AIが判断の手がかりにする、データの特徴を数値化したもの。住宅価格予測なら広さ・築年数・駅距離など。何を特徴量に選ぶかが従来の機械学習の腕の見せどころだった。
機械学習は数字しか食べられません。「この家は駅近で日当たり良好」を、駅徒歩5分・南向き=1のような数値に変換したものが特徴量です。良い特徴量を設計できるかが精度を左右するため、かつては専門家が知恵を絞る職人工程（特徴量エンジニアリング）でした。
ディープラーニングの革命は、この特徴量をAI自身が発見するようになったことです。画像のどこに注目すべきかを、人間が教えずとも階層的に学んでしまう。「人間が手がかりを設計する時代」から「機械が手がかりを見つける時代」への転換点を示す、機械学習史のキーワードです。
用語を覚えるより、ストーリーで体感するほうが早い。