エンジニア視点でわかりやすく解説！
近年、「AIを学習させる」「AIが推論する」といった表現をよく目にします。しかし、これらの言葉の違いをはっきり説明できる人は意外と少ないのではないでしょうか？
この記事では、「学習（Learning）」と「推論（Inference）」の違いを、できるだけシンプルに、そして開発の現場でどう扱われているかという視点も交えて解説します。
結論：学習は“AIに知識を覚えさせること”、推論は“覚えた知識で答えを出すこと”
まずは一言でまとめると、以下のようになります：
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 学習（Learning / Training） | AIが「過去のデータ」からパターンを学び、ルールを作る過程 |
| 推論（Inference） | 学習済みAIが「未知のデータ」に対して判断・予測を行う過程 |
つまり、「学習」はAIを育てるプロセスであり、「推論」は育ったAIを使うプロセスです。
実例で理解する：猫画像の分類AI
学習（Training）
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大量の猫・犬の画像をAIに見せる
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画像ごとに「これは猫」「これは犬」とラベルを付ける
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AIが「猫と犬の違い」の特徴（パターン）を内部的に覚える
👉 この過程が「学習」。大量のデータと時間が必要。CPUよりもGPUの使用が一般的。
推論（Inference）
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初めて見る画像をAIに与える
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AIが「これは猫ですね」と判断
👉 この過程が「推論」。学習で得たルールを元に、すぐに答えを出す。
技術面での違い
学習と推論の役割分担
実際のプロジェクトでは、以下のような流れになります。
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開発者が学習用コードを実行 → モデルを生成
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生成されたモデルファイル（例：
.pt,.h5,.onnx）をプロダクトに組み込む -
本番環境で、ユーザーが入力した情報に対して推論処理を実行する
たとえばChatGPTも、学習段階では膨大なテキストデータから言語パターンを学び、その後、私たちの入力（プロンプト）に対してリアルタイムに推論しています。
モデルサイズと処理時間の違いにも注目
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学習済みモデルは数GB〜数百MBになることも
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推論用には軽量化されたモデル（量子化・蒸留済み）を使うことが多い
つまり、**「学習の成果を、推論でいかに効率的に使うか」**が、現代AI開発の課題の1つです。
まとめ：AI開発における「学習」と「推論」の違い
おわりに：どちらもAI開発に不可欠なステップ
AI開発は「学習」と「推論」、この2つのステップで成り立っています。
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モデルをどう育てるか（学習）
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モデルをどう活かすか（推論）
この流れを理解すれば、AIに対する理解もぐっと深まります。
