教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、ラベル付けされていないデータから、構造やパターンを自動的に見つけ出す機械学習手法です。 「正解」が与えられない状態で、データの分布や関係性に基づいてグループ分けや次元削減などを行うのが特徴です。 教師あり学習が「正解付きデータによる分類・予測」に使われるのに対し、教師なし学習は、未知の構造を探索する探索的データ分析や、特徴抽出、前処理の段階などで広く活用されます。 主な用途・応用例： • クラスタリング（データのグルーピング） └ 例：顧客セグメントの自動分類、マーケティング分析、異常検知など • 次元削減（特徴量の圧縮） └ 例：主成分分析（PCA）やt-SNEによる可視化・高速化 • 特徴抽出や表現学習 └ 例：オートエンコーダによる潜在特徴の学習 • 異常検知 └ ラベルなしでも正常・異常の傾向を把握し、逸脱データを検出 代表的な手法： • K-meansクラスタリング • 階層型クラスタリング • DBSCAN（密度ベースクラスタリング） • PCA（主成分分析） • オートエンコーダ（Autoencoder） • 独立成分分析（ICA） • 主成分ベースの異常検知モデル 教師なし学習のメリット： • ラベル付きデータが不要なため、大量のデータに適用しやすい • 隠れた構造や特徴を発見できるため、新たな知見の発見に役立つ • データの前処理や次の学習ステップのための重要なステージになる ただし、結果の「正しさ」が明示的に定義できないため、評価指標や解釈の難しさが課題となる場合もあります。 教師なし学習は、ビッグデータ時代における探索的データ解析やAIの自律的学習能力の基盤として、 さまざまな業界や研究分野で欠かせない技術となっています。