【ITニュース解説】7 Common Machine Learning Algorithms for Beginners (Explained Simply)

現代のITシステムにおいて、データから自動的に学習し、予測や判断を行う機械学習は不可欠な技術となっている。その中核を担うのが「アルゴリズム」であり、解決したい問題の種類に応じて様々なものが存在する。ここでは、システム開発者が知っておくべき、特に基本的で広く使われている7つの機械学習アルゴリズムの仕組みと役割を解説する。

機械学習は、大きく「教師あり学習」と「教師なし学習」に分類される。教師あり学習は、事前に正解ラベルが付与されたデータ（教師データ）を用いてモデルを訓練し、未知のデータに対して予測を行う手法である。一方、教師なし学習は正解ラベルのないデータから、その構造やパターンを自律的に見つけ出す手法を指す。

まず、教師あり学習の代表的なアルゴリズムとして「線形回帰」が挙げられる。これは、連続する数値を予測する「回帰」問題で用いられる。例えば、住宅の面積や築年数といったデータから、その価格を予測するようなケースで活躍する。データ群の分布に対して、最も当てはまりの良い一本の直線を引くことで、新たなデータが与えられた際の予測値を算出する。そのシンプルさから、多くの予測モデルの基礎となっている。

次に、「ロジスティック回帰」がある。名前に「回帰」と付いているが、これは主に「分類」問題、特に結果が二つのカテゴリのどちらかに属するかを判定する二値分類で用いられる。例えば、メールがスパムか否か、あるいは顧客が特定の商品を購入するか否かを予測する際に使われる。入力されたデータが特定のカテゴリに属する確率を算出し、その確率がしきい値を超えているかどうかで分類を行う。

「k-最近傍法（K-Nearest Neighbors, KNN）」も、広く使われる教師あり学習アルゴリズムだ。分類と回帰の両方に適用可能で、その考え方は非常に直感的である。「似たものは近くに集まる」という原則に基づき、新しいデータがどのカテゴリに属するかを、その周囲にある最も近い「k個」のデータの多数決によって決定する。例えば、新しい顧客の属性が、既存の優良顧客グループのデータと近ければ、その顧客も優良顧客になる可能性が高いと判断する。

より高度な分類アルゴリズムとして「サポートベクターマシン（SVM）」が存在する。これは、データ群を異なるカテゴリに分類するための境界線を見つけ出す手法である。SVMの特徴は、各カテゴリのデータから最も近い点（サポートベクター）との距離（マージン）が最大になるように境界線を引くことだ。このマージンを最大化することにより、未知のデータに対する分類の精度と安定性を高めることができる。

「決定木」は、人間の意思決定プロセスを模したアルゴリズムで、その結果が非常に解釈しやすいという特徴を持つ。データをある条件に基づいた質問で次々と分岐させていき、木のような構造（ツリー構造）を作り上げる。各分岐はデータの特定の属性に関する質問であり、最終的に葉ノードに到達することで、データがどのカテゴリに分類されるかが決定される。例えば、顧客の年齢や購入履歴といった条件で分岐を繰り返し、キャンペーンの対象者かどうかを判定する際に利用できる。

決定木をさらに発展させたのが「ランダムフォレスト」である。これは「アンサンブル学習」と呼ばれる手法の一つで、複数の決定木を組み合わせて一つの強力なモデルを構築する。学習データの一部をランダムに抽出し、それぞれで異なる決定木を作成する。そして、新しいデータを予測する際には、それら多数の決定木による予測結果の多数決を取る。単一の決定木よりも過学習に陥りにくく、高い予測精度を発揮することが知られている。

最後に、教師なし学習の代表的なアルゴリズムとして「k-平均法（K-Means Clustering）」を紹介する。これは、正解ラベルのないデータ群を、似た特徴を持ついくつかのグループ（クラスタ）に自動的に分割する「クラスタリング」で用いられる。最初に指定したk個のクラスタ中心をランダムに配置し、各データ点を最も近い中心に割り当てる。次に、各クラスタに属するデータの平均値を新たな中心とし、このプロセスをクラスタの構成が安定するまで繰り返す。これにより、例えば顧客データを購買行動に基づいてセグメント分けし、それぞれのグループに最適化されたマーケティング施策を立案する、といった活用が可能になる。

これらのアルゴリズムは、機械学習の世界への入り口であり、その基本的な考え方を理解することは、より複雑なAI技術を学ぶ上での強固な土台となる。システム開発においてデータ駆動型のアプローチが求められる現代において、これらの知識は極めて重要である。