教師なし学習とは？ 正解なしでデータの隠れたパターンを発見する技術
教師あり学習が「正解付きデータ」で学ぶのに対し、教師なし学習は「正解がないデータ」から隠れたパターンやグループを発見する手法です。マーケティングやデータ分析の現場で特に重宝される技術です。
教師なし学習とは ― ひと言でいうと
教師なし学習とは、正解ラベルのないデータをAIに与え、データの中に潜む構造やパターンを自動的に見つけ出す手法です。「答えのない問い」に対して、データ自身に語らせるアプローチともいえます。
たとえば、ECサイトの顧客データを教師なし学習にかけると、「週末にまとめ買いする層」「セール時だけ購入する層」「高単価商品を好む層」といったグループが自動的に浮かび上がります。これらのグループは人間が事前に定義したものではなく、AIがデータから発見したものです。
代表的な手法：クラスタリング
教師なし学習の中でも最もよく使われるのが「クラスタリング」です。類似したデータを自動的にグループ（クラスタ）に分ける手法で、顧客セグメンテーション、商品のカテゴリ分類、異常値の検出など、幅広いビジネスシーンで活用されています。
もうひとつ重要な手法が「次元削減」です。多数の変数を持つ複雑なデータを、本質的な情報を保ちながらシンプルにする技術で、データの可視化や分析の前処理としてよく使われます。
ビジネスでの活用シーン
教師なし学習はとりわけマーケティング領域で力を発揮します。顧客セグメンテーションにより、人間の直感では気づかなかったグループを発見し、それぞれに最適な施策を打てるようになります。
また、「正常なパターン」を学んだうえで、それから外れるデータを見つける異常検知にも教師なし学習が使われます。不正アクセスの検出やシステム障害の予兆検知などが具体的な応用例です。
まとめ
教師なし学習は「正解なしでデータの隠れたパターンを発見する技術」です。データはあるが何を基準に分類すべきかわからない、という場面で特に有効です。エクスチュアでは、クラスタリングを活用した顧客分析やデータの可視化を数多く支援しています。
