Chainerとは・AI関連用語集

Chainerとは、意味や概念を詳しく解説

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Chainer

チェイナー

Chainerは、ニューラルネットワークの学習、及び計算を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。Python(汎用型のプログラミング言語)ベースの日本製フレームワークで、特に深層学習(ディープラーニング)のプログラムを作成するのに適しているとされる。

2015年、IoT分野での活用を中心にディープラーニングの研究を行っているスタートアップ企業「株式会社Preferred Networks」の主導で開発され、現在も研究が進められている。日本国内を中心に徐々に利用が広まっている。

<メリット>

・Pythonでコードが完結するため、複雑な深層学習に必要なニューラルネットワークの構成を比較的シンプルに記述できる
・インストールやデバッグが容易
・Pythonを効率的に学習することができる
・計算グラフの構築が簡単で、省メモリ

などが挙げられる。

一方でアップデートの頻度が高い、世界的な利用人口が少ないといった注意点もある。利用人口が少ないと関連書籍が出ていなかったり、ネット上でも情報が探しにくかったりといった欠点があるため、あまり初心者向けとは言えないかもしれない。

Chainerの活用事例としては、まず「ImageNet」が挙げられるだろう。これは超大規模な画像データベースで、2万カテゴリ約1400万枚という画像から機械学習や分類に必要なデータを集めることができる。Chainerをより分散学習に特化させた追加パッケージ「Chainer MN」を使った例によれば、ImageNetの画像と語句の対応についての深層学習の速度を計測したところ、世界最速を記録したという。

また、Chainerを用いて実装されたサービスには「PaintsChainer」がある。これは白黒で描いた線画をアップすれば自動で着色できるというもので、人物画であってもポイントごとに適したカラーが選択される点、複数の着色スタイルから作風も選べるので、個性を出すことも容易という点などから話題になった。日本製ということもあり、今後もChainerを活用した画期的なサービスが生まれることを期待したいところだ。

AI用語解説:×AI編集部監修

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