教師なし学習とは？非エンジニア向けにわかりやすく解説

一言で言うと

正解なしで構造を見つける枠組み。

正解なしで構造を見つける枠組み。IT エンジニアリングの現場で頻繁に登場する概念のひとつで、関連する仕組みやベストプラクティスと合わせて理解しておくと応用が利きます。

代表的な手法にはクラスタリング（k-means、階層型クラスタリング）、次元削減（PCA、t-SNE）、異常検知（オートエンコーダなど）があります。ラベルなしデータから潜在的な構造やパターンを自動的に発見するのが目的で、データの前処理や探索的分析の場面でも幅広く活用されています。

顧客セグメンテーション ── k-means クラスタリングで購買行動や属性をもとに顧客グループを自動分類し、マーケティング施策の精度を上げる

異常検知 ── オートエンコーダや孤立森（Isolation Forest）を使い、不正取引や設備の故障予兆を正常パターンからの逸脱として検出する

レコメンデーション ── 協調フィルタリングにより、ラベルなしの行動ログからユーザーの嗜好を推定し、商品や記事を提案する

トピックモデリング ── LDA（潜在的ディリクレ配分法）で大量の文書を自動的にトピック別に整理し、テキスト分析や検索改善に活用する