズや関節の位置を検出・推定するタスクの総称です。
FaceMesh: 顔のランドマークを検出するモデルで、表情分析や追跡に使われます。
顔ランドマーク検出: 顔の特徴点を検出して追跡します。
BodyPix: 人体のピクセルセグメンテーションを行うモデルで、体の領域を分離します。
人体セグメンテーション: 人物の身体部分をピクセルレベルで切り出す機能です。
SoundClassifier: 音声データを事前設定されたクラスに分類する機能です。
音声分類: 音声信号をカテゴリに分けて識別する処理です。
NeuralNetwork: ml5.jsのニューラルネットワーククラスで、カスタム学習や推論が行えます。
転移学習: 既存の学習済みモデルを再学習して新しいタスクに適応する手法です。
モデル: 機械学習の学習済みモデルや学習対象となるモデルそのものを指します。
チュートリアル: 使い方を丁寧に解説する公式・非公式の学習ガイドです。
デモ: 動作デモや実演コードを指します。
サンプルコード: 実装例として公開されているコード片のことです。
公式ドキュメント: APIの使い方・仕様を詳しく解説している公式情報源です。
API: ml5.jsが提供する機能を呼び出すための一連の関数・手続きの集合です。

ml5.jsの関連用語

ml5.js: ブラウザ上で機械学習を簡単に扱えるJavaScriptライブラリ。TensorFlow.jsをベースに、画像・音声・テキストなどのデータを扱う高レベルAPIを提供します。初心者でも転移学習や事前学習済みモデルを利用して、MLを試せるのが特徴です。
TensorFlow.js: Googleが提供するJavaScript用機械学習ライブラリ。ml5.jsはこの上に抽象化APIを提供する形で動作します。ブラウザやNode.js上で推論・学習が可能です。
Pre-trained models: 学習済みのモデル。ml5.jsはMobileNetやPoseNetなど、事前に学習済みのモデルを手軽にロードして利用できます。
ImageClassifier: 画像分類を行う機能。ml5.ImageClassifierはMobileNetなどの基盤モデルを使い、画像をカテゴリに分類します。新しいクラスの学習には転移学習を利用します。
SoundClassifier: 音声データを用いてカテゴリを識別する機能。マイク入力から音を取り込み、音源の分類を行います。
PoseNet: 人体のポーズ推定を行うモデル。ウェブカメラや動画から関節の位置を推定し、姿勢を検出します。
FaceApi: 顔のランドマーク検出・表情分析などを行う機能。face-api.jsをラップして、顔の特徴点を取得できます。
TextClassifier: テキストデータを分類する機能。文章やフレーズをカテゴリへ振り分けます。
FeatureExtractor: 基盤モデルの中間特徴量を取り出す機能。これを使って、独自の分類器を転移学習でトレーニングできます。
NeuralNetwork: ml5.jsで提供される汎用ニューラルネットワークAPI。分類や回帰など、カスタムMLモデルを作る際に使います。
MobileNet: 軽量な画像認識用CNN。ml5.jsのImageClassifierがよく利用する基盤モデルで、転移学習の土台として使われます。
BodyPix: 体の輪郭や部位を分割して抽出するモデル。人物のシルエット抽出などに用いられます。
Transfer learning: 既存の学習済みモデルの知識を活用して、新しいデータに適応させる学習手法。ml5.jsでは転移学習を通じて少ないデータで新しいカテゴリを学習できます。
Webcam / getUserMedia: ブラウザ経由でカメラ映像を取得するAPI。ml5.jsのデモではウェブカメラを入力として使う例が多いです。
p5.js: 創作系のJavaScriptライブラリ。ml5.jsはp5.jsと組み合わせて、ブラウザ上でMLをビジュアルに扱うデモが多いです。
Browser-based ML: ブラウザ内で実行可能な機械学習。サーバーへ送信せずに推論・学習が行える点が特徴です。
Model loading / modelReady: ml5.jsでモデルを読み込む際の手順。読み込み完了時にコールバックで準備完了を通知します。
CDN / npm: ml5.jsを導入する方法。CDN経由のスクリプト読み込みや、npmでのパッケージ化など、環境に合わせて利用します。