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教師なし学習とはなに?概要・種類・手法・できること・デメリット・教師あり学習との違いまで徹底解説!

2023.11.30

AIを発展させてさまざまな分野で活用するために、機械学習の手法は多くなってきています。

そんな機械学習の手法の1つに「教師なし学習」というものがありますが、具体的な概要や他の機械学習との違いについて知らない方は多いです。

今回は、機械なし学習の概要やできることとデメリット、教師あり学習との違いまで徹底解説します。

教師なし学習とは?

教師なし学習とは、正解のデータがないデータから正解を導き出す学習方法のことです。

正解がない状態からそのデータの傾向やルールなどを何度も読み込むことで、正解がわからなくても学習することができます。

ただ、教師なし学習は大量のデータや複雑なデータを学習するのではなく、データが持っている傾向やルールを学習する場合に用いられる学習方法です。

そのため、主にデータの簡略化やグループ分け、頻出パターンの発見を行う際に活用されます。

教師なし学習の主なタイプ

教師なし学習の代表的なタイプには、「クラスタリング」と「次元削減」という2つがあります。

それぞれの意味や学習方法を理解しておくことも教師なし学習の理解を深める上では欠かせません。

クラスタリング

クラスタリングとは、データの特徴から同じデータをグルーピングする学習方法のことです。

特定の特徴を持ったデータをいくつか無造作に配置した場合、人間であれば簡単にグループ分けさせられますが、AIでは簡単に行えません。

しかし、クラスタリングを用いることでAIが自動でそれぞれの特徴を学習しグループ分けさせられるようになります。

そのため、クラスタリングの特性を活かして顧客分類やレコメンド機能、セグメント配信などに活用されています。

次元削減

次元削減とは、膨大なデータの中からデータの特徴を抽出することです。

データ量が多いと処理に時間がかかってしまいますが、次元削減によってデータの圧縮・簡略化が行えます。

大量にあるデータの中から重要な部分のみを抽出することで、無駄なデータを削減しデータの可視化や処理速度の向上を測ることが可能です。

そのため、複雑で理解しにくいデータを分析する際に、次元削減が用いられています。

教師なし学習の種類とその特徴

教師なし学習には、いくつか種類が存在しており、その目的や特徴も違います。

ここでは、教師なし学習の種類とその特徴について主に5つ解説します。

GAN(敵対的生成ネットワーク)

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、生成モデルの1種であり、2種類のニューラルネットワークを戦わせながらAIのデータ学習を進めていく学習方法です。

GANの仕組みは以下の通りです。

GANは以上の仕組みによって、教師なし状態で学習が行えます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、データ間の関連を発見する学習方法のことです。

例えば、顧客が商品を購入する際の購買行動をみて購入した商品の関連性を分析し、売上向上のための施策立案を行う際に活用できます。

そのため、ビジネスでは広く活用されている学習方法の1つです。

クラスタリング

クラスタリングは、データの特徴から同じデータをグルーピングする学習方法のことです。

グループ分けは、主に特徴が類似している組み合わせをグループ分けする「階層的クラスタリング」とグループ数を決めて最適となるグループに分けていく「非階層的クラスタリング」の2つがあります。

主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)とは、さまざまな種類のデータを集約して、データの次元を削減するための学習方法のことです。

