機械学習とは？きかいがくしゅう
機械学習とは、集めたデータから規則性そのものを計算で取り出し、未知の入力に対する予測や分類に使う技術。正解付きのデータから対応関係を学ぶ教師あり学習、正解なしでデータの塊や構造を見つける教師なし学習、試行の結果に与えられる報酬を手がかりに方策を改善していく強化学習に大別される。
最終更新：2026-10-06
この語が出る過去問を解く →背景
判断条件を人がすべて書き下ろす方式では、例外の多い判断（この取引は不正か、この画像は何か）を規則として列挙しきれず、規則が増えるほど保守が破綻した。根拠をデータ側から取り出す方式へ切り替えたのが機械学習で、計算資源と蓄積データが揃った時点で実用域に入った。データベース技術者の担当は学習の手前で、ETLとデータ品質の管理がそのまま精度を左右する。
具体例
メルカリでは出品時の写真からカテゴリと価格帯を提案する仕組みに教師あり学習が使われている。楽天市場のレコメンドは購買履歴の類似度計算が土台にあり、いずれもデータウェアハウス側での名寄せ・欠損補完・コード統一が前段の工程として置かれる。
試験での引っ掛け
クラスタリングは正解ラベルを与えない教師なし学習、クラス分類は正解ラベルを与える教師あり学習。日本語が似ているので入れ替えて問われる。もう一つ、学習データに答えの手がかりが混ざる（集計後の売上を予測の入力に入れるなど）と見かけの精度だけが跳ね上がる点も押さえたい。
関連用語
出た過去問
出典：令和4年度 秋期 データベーススペシャリスト試験 午前Ⅱ 問17（IPA）
機械学習を用いたビッグデータ分析において使用されるJupyter Labの説明はどれか。
正解：データ分析を行う際に使用する、対話型の開発環境である。
要点：Jupyter Labは対話的に実行と確認を繰り返す分析環境
Jupyter Labは、コードの断片を書いてその場で実行し、結果やグラフを同じ画面で確認しながら分析を進められる対話型の開発環境である。試行錯誤を伴うデータ分析や機械学習の作業に広く使われており、イが正しい。
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。