機械学習とは？きかいがくしゅう
機械学習とは、判定の規則を人間が書く代わりに、大量のデータからコンピュータ自身に規則を見つけさせる技術。見つけた規則を未知のデータに当てはめて予測や分類を行う。正解を付けて学ばせる教師あり学習、正解なしでグループ分けする教師なし学習、報酬をたよりに試行錯誤する強化学習に分かれる。
最終更新：2026-10-10
この語が出る過去問を解く →背景
「迷惑メールかどうか」のような判断は、条件を人間が書き出そうとすると際限がなく、書いた端から手口が変わって使えなくなる。規則を人が書くのをやめ、過去の事例そのものから規則を作らせようという発想の転換が機械学習にあたる。データを安く大量に溜められるようになったことで実用化した。
具体例
Googleのフリーメールの迷惑メール判定は、利用者が「迷惑メール」に振り分けてきた膨大な実績から学習しており、新しい手口が現れてもその振り分け結果を取り込んで精度を保つ。人が条件を書き直しているわけではない。
試験での引っ掛け
教師あり・教師なし・強化学習の取り違えが定番。分類（迷惑メールかどうかに分けるなど）や回帰（過去のデータから売上などの数値を予測する）は正解付きのデータで学ぶ教師あり学習、似たもの同士のグループ分け（クラスタリング）は正解なしで学ぶ教師なし学習、報酬をもとに試行錯誤するのが強化学習。学習に使ったデータに合わせ込みすぎて未知のデータで当たらなくなる状態は過学習と呼ばれる。
関連用語
出た過去問
出典：平成24年度 春期 ITパスポート試験 問27（IPA）解説で登場
事業活動に関する大量の情報を収集し、分析して、事業の意思決定や業務遂行に活用する能力を育成したい。このとき、実施する研修のテーマとして、最も適切なものはどれか。
正解：データマイニング
要点：大量データから規則性を掘り出す分析技術がデータマイニング
データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい規則性や相関関係を掘り出して意思決定に生かす技術である。設問の「大量の情報を収集・分析して事業に活用する能力」という狙いに最も合う。
出典：平成28年度 秋期 ITパスポート試験 問27（IPA）解説で登場
蓄積された販売データなどから，天候と売れ筋商品の関連性などの規則性を見つけ出す手法を表す用語はどれか。
正解：データマイニング
要点：データマイニングは大量データから規則性を発見
データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい相関やパターン（例えば天候と特定商品の売行きの関係）を発見する手法である。データを蓄える仕組みや設計手法とは役割が異なる。
出典・参考
公式シラバスの7 基礎理論 ＞ 35. 情報に関する理論 ＞ (5) AI（Artificial Intelligence：人工知能）の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。