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title: #46 Section2 機械学習とは？
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 機械学習は、データから自動的にルールやパターンを見出し、分類や予測を行うAIの中核技術です。AIの歴史は、単純な問題解決に留まった第一次、ルール化の限界に直面した第二次を経て、現在は深層学習（第三次）や生成AI（第四次）の全盛期にあります。  機械学習は経験や勘に頼らない客観的な分析を可能にし、主に以下の3つの手法に大別されます。  ●教師あり学習：正解付きデータを用い、数値予測を行う「回帰」や、スパム判定等の「分類」を行います。 ●教師なし学習：正解のないデータから、似た者同士をまとめる「クラスタリング」、変数を要約する「主成分分析」、相関を見出す「アソシエーション分析」などによりデータの構造を捉えます。 ●強化学習：明確な正解の代わりに、一連の行動結果に対する「報酬」を与え、最適な戦略を自ら学習させます。  「③ 強化学習」は、複雑で様々な手法がありますので、省略します。興味のある方は、下記の参考を参照してください。  【参考】 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 https://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312  【参考】 OpenAI Gym で自前の環境をつくる https://qiita.com/ohtaman/items/edcb3b0a2ff9d48a7def
published: February 04, 26
canonical: https://convert.docswell.com/s/Cat_Taro/KX6L2R-2026-02-04-125456
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4th STEP 機械学習
Section ２
機械学習とは？
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 2

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AIの歴史
人工知能（AI）の研究は1950年代から続いているが、その過程ではブームと冬の時代が交互に訪れ、現在は第四次の
ブームとして脚光を浴びている。
埼玉県DXコンソーシアム 埼玉県Ai情報サイトより
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 3

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AIの種類
AIは、ついに特徴量を自動で設計するようになった。
特徴量設計
ルール生成
特徴量設計
ルール生成
特徴量設計
ルール生成
人間
人間
人間
自動
自動
自動
AI
機械学習
ルールベース
（エキスパートシステム）
遺伝的アルゴリズム
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
データサイエンス チュートリアル
深層学習
（ディープラーニング）
3


# Page. 4

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機械学習の種類
コンピュータがデータを読み込むことで自動的にルールやパターンを見出し、その結果を活かして分類や予測を行う仕組み全体
のことを機械学習といいます。
STEP4の対象
学習方法
種 類
① 教師あり学習
回帰
分類
② 教師なし学習
クラスタリング
主成分分析（PCA）
等
等
③ 強化学習
データサイエンス チュートリアル
4


# Page. 5

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教師あり学習
学習方法 特徴を表す情報（説明変数）と正解を表す情報（目的変数）がセットになった状態のデータ
を用いてコンピュータに学習させる手法
分類
回帰
回帰の主な目的は、連続する値の傾向を
もとに予測を行うこと
分類の主な目的は、分析したいデータが所
属するクラス分けを予測すること
【例】
【例】
● 過去の気温データを基にして明日の気温を予測
● 新しい店舗を開設する際に、検討している席数、最寄
り駅からの徒歩時間、モーニングサービスの有無を考慮
しながら売上を予測
●トッピングの数、パンの生地、直径からピザの価格を予測
● 会員になった期間、購入品目、購入頻度から、新商品
を購入する人を予測
● 電子メール中に含まれる単語から、スパムメールか通常
メールかを判別
● 顧客の支払い履歴・取引情報から与信判断
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 6

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教師なし学習
クラスタリング
主成分分析
特徴が近い（似ている／距離が近
い）データを集めて集団に分ける分
析手法
多くの量的な説明変数の中から、
主成分と呼ばれる複数の変数を組
み合わせたものに要約する手法
【例】
● アンケート調査にて、化粧品利用の満足度や
意向、化粧品に対する意識調査を実施した際、
意識調査の部分でグループ分けし満足度を比
較。
● 各ブランドを特性ごとの評価値によりグループ
分けし、該当するブランド・グループの購入者
特徴を調査
アソシエーション分析
（PCA）
POSレジデータ等のデータを分析し
て、「もしこうだったら、このようになる
（if-then）」という関係性を導く分
析方法
【例】
● 身長と体重（二次元のデータ）から肥満度を
示すBMI（一次元のデータ）に変換
● 野菜を評価する色や形、大きさ、味などの多く
の変数を持つデータから、「色と形が似ている
野菜」や「大きさと味が関連する野菜」など、新
たな指標（主成分）から、固有値や寄与率
を使い、データの背後にある構造や傾向を探る
データサイエンス チュートリアル
【例】
● ネット通販の購買データから、商品Aを買ったら
こんな商品も買っているという確率を求める。
● 会員の属性データとレシート単位の購買データ
から、男性がベビー用おむつとビールを同時に
購買している率が高いことを発見。
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【参考】 強化学習
強化学習は教師あり学習に似ていますが、(教師による)明確な答えは提示されません。では何が提示されるかというと、「行動の
選択肢」と「報酬」になります。
開発したいAIモデル
ランダムな行動をとらなかった場合の価値を計算
状態価値関数
比較
エージェント
ランダムな行動
行動価値関数が高い場
合、ランダムに選ばれた行
動が正しい行動として方策
に組み込まれることになる。
行動価値関数
【例】 チェス、将棋→自動運転、フィンテック
データサイエンス チュートリアル
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