教師なし学習

教師なし学習とは、データの中から自動的にパターンや構造を見つけ出す学習方法です。

例えば、あなたが毎日通勤する中で、どの道が混んでいて、どの時間帯に人が多いかを自然に学んでいくようなイメージですね。

コンビニの場所や美味しいランチスポットなど、誰かに教えてもらうのではなく、自分で発見していくわけです。

AIの世界でも同じように、大量のデータを与えられたコンピュータが、人間の指示なしに自らデータの特徴やグループを見つけ出します。

例えば、顧客の購買データから似た傾向を持つ顧客グループを自動的に分類したり、異常な取引パターンを検出したりすることができます。

この方法の利点は、人間が気づかなかった新しいパターンや関係性を発見できる可能性があることです。一方で、見つけ出したパターンが必ずしも意味のあるものとは限らないという課題もあります。

教師なし学習は、顧客セグメンテーション、異常検知、推薦システムなど、さまざまな分野で活用されています。

例えば、あなたがよく利用するECサイトで「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦を見かけたことがあるでしょう。

これも教師なし学習の一例です。

ただし、この技術にもリスクがあります。

例えば、偏ったデータを使用すると、不適切な結果を導き出す可能性があります。そのため、使用するデータの品質管理や、結果の解釈に人間の判断を加えるなどの対策が必要です。