教師なし学習とは？

正解ラベルを与えずに、データの中のパターンや構造をAI自身に見つけさせる学習方法。顧客のグループ分けや異常検知などに使われる。教師あり学習と対になる基本概念。

教師あり学習が「これは猫、これは犬」と正解つきで教えるのに対し、教師なし学習は大量のデータを渡して「何か構造を見つけて」と任せる方式です。似た者同士を束ねるクラスタリングや、いつもと違うものを見つける異常検知が代表的な使い道です。

正解ラベルを人間が用意しなくてよいのが最大の強みで、「答えは知らないが、データはたくさんある」という現実の状況にフィットします。顧客をタイプ分けしてマーケティングに活かす、機械の稼働データから故障の予兆を拾う——地味ながら産業の現場を支え続けている学習方式です。