教師あり学習とは？

教師あり学習とは、入力データと正解ラベルの組を大量に与え、入力から正解を導く規則をモデルに学習させる方式。カテゴリを当てる「分類」と、連続した数値を当てる「回帰」に分かれる。FEでは3つの学習方式の区別と、ラベル付きデータが必要かどうかが問われます。

基本情報技術者試験の過去問では1回出題されています。

きょうしありがくしゅう

基本情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系

教師あり学習の意味

入力データと正解ラベルの組を大量に与え、入力から正解を導く規則をモデルに学習させる方式。カテゴリを当てる「分類」と、連続した数値を当てる「回帰」に分かれる。FEでは3つの学習方式の区別と、ラベル付きデータが必要かどうかが問われます。

迷惑メール判定では、各メールに「迷惑／正常」のラベルを付けて学習させ、未知のメールを振り分けます。住宅価格の予測なら、面積や築年数から価格という数値を出すので回帰です。学習前にラベルを付ける作業（アノテーション）に人手コストがかかる点が実務上の課題です。

「教師」は人間の講師ではなく正解ラベルのことです。ラベルの無いデータをグループ分けするのは教師なし学習、報酬をもとに試行錯誤するのは強化学習で、これらとの取り違えが定番です。

機械学習における教師あり学習の説明として、最も適切なものはどれか。
正解：正解のデータを提示したり、データが誤りであることを指摘したりすることによって、未知のデータに対して正誤を得ることを助ける。
要点：教師あり学習は正解ラベル付きデータから対応関係を学ぶ
教師あり学習は、入力データに対する正解ラベルを与えて学習させる方式である。学習器はラベル付きデータから入力と出力の対応関係を獲得し、未知の入力に対しても正解を予測できるようになる。誤りを指摘して修正させる過程も、正解が既知であるという前提に立つため教師ありに含まれる。
出典：令和1年度春期基本情報技術者試験午前問4（IPA）

最終更新：2026-08-25／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。