分類（Classification）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

分類（Classification）

分類とは、データがどの種類（クラス）に当てはまるかを、AIが当てる仕事のことです。迷惑メールか通常のメールか、良品か不良品か、問い合わせはどの部署宛てか、といった判断が当てはまります。種類が2つなら二値分類、3つ以上なら多クラス分類です。過去の正解つきデータから学ぶ、教師あり学習の代表的な課題です。

分類（Classification）関連用語

分類（Classification）に関連する単語は以下の通りです。

• 回帰（Regression）数値を当てる仕事との違いは？→
• クラス（Class）「種類」はどう呼ばれる？→
• ロジスティック回帰（Logistic Regression）確率で分類する手法とは？→
• 混同行列（Confusion Matrix）当たり外れはどう集計する？→
• 適合率（Precision）どれくらい正確かをどう測る？→
• マルチクラス分類（Multiclass Classification）3つ以上に分けるときは？→

分類（Classification）で知っておくと得する有益情報

分類は、業務で最もよく使われる課題の一つです。押さえたい点を3つにまとめました。

• 種類の数で呼び方が変わる2つなら二値分類、3つ以上なら多クラス分類、複数同時なら多ラベル分類です。
• 正解率だけで判断しない不良品が少ないデータでは、全部を良品と答えても高い正解率になります。
• 間違いの種類を見る見逃しと見間違いは、業務への影響が違うので、分けて評価します。

分類の種類

分類の課題はどれ？

次のうち、分類に当たる課題はどれでしょう。

問い合わせ文を、担当部署ごとに振り分ける来月の売上の金額を予測する店舗の気温から、電気代を計算する

間違いの種類ごとの影響を考えて、評価の指標を選びましょう。

分類（Classification）やさしい解説

分類って、仕分け作業みたいなもの？

郵便局で、手紙を宛先の地域ごとに仕分ける作業にそっくりです。決まった箱のどれに入れるかを、判断します。

AIは、過去に仕分けた手紙の例を見て、仕分け方を覚えます。

仕事に置き換えると、毎日届く問い合わせメールを、「請求」「配送」「不具合」などに自動で振り分けるようなものです。担当者の仕分けの手間が減り、返信までが早くなります。判断に迷うメールは、人が確認する流れにしておくと安心です。

分類（Classification）についてのみんなの疑問

回帰とは何が違いますか？

分類は種類を、回帰は数値を当てる仕事です。「迷惑メールかどうか」は分類、「来月の売上はいくらか」は回帰です。目的で手法を選びます。

精度はどう測りますか？

正解率に加え、適合率や再現率も合わせて見ます。種類の数に偏りがあると、正解率だけでは実力が分かりません。混同行列で、間違いの内訳を確認しましょう。

どんな手法がありますか？

ロジスティック回帰、決定木、SVM、ニューラルネットワークなどです。まず単純な手法で試し、精度が足りなければ複雑な手法を検討します。生成AIで分類する使い方も広がっています。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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