教師あり学習とは？ AIで最もよく使われる学習方法をやさしく解説

機械学習にはいくつかのアプローチがありますが、ビジネスで最も広く使われているのが「教師あり学習」です。名前は少し堅い印象ですが、仕組みはシンプルです。この記事では、教師あり学習の考え方と活用シーンをわかりやすく解説します。

教師あり学習とは ― ひと言でいうと

教師あり学習とは、「問題と正解のセット」をAIに大量に与えて、正解を導き出すパターンを学ばせる方法です。学校のテスト勉強にたとえるなら、問題集の問題（入力データ）と模範解答（正解ラベル）を使って、出題パターンを覚える――というイメージです。

十分に学習したAIは、初めて見る問題（新しいデータ）に対しても、適切な答えを返せるようになります。

具体的な例

教師あり学習の応用例はビジネスのあらゆる場面にあります。過去の売上データと実績を使って将来の売上を予測する、メールの本文と「スパムかどうか」のラベルを使ってスパムを自動判定する、顧客の属性と行動データから解約の可能性を予測する――これらはすべて教師あり学習の典型例です。

共通しているのは「過去に正解がわかっているデータを使って、未来の予測や判断を自動化する」という点です。

教師なし学習との違い

教師あり学習が「正解付きのデータで学ぶ」のに対し、教師なし学習は「正解なしのデータから隠れたパターンを見つける」アプローチです。たとえば、顧客の購買データから類似グループを自動的に発見するクラスタリングは教師なし学習にあたります。

どちらが優れているという話ではなく、解きたい課題に応じて使い分けるものです。「正解がわかっている過去データがあるか？」が選択の大きな判断基準になります。

成功のカギは「正解データの質」

教師あり学習の精度は、学習に使う正解データの質に大きく依存します。正解ラベルが間違っていたり、偏りがあったりすると、AIも間違った判断を学んでしまいます。データの収集と品質管理が、教師あり学習プロジェクトの成否を分けるといっても過言ではありません。

まとめ

教師あり学習は「正解付きデータで学ぶ、最も実用的な機械学習の手法」です。過去のデータが蓄積されている企業であれば、教師あり学習を活用できる可能性が高いでしょう。エクスチュアでは、データの整備から予測モデルの構築まで一気通貫で支援しています。