教師なし学習とは？きょうしなしがくしゅう
教師なし学習とは、正解ラベルを与えず、データそのものが持つ構造や規則性をモデルに見つけさせる方式。似たデータをまとめるクラスタリングや、変数を減らす次元削減が代表例です。基本情報技術者試験では「正解が事前に分からない場面で使う」という位置づけが問われます。
最終更新：2026-10-09
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通販サイトの顧客を購買履歴からk-means法（似た者どうしが近くに集まるように、データを決めた数のグループに分ける方法）で数グループに分け、「まとめ買い層」「単品リピート層」といった傾向を後から人間が解釈します。ほかに、普段と違う通信を異常として検知する用途や、アンケート項目の圧縮にも使われます。
試験での引っ掛け
クラスタリングは教師なし、分類は教師ありです。どちらもグループ分けに見えますが、区分けの正解が事前に決まっているかどうかが違います。得られたグループの意味づけは人間が行う点も要注意です。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
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。