Windowsを使用していると、定期的に更新プログラムが導入されて自動更新されます。累積更新プログラムとは、CU（Cumulative Update）と言われるもので、最新の累積更新プログラムは、LCU（Latest Cumulative Update）と呼ばれています。**累積ですのでこれまでの関係する更新プログラムが累積されています。**

ここでは関係する用語を解説し、システムメンテナンスの理解を深めていきます。

### 累積更新プログラムと更新プログラムの違い

そもそも累積更新プログラムと更新プログラムの違いですが、個別の更新プログラムは単体で管理が必要であるのに対し、累積更新プログラムは過去の関連更新プログラムが累積されています。そのため*累積更新プログラムは一括導入が可能で、個別管理の手間を省くことができます。*

Windows Updateとは、Windows OSの環境を維持する目的で実装されているマイクロソフト社のオンラインサポート機能です。**OSのモジュールやコンポーネント提供以降に発生した不具合の解消や、セキュリティの維持・強化を目的とします。**
【参考】：[Windows Update の基礎知識](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/windows-update-%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E7%9F%A5%E8%AD%98-785018c5-b48e-e31f-ccac-d3934ae1d411)

*更新方法は、自動更新と手動更新に対応しており、更新のタイミングも設定可能です。*自動更新は、重要度に応じて更新されるもので、重要な更新の場合に更新プログラムをダウンロード・インストールします。
【参考】：[How to keep your Windows computer up to date](https://docs.microsoft.com/ja-jp/troubleshoot/windows-client/deployment/keep-windows-up-to-date)

手動更新は、「スタート」「設定」「更新とセキュリティ」からWindows Updateを表示させ、「更新プログラムのチェック」をクリックしインストールするかどうか判断します。
【参考】：[Windows Update:よくあるご質問](https://support.microsoft.com/ja-jp/windows/windows-update-%E3%82%88%E3%81%8F%E3%81%82%E3%82%8B%E3%81%94%E8%B3%AA%E5%95%8F-8a903416-6f45-0718-f5c7-375e92dddeb2)

Windows Update カタログは、マイクロソフト社の「Microsoft®Update カタログ」のサイトで公開されています。企業が社内向けに更新プログラムを配布する際に、利用するサービスです。

キーワード検索で該当する更新プログラムを絞り込んだり、直接KBで始まるサポート技術情報の番号を入力して詳細を得られたりすることができます。
【参考】：[Microsoft®Update カタログ](https://www.catalog.update.microsoft.com/home.aspx)

Microsoft®Update カタログから更新プログラムの詳細を表示すると、以前の更新プログラムとの関係と最新の更新プログラムの有無等が表示され、より詳細に更新プログラム導入を判断することができます。*累積更新プログラムの一覧表示や、過去に公開された更新プログラムを調査することができます。*

マイクロソフト社では、修正内容をサポート用情報公開システムの仕組みを用いて公開しています。その仕組みは、Microsoft Knowledge Baseというものです。*それぞれの公開情報にはサポート技術情報として、Knowledge Baseの略であるKBから始まる識別番号が設定されています。*

例えば、2022年6月のWindows 10 バージョン 21H2累積更新プログラムはKB5014699となります。
【参考】：[2022 年 6 月 14 日 — KB5014699 (OS ビルド 19042.1766、19043.1766、19044.1766)](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/2022-%E5%B9%B4-6-%E6%9C%88-14-%E6%97%A5-kb5014699-os-%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%89-19042-1766-19043-1766-19044-1766-5c81d49d-0b6e-4808-9485-1f54e5d1bb15)

お使いのPCのWindows Updateの履歴を見るとわかる通り、Windows 10以降は以下のように更新プログラムが分類されています。

・機能更新プログラム
・品質更新プログラム
・定義更新プログラム
・ドライバー更新プログラム
・その他の更新

マイクロソフト社のドキュメントサイトでは、以下のように用語が解説されています。
【参考】：[Microsoft ソフトウェア更新プログラムの説明に使用される標準用語の説明](https://docs.microsoft.com/ja-JP/troubleshoot/windows-client/deployment/standard-terminology-software-updates)

以降では、より詳しく更新プログラムを解説していきます。


Windows11アップグレード方法や必要スペックを徹底解説

機能更新プログラムとは、**大型アップグレードでWindows OSそのものの機能を更新するプログラムを指します。**従来は約半年ごとに大型更新として、配布されていました。Windows 10 バージョン 21H2や、Windows 10 バージョン 21H1が代表的な機能更新プログラムです。

Windows 11やWindows 10 バージョン 21H2以降は、年に1回、暦年の後半にリリースされる計画です。

Windows11と10の違いは？移行を悩む前にメリットを理解しておこう

品質更新プログラムとは、**月次の累積更新のほか、セキュリティやWindowsの問題を修正する更新プログラムを指します。**Windows 10 バージョン 21H2の累積更新プログラムや、.NET Framework 3.5 および 4.8 の累積的な更新プログラムが該当します。
【参考】：[Microsoft 毎月の品質更新プログラム](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/deployment/update/quality-updates)

