機械学習とは？きかいがくしゅう
機械学習とは、データから規則性を自動的に見つけ出し、未知のデータへの予測や判断に使えるようにする技術。正解を与えて予測式を作る教師あり学習、正解なしで構造を見つける教師なし学習、試行の結果得た報酬を手がかりに方策を改善する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
条件をすべて人が書き出す方式では、例外の多い業務ほどルールが膨れ上がり、作った担当者しか保守できなくなる。過去の実績が大量に残っている領域なら、規則そのものをデータから推定させたほうが速く精度も出る——この発想の転換が機械学習にあたる。経営の側から見ると、アルゴリズムの優劣より「学習に使える実績データが自社に残っているか」が投資判断の前提になる。
具体例
DeepMind の AlphaGo は、棋譜からの学習に加えて自己対局の勝敗を報酬として方策を改善する強化学習で強くなった。これに対し、過去の与信実績から貸倒れの可能性を推定するのは教師あり学習の分類、購買履歴から顧客を似た群に分けるのは教師なし学習のクラスタリングにあたる。
試験での引っ掛け
クラスタリングは教師なし、分類（クラス分類）は教師あり。どちらも「グループに分ける」と説明されるため、正解ラベルを与えているかどうかで切り分ける。
関連用語
出た過去問
問題文で直接問われたものと、解説の中で触れられたものが含まれます。
出典：令和元年度 秋期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問20（IPA）解説で登場
ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。
正解：事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、ディープラーニング、迷惑メールフィルタなどに利用されている統計理論
要点：ベイズ統計は事前分布をデータで更新し事後分布を得る理論
ベイズ統計は、事前分布として持っていた確信の度合いを、観測されたデータの尤度によって更新し事後分布を得る、というベイズの定理に基づく統計理論である。データが少ない段階でも推論でき、逐次的に更新できるため、迷惑メールフィルタ（ベイジアンフィルタ）や機械学習の分野で広く応用されている。
出典：令和5年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問18（IPA）
ベイズ統計の説明として、適切なものはどれか。
正解：事前分布・事後分布といった確率に関する考え方に基づいて体系化されたものであり、機械学習、迷惑メールフィルターなどに利用されている統計理論
要点：ベイズ統計は事前分布をデータで更新して事後分布を得る理論
ベイズ統計は、あらかじめ持っている確信の度合いを事前分布として表し、観測されたデータの尤度によってそれを更新して事後分布を得る、というベイズの定理に基づく統計理論である。データを得るたびに逐次更新できるため、迷惑メールフィルタ（ベイジアンフィルタ）や機械学習の分野で広く応用されている。
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。