IT分野でよく聞く「イテレーション」という言葉。実は使われる文脈によって意味が異なります。このページでは、特にディープラーニング（深層学習）の分野と、ソフトウェア開発（アジャイル開発）の分野、それぞれの「イテレーション」について、初心者の方にも理解しやすいように解説します。
ディープラーニングにおけるイテレーション
ディープラーニングの学習プロセスにおいて、「イテレーション」は非常に重要な役割を果たします。これはモデルが学習データを一度にどれだけ処理し、パラメータ（重み）を更新したかを示す回数のことです。
これを理解するために、関連する用語「エポック」と「バッチサイズ」も一緒に見ていきましょう。
- エポック (Epoch): 全ての訓練データを何回繰り返し学習させたかを示す単位です。1エポックは、全ての訓練データを1回通り学習したことを意味します。
- バッチサイズ (Batch Size): 全ての訓練データを一度に処理するのは計算負荷が高いため、データをいくつかの小さなグループ（ミニバッチ）に分割します。バッチサイズは、この1つのミニバッチに含まれるデータサンプルの数です。
- イテレーション (Iteration): 1つのミニバッチを処理して、モデルのパラメータを1回更新することです。全データを学習し終える（1エポック完了）までに必要なイテレーション数は、データセットの総数をバッチサイズで割ることで計算できます。
具体例で理解する
例えば、10,000件の画像データセットがあり、バッチサイズを100に設定したとします。
この場合、1エポックを完了させるために必要なイテレーション数は、以下の計算で求められます。
10,000 (データ総数) ÷ 100 (バッチサイズ) = 100 イテレーションつまり、100個のミニバッチをそれぞれ処理し、100回パラメータを更新した時点で「1エポックが完了した」ということになります。 この反復的なプロセスを通じて、モデルは少しずつデータからパターンを学習し、賢くなっていきます。
用語の関係まとめ
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| エポック (Epoch) | 訓練データ全体を学習した回数。 |
| バッチサイズ (Batch Size) | データを分割した際の、1つのグループ（ミニバッチ）に含まれるデータ数。 |
| イテレーション (Iteration) | ミニバッチを1回処理する（パラメータを1回更新する）こと。 |
Pythonコードでのイメージ
実際のディープラーニングフレームワーク（例: Keras）では、学習プロセスは以下のようなコードで表現されます。steps_per_epochがイテレーション数に相当します。
# サンプルデータとバッチサイズを定義
total_samples = 10000
batch_size = 100
# 1エポックあたりのイテレーション数を計算
steps_per_epoch = total_samples // batch_size # この場合は100
# モデルの学習を実行
# この場合、1エポックで100回のイテレーション（パラメータ更新）が行われる
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=steps_per_epoch) ソフトウェア開発（アジャイル）におけるイテレーション
一方、ソフトウェア開発、特にアジャイル開発の文脈で使われる「イテレーション」は、ディープラーニングとは全く異なる意味を持ちます。
このアプローチの目的は、短いサイクル（通常1〜4週間）を繰り返すことで、仕様変更に柔軟に対応し、リスクを低減しながらプロダクトの品質を継続的に向上させることです。
- 反復的なサイクル: 各イテレーションの終わりには、実際に動作する成果物を作成し、顧客からのフィードバックを受け取ります。
- 継続的な改善: フィードバックを次のイテレーションに活かすことで、プロダクトを段階的に改善・成長させていきます。
- スプリントとの関係: アジャイル開発手法の一つである「スクラム」では、このイテレーションのことを「スプリント」と呼びます。 基本的に同じ概念を指す言葉として使われることがほとんどです。
この開発手法は、顧客の要求が変わりやすい現代のビジネス環境において、非常に効果的であるとされています。
まとめ
「イテレーション」という言葉は、使われる分野によって意味が大きく異なります。
- ディープラーニングでは: モデルのパラメータを1回更新する処理単位。
- アジャイル開発では: 短期間で反復する開発サイクルそのもの。
どちらの分野においても「反復」という共通のニュアンスを持っていますが、その対象と目的は明確に異なります。この違いを理解することで、技術的なドキュメントや会話の内容をより正確に捉えることができるようになるでしょう。