セキュリティ対策については、Microsoft セキュリティ レスポンス センター（MSRC）が自社製品・サービスに関するセキュリティ脆弱性を調査し、調査内容を公開しています。
【参考】：[Microsoft セキュリティ更新プログラム ガイド](https://msrc.microsoft.com/update-guide/)

定義更新プログラムとは、**マルウェア対策やスパイウェア対策関連の更新プログラムを指します。**日次ベースに対応されており、高頻度に更新されています。Microsoft Defender Antivirusのセキュリティ インテリジェンス更新プログラムや、マルウェア対策プラットフォームの更新プログラムが該当します。
【参考】：[Windows Defender の定義ファイルの更新について](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/windows-defender-%E3%81%AE%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%9B%B4%E6%96%B0%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6-687bf2c1-e7d4-a633-bc86-58db24840c71)

### ドライバー更新プログラムとは

ドライバー更新プログラムとは、**PCのチップセットや部品を制御するドライバープログラムを指します。**ディスプレイ、マウス、タッチパッド、カメラ、有線・無線ネットワーク、などの制御ドライバーが該当します。

Windows Updateから更新するほか、デバイスマネージャーからドライバーを更新することもできます。
【参考】：[Windowsでドライバーを手動で更新する](https://support.microsoft.com/ja-jp/windows/windows%E3%81%A7%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%92%E6%89%8B%E5%8B%95%E3%81%A7%E6%9B%B4%E6%96%B0%E3%81%99%E3%82%8B-ec62f46c-ff14-c91d-eead-d7126dc1f7b6)

その他の更新とは、上記カテゴリーに分類されないプログラムを指します。具体的には、悪意のあるソフトウェアの削除ツールの問題を修正する更新プログラム・更新プログラムプレビュー・個別導入サービス・修正プログラムなどがあります。

## 累積更新プログラムの必要性

累積更新プログラムでは、過去の更新プログラムが累積させているので、*最新の累積更新プログラムのみアップデートするだけで導入が完了します。*過去分を一気にアップデートするイメージです。作業が簡単で、機能面のみならず安全面でも品質が維持できます。

アップデートに時間がかかり、できれば適用したくない人もいると思いますが、安全性を確保するためにも必要な作業でしょう。

Windows 10ではこれまで、年に2回の機能更新プログラムを提供していました。*バージョン 21H2 以降は、年に1回、暦年の後半にリリースされます。*Windows 11は当初から年に1回、暦年の後半にリリースですので、同等の更新サイクルです。
【参考】：[Windows 11 リリース情報](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/release-health/windows11-release-information)
【参考】：[Windows 10 リリース情報](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/release-health/release-information)

累積更新プログラムやセキュリティ更新プログラムは、引き続き月次に行われます。

### Windows Updateのトラブルシューティング

Windows Updateでは、アップデートが進まなかったり終わらなかったりするトラブルが生じるケースも報告されています。*マイクロソフト社では、切り分けの進め方や代表的な対処をまとめています*。詳細は、以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[Windows Updateトラブルシューティングのガイダンス](https://docs.microsoft.com/ja-jp/troubleshoot/windows-client/deployment/troubleshoot-windows-update-issues)



## Windows OSの機能と安全性を維持しましょう

累積更新プログラムは、**従来の個別更新プログラムを一括適用するイメージで、更新プログラムの整合性も含めてユーザの負担が軽減されています。**インターネット活用が拡大する中、より安全な環境維持が求められます。更新作業の理解と積極的な利用をおすすめします。

Windows Updateで適用される累積更新プログラムとは、過去の更新プログラムを累積したもので、更新プログラムを一括導入するものです。ここでは累積更新プログラムのほか、Windows Updateに関係する更新プログラムと関連情報をまとめて解説していきます。

累積更新プログラムとは、これまでの関係する更新プログラムが累積されたものを指します

Windows Updateは、重要度に応じて更新プログラムを自動的にアップデートします

更新プログラムを適用することで、Windowsの機能と安全性が維持されます

定期的に訪れる累積更新プログラムとは？Windows Updateの専門用語を解説

TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習用フレームワークを指します。ニューラルネットワークの構築・訓練のために開発されました。機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用します。Pythonに限定されず、C・C++やJavaでも利用できます。*機械学習や数値解析・ディープラーニングに対応し、人気があります*。
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

TensorFlowはGoogleのサービスでも広く活用されています。その特徴は、以下のような点が挙げられます。


*・ニューラルネットワークの構築・訓練向けに開発*
ニューラルネットワークは数理モデルの一種で、脳の神経回路の一部を模しています。TensorFlowは、ニューラルネットワークの要件をクリアするために開発されたため、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。