データの主な特徴を分析しながら次元の削減をしていくので、複雑なデータの可視化や圧縮、簡略化などが行えます。

そのため、アンケート結果の総合評価や表やグラフの抽出などに活用されることが多いです。

自己教師あり学習

自己教師あり学習とは、ラベル(正解)の付いたデータが不足している場合やラベル付けが困難であるデータを学習する手法のことです。

通常の教師あり学習では、正解データを大量に用意した上でAIに学習させていく必要があるので、多くのアノテーションコスト(データにラベルを付ける作業)がかかります。

それに対して、自己教師あり学習では、データラベリングの必要がないので、アノテーションコストがかかりません。

そのため、自己教師あり学習では、データのノイズ除去や次元削減などで活用されることが多いです。

教師なし学習と他の機械学習との違い

教師なし学習とは、機械学習に分類されるデータを分析する方法の1つであり、教師なし学習以外にもいくつか種類があります。

ここでは、教師なし学習と他の機械学習との違いについて解説します。

教師あり学習との違い

教師あり学習とは、正解データを使って学習する方法で、教師なし学習とは反対の学習方法になります。

学習段階で、データの特徴や正解を与える必要があるので、正解がない状態からデータの特徴や正解を導き出す教師なし学習とは大きな違いがあります。

また、この教師あり学習は、AI開発において最も主流な学習方法でもあり、天気予報や販売催促のための施策立案などで活用されています。

強化学習との違い

強化学習とは、AIが行動による報酬を得るために学習していく方法のことです。

強化学習では、正解データがない状態で与えられたデータを何度も試行錯誤することで、結果を導き出します。

教師なし学習と似ていますが、強化学習ではデータの傾向やルールを学習は行いません。

価値を最大化させるための行動を学習するという点が、教師なし学習とは違います。

教師なし学習でできること

教師なし学習は、正解のデータを必要とすることなく学習できます。

以上の特徴によって、教師なし学習は教師あり学習よりもかかる学習にコストが少なくなり、効率的に学習をはじめることが可能です。

さらに、データの傾向やルールを学習することで、そのデータのパターンや構造を発見し、正解がはっきりとしていないものの特定を可能にします。

そのため、低コストで新たな知識やデータ構造の発見ができます。

教師なし学習のデメリット

教師なし学習のデメリットは、正解の精度が低くなることです。

教師なし学習では、正解のデータを与えて学習させることができないので、新たな結果を導き出した場合でも解釈が難しかったり役に立たない場合があります。

例えば、メールと迷惑メールのグループ分けなども教師なし学習では困難です。

そのため、教師なし学習は以上のようなデメリットを考慮した上で活用していく必要があります。

教師なし学習の活用事例

教師なし学習は、さまざまな分野のサービスやシステム、アプリケーションなどで活用されていますが、具体的な活用事例について知らない方は多いです。

ここでは、教師なし学習の活用事例について解説します。

画像認識

教師なし学習は、画像認識の分野で活用されています。

画像認識とは、画像の中に写っているものをコンピュータが識別する技術のことです。

この技術は基本的に、画像に写っているものの正解を与えて学習させるので、教師あり学習によって行われます。

しかし、教師なし学習を活用することでも実現可能です。

実際に、2012年にGoogleが発表したAIは、正解のない大量の画像を学習することによって人間の顔や動物の顔に強く反応するニューロンを作成しました。

その結果、教師なし学習で画像認識が行えることが証明されました。

画像生成

教師なし学習は、画像生成でも効果的に活用されています。

教師なし学習の1つであり、GANは高画質な画像を生成することができ、その画像が本物であるかどうか判断することも可能です。

さらに、画質の低い画像から高画質な状態を推測して、新たに高画質データを生成することもできます。

そのため、教師なし学習は以上の技術を用いてARやVRの分野でも活用されることが多いです。

自動運転の開発 

自動運転の開発も、教師なし学習の活用事例の1つです。

自動運転の開発では、複雑で不規則な道路状況を理解する能力が必要であり、正解がないデータも多くあります。

そのため、正解がない状態から正解を導き出すことのできる教師なし学習は、複雑な道路状況を認識しセンサーの役割を果たすことが可能です。

さらに、まだ正解のない新たなデータや状況にもしっかり対応して学習できるので、安全性の高い自動運転車の開発に貢献します。

 異常検知

異常検知は、通常のデータとは違った反応を検出する技術なので、教師なし学習の活用が効果的です。

教師なし学習では、大量のデータの中から正常なデータを学習することで、その正常なデータから逸脱しているデータを以上として検出できます。

そのため、システムの不正アクセスやウイルス検出、金融取引での不正取引、ヘルスケア分野での健康管理などで活用されています。

まとめ

教師なし学習は、正解のないデータから正解を導き出すための学習方法なので、教師あり学習より正解性は劣ります。

しかし、データの可視化や簡略化、グループ分けなどができるので、画像生成や異常検知などさまざまな分野で広く活用されている技術です。

さらに、正解がないデータや正解はまだ不明なデータは数多く存在しているので、そういったデータの分析・学習では教師なし学習が大きく活躍します。

AIや機械学習について興味がある方や学習している方は、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。

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