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、機械学習（データからコンピュータに決まりを学ばせる仕組み）のうち、「これが正解」という答えを付けないデータを与えて、データの中にある似たものどうしのまとまりや特徴を見つけさせる方法。代表的な手法は、似たデータを自動でグループに分けるクラスタリングである。
最終更新：2026-10-10
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正解付きのデータを用意するには、人が1件ずつ「これは迷惑メール」「これは普通のメール」と答えを書き込む必要があり、手間がかかる。そもそも顧客をどう分ければよいのか、正解が誰にも分からない場面もある。答えが無くても、データ自身の似かよりから構造を取り出せるようにしたのが教師なし学習である。
具体例
たとえばイオンのWAONのようなポイントカードの購買履歴を、正解を付けずに分析させると、「週末にまとめ買いする客」「毎日少しずつ買う客」のような似た買い方の顧客グループが浮かび上がる。シラバスが挙げる「顧客セグメンテーション」「店舗クラスタリング」がこの使い方で、出てきたグループに名前を付けて意味を考えるのは人の役目になる。
試験での引っ掛け
見分ける軸は「正解（教師データ）を与えるかどうか」。正解付きのデータで学ぶ教師あり学習は売上予測や迷惑メールの判定に使い、正解なしでまとまりを見つける教師なし学習はグループ分けに使う。行動の結果に応じた「報酬」を手がかりに試行錯誤するのは強化学習で、自動運転の制御などに使う。クラスタリング（教師なし）と、決まった分類先に振り分ける「分類」（教師あり）は、どちらもグループ分けに見えるので取り違えやすい。
関連用語
出た過去問
出典：令和6年度 秋期 ITパスポート試験 問65（IPA）
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。