機械学習の発展により、事前に分類基準を用意しなくとも顕微鏡画像を分類することが可能になった。これは逆に言えば、分類基準となるような細胞の特徴を顕微鏡画像から抽出できるということである。すなわち、細胞の顕微鏡画像から特徴量・情報を機械学習により発掘し、その解析から生物学的発見をめざすというデータ駆動型研究が可能になる。最近筆者らは、本アプローチの雛形として、細胞周期を反映する細胞画像の特徴抽出を試みた。本稿では、その解説を通じて、機械学習による画像分類の細胞生物学における実際と期待される展望を議論する。(著者抄録)