教師なし学習（Unsupervised Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習とは、正解を与えずに、データの中にあるグループやパターンをAIに見つけさせる機械学習のことです。顧客を似た行動ごとにグループ分けする、普段と違う動きを見つける、項目数を減らして見やすくする、といった用途です。正解づくりの手間がない一方、見つかったパターンの意味は、人が読み取る必要があります。

教師なし学習（Unsupervised Learning）関連用語

教師なし学習（Unsupervised Learning）に関連する単語は以下の通りです。

• 教師あり学習（Supervised Learning）正解つきで学ぶ方法との違いは？→
• クラスタリング（Clustering）似たものをグループにするには？→
• 次元削減項目を減らして見やすくするには？→
• 異常検知普段と違う動きはどう見つける？→
• 自己教師あり学習データから自分で正解を作る方法は？→
• 半教師あり学習正解が少しだけある場合は？→

教師なし学習（Unsupervised Learning）で知っておくと得する有益情報

教師なし学習は、探索的な分析に向いています。要点を3つにまとめました。

• 正解づくりが不要ラベルを付ける手間がないので、手元のデータからすぐに始められます。
• 結果の意味は人が決める見つかったグループが何を表すかは、人が読み取り、名前を付けます。
• 正誤の判定が難しい正解がないため、結果の良し悪しは目的に合うかで判断します。

教師なし学習の主な使い道

教師なし学習はどれ？

次のうち、教師なし学習に当たるのはどれでしょう。

購入履歴から、似た買い方の顧客グループを見つける過去の写真と「良品・不良品」から検査を学ぶ過去の売上から、来月の売上を予測する

正解がない段階で、データの全体像をつかむために使いましょう。

教師なし学習（Unsupervised Learning）やさしい解説

答えがないのに、何を学ぶの？

転校生が、教室の中で自然に仲間を見つけるのに近いです。先生が決めなくても、趣味の合う子が集まりますよね。

AIも、データの似たところ、違うところから、まとまりを見つけます。

仕事に置き換えると、アンケートの自由回答1000件を、AIに読ませて「似た意見ごと」にまとめてもらうような作業です。「料金」「サポート」「使いやすさ」のように、まとまりが見えてきます。名前を付けるのは人間の役目で、最終的な解釈も人が行います。

教師なし学習（Unsupervised Learning）についてのみんなの疑問

教師あり学習とどう使い分けますか？

答えを予測したいなら教師あり、全体像を探りたいなら教師なしです。正解つきデータがあるかも判断材料です。まず教師なしで探り、見えたものを教師ありの課題にする流れもあります。

結果が正しいかはどう分かりますか？

正解がないので、現場の目で意味があるかを確かめます。グループの特徴を見て、納得できるか、施策に結びつくかを判断します。数を変えて比べるのも有効です。

中小企業でも使えますか？

顧客データや売上データがあれば、表計算に近い手軽さで試せます。クラウドの分析サービスや、ライブラリで実行できます。個人情報を扱う場合は、取り扱いのルールを守りましょう。

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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