コアモデルのデータフローグラフを複製して並列実行することで、大規模なデプロイにも対応可能です。

*・言語、デバイスを問わず利用可能*
JavaScript向けのライブラリや、C++・Pythonに対応するコアライブラリが提供されています。モバイル・IoT向けのTensorFlow Liteでは、iOSやAndroidが利用できます。デバイスや言語に応じて言語バインディングをビルドすることができます。

*・豊富なテストツールやライブラリ*
複雑なモデル作成のKerasやModelサブクラスAPIが提供されます。デバッグを効率的に行うために、Eager Executionが提供されます。この他にもアドオンライブラリが充実しているため、ニーズに応じてライブラリを選択できます。

TensorFlowは、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。そのため以下の用途に利用が可能です。

*・パターンを認識する*
ニューラルネットワークでは、データを学習することで人間の脳の様に音声や画像のパターンを認識することができます。それにより情報の蓄積と識別が可能です。用途としては音声認識やそれにもとづく自動翻訳等が可能となります。自動運転や不審者の特定等にも利用されています。

*・データを分類する*
信号や画像のデータを蓄積し、正しいデータを識別します。医療での病状を画像から判断したり、産業システムのエラー検知や品質検査等に利用したりと様々です。公共建築物の劣化状況を検査することにも役立てられています。

*・将来を予測する*
データ変動の蓄積により、今後の傾向を精度よく予測します。用途としては、金融では株式売買の上下動から将来の株価変動を予測することに使われています。

人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとした場合、高レベルAPIは簡単に扱うことができ、低レベルAPIは細かい操作が可能です。TensorFlowは高レベルAPIと低レベルAPIを兼ね備えているため、多様なニーズに対応できます。

Kerasとは、*オープンソースのニューラルネットワークライブラリを指します*。Pythonで書かれた深層学習APIで、TensorFlow上で動作します。Googleのエンジニアが中心となって開発したKerasですが、Google社内で開発されたTensorFlowと結びつきが強く、TensorFlow 2.0において、Kerasが統合されています。
【参考】：[Keras](https://keras.io/)

TensorFlowとKerasの違いは、TensorFlowが機械学習のフレームワークで、Kerasがニューラルネットワークライブラリであることです。TensorFlowはKerasをライブラリとしてサポートします。TensorFlowの高レベルAPIはKeras API仕様をベースにしています。

Kerasはライブラリの位置づけであり、TensorFlow以外でも動作します。EclipsのDeeplearning4jやマイクロソフト社のCNTK上で動作させることもできます。

### TensorFlow以外の深層学習フレームワーク

TensorFlow以外の深層学習フレームワークとして、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されたPyTorchがあります。PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用深層学習フレームワークソフトウェアを指します。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

PyTorchは、*低レベルAPIによりトレーニング時間が高速なため、短い時間で完了するのが特徴です*。TensorFlow以外の選択肢として比較するのも良いでしょう。

TensorFlowを利用するために、TensorFlowにおける機械学習の分類手順を説明します。
【参考】：[Machine Learning Introduction](https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification)

*・データの収集*
必要なデータを収集していきます。精度を高めるためにはサンプル数を増やす必要があります。

*・データの探索*
データの特性や分布を理解します。ある程度手作業で期待に沿うものか確認していきます。

*・モデルの選択 *
収集したデータセットの特性からモデルを決定します。

*・データの準備*
モデルに合わせてデータを調整・変換します。

*・モデルの構築・学習・評価* 
データ処理のビルディングブロックとなる入力層・中間層・最終層を組み立てていきます。モデルの学習（トレーニング）では、モデルの現在の状態に基づいて予測を行い、その予測との誤差を最小にするためにネットワークの重みまたはパラメータを更新していきます。この手順をモデルが収束するまで繰り返します。

TensorFlowでは、データ収集以降の手順を効率的に行えるようAPIを提供しています。

最初にインストール要件を確認しておきます。TensorFlow 2はOSとして、*Windows 7以降・MacOS 10.12.6（Sierra）以降・Ubuntu 16.04以降がサポートされています*。Python 3.6〜3.9で動作します。Pythonのパッケージマネージャpipを使用します。
【参考】：[TensorFlow インストール](https://www.tensorflow.org/install)

インストールが完了したら、Pythonで”tensorflow”をインポートし、使用します。
```import tensorflow as tf```
【参考】：[初心者のための TensorFlow 2.0 入門](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner)

Pythonのpipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

TensorFlowは、「データの収集」「データの探索」「モデルの選択」「データの準備」を経て、「モデルの構築・学習・評価」を繰り返し精度を上げていきます。*最初に使い方を学ぶにはチュートリアルをおすすめします*。
【参考】：[TensorFlow Core チュートリアル](https://www.tensorflow.org/tutorials)

チュートリアルを進めるにあたり、人工知能の学習に必要なデータセットと呼ばれる学習データが必要です。手書き数字データベースMNISTは、6万例の学習セットと1万例のテストセットから構成されており、学習技術やパターン認識手法を試してみたいという方におすすめです。
【参考】：[THE MNIST DATABASE](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)

Kerasからは、”tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()”でデータセットのロードが可能です。

CSVのデータをデータセットにロードする場合は、”tensorflow.keras.utils.get_file()”でCSVファイルを指定します。”tensorflow.data.experimental.make_csv_dataset()”でCSVからデータセットを作成することもできます。
【参考】：[tf.data を使って CSV をロードする](https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv)

TensorFlowはディープラーニングに強みがあり、パターン認識に基づく音声認識・自動翻訳や自動運転・防犯等に活用されています。データ分類による医療画像分析・製造業のエラー検知や品質検査、将来の動向分析などに活用されています。

TensorFlowの事例紹介サイトでは、以下の様に実際の活用例が紹介されています。
【参考】：[TensorFlow 事例紹介](https://www.tensorflow.org/about/case-studies)

*・Coca-Cola社の購入証明機能*
モバイルファーストの体験としてCoke.comを立ち上げ、閲覧行動の変化に対応しました。ボトルキャップや冷蔵庫のパックに貼られた数千の製品コードスキャンによって得られた、不正確なコード予測をAI学習により迅速に修正できるようなユーザーエクスペリエンスを提供可能としました。
【参考】：[How Machine Learning with TensorFlow Enabled Mobile Proof-Of-Purchase at Coca-Cola](https://developers.googleblog.com/2017/09/how-machine-learning-with-tensorflow.html)

*・GEヘルスケア社のニューラルネットワーク学習*
MRIの画質や外観に影響する要因に影響されにくく、病院間で堅牢なシステム化が可能となりました。これにより、検査全体の時間が短縮され、検査の診断品質が向上しました。

TensorFlowは、医用画像ボリューム処理の主要要件である2Dおよび3DのCNN（Cascaded Neural Networks）をサポートしていることと、画像操作と最適化されたテンソル計算のための豊富なビルトインライブラリ関数の要件をクリアしています。
【参考】：[Intelligent Scanning Using Deep Learning for MRI](https://blog.tensorflow.org/2019/03/intelligent-scanning-using-deep-learning.html)

*・Twitter社によるTweetのランク付け*
Twitterを開いたときに、最も重要なツイートを見逃してしまうことがあり、この問題に対処するため、最も関連性の高いツイートをタイムラインの最上部に表示する「ランク付きタイムライン」に、TensorFlowを活用しています。

選定においてはJava APIが利用できることと、TensorFlowのツールのエコシステムが成功のカギとなりました。ユーザーが最高のツイートを見逃すことがないようにするために機能しています。
【参考】：[Ranking Tweets with TensorFlow](https://blog.tensorflow.org/2019/03/ranking-tweets-with-tensorflow.html)

*・AIRBUS社の衛星画像からのデータ抽出・分析*
コロンバス管制センターのオペレーションチームは、エアバス社と共同で24時間365日何千ものパラメータを追跡しています。これはクルーの健康状態を確認するために必要なデータです。

オペレーターが異常を検知した場合、異常報告書を作成し、エアバス社のシステム専門家が解決します。エアバス社のチームは、異常検出のワークフローの一部を自動化するために、Kubeflow上でTFXを利用しデータ処理と変換を行っています。
【参考】：[How Airbus Detects Anomalies in ISS Telemetry Data Using TFX](https://blog.tensorflow.org/2020/04/how-airbus-detects-anomalies-iss-telemetry-data-tfx.html)

上記の他にもGoogle社AIリサーチLabのBlogも多岐に渡り、実際に有益であることを実証しています。ご興味があれば以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[Google AI Blog](https://ai.googleblog.com/search/label/TensorFlow)

## 需要高まる人工知能の対応能力を高めましょう

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用フレームワークです。Google社自らが活用しており、事例で分かるように実際の業務活用も進んでいます。*研究者から実際の業務利用まで多様な活用が期待できます*。

チュートリアルではドキュメントのほか、動画がブログやYouTubeチャンネルに公開されています。学ぶだけの方にも有益ですので、将来の可能性を高めるためにも準備をしましょう。

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用フレームワークで人気があります。主に機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用します。ここではTensorFlowの特徴やできることを紹介し、実際の公開事例についても詳しく解説していきます。

TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習用フレームワークを指します

機械学習や数値解析・ディープラーニングに対応し、人気があります

高レベルAPIと低レベルAPIに対応し、実績が多数あります

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

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