• 作成日 : 2026年2月26日

機械学習の手法とは？一覧や選び方など徹底解説

機械学習の手法（アルゴリズム）は多岐にわたり、解決したい課題や保有するデータの種類によって最適な選択肢が異なります。

本記事では、主要な機械学習モデルの種類から、具体的なアルゴリズムの一覧、そして失敗しないための選び方までを体系的に解説します。データ分析やAI活用を検討している方が、目的に合った手法を最短で理解し、実装に向けた判断ができるようになることを目指します。

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【一覧】機械学習にはどのような手法がある？

機械学習の手法は、学習データの与え方によって「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに大別され、解決したい課題に応じて使い分ける必要があります。

これら3つの主要カテゴリについて、それぞれの定義と役割を解説します。

教師あり学習（Supervised Learning）

正解データ（教師データ）をもとに学習し、未知のデータに対して「予測」や「分類」を行う手法です。

過去のデータから未来の数値を予測したり、白黒はっきりした判断を下したりする場合に適しており、ビジネス現場で最も多く活用されている手法群です。

参考：AI基礎講座｜厚生労働省

教師なし学習（Unsupervised Learning）

正解データを与えず、データそのものが持つ「特徴」や「構造」を自動的に抽出する手法です。

「何が正解か」が分からない状態から、データの傾向を掴んだりグループ分けを行ったりする探索的な分析に役立ちます。

参考：AI基礎講座｜厚生労働省

強化学習（Reinforcement Learning）

行動の結果として得られる「報酬」を最大化するように、試行錯誤を通じて最適な行動パターンを学習する手法です。

静的なデータの分析よりも、動的な環境下での制御や、複雑な条件下での最適解探索に用いられます。

参考：AI基礎講座｜厚生労働省

数値予測や分類に強い「教師あり学習」の手法とは？

教師あり学習は「回帰（数値予測）」と「分類（判別）」の2つのタスクに強く、明確な答えを求める業務の自動化に最適です。

前章で解説した「正解データから学ぶ」タイプの手法について、バックオフィス業務で頻繁に使用される代表的な5つのアルゴリズムを紹介します。

線形回帰（Linear Regression）

「Aが増えればBも増える」といった直線的な関係性を数式化し、将来の数値を予測する基本的な手法です。

データの傾向をシンプルな数式で表せるため、結果の解釈が容易で、Excelなどの表計算ソフトでも手軽に実行できるのが特徴です。

ロジスティック回帰（Logistic Regression）

ある事象が「起きる確率」を算出し、YesかNoかの2択を分類するために用いられる手法です。

名前に「回帰」とつきますが、実際には分類タスクに用いられます。まず、特定の事象が起こる確率を算出したうえで、その値があらかじめ設定した判断基準（閾値）を超えるかどうかによってYesかNoを判定します。

決定木（Decision Tree）

データを「Yes/No」の質問で段階的に分割していき、樹木のような分岐構造で分類や予測を行う手法です。

「年収が〇〇円以上か？」などの分岐条件が視覚的に分かりやすく、「なぜその予測になったのか」という理由を人間が理解しやすい点が最大のメリットです。

サポートベクターマシン（SVM）

データ群を分けるための「境界線」を引き、その境界幅（マージン）を最大化することで高精度な分類を行う手法です。

未学習のデータに対しても高い適応能力（汎化性能）を持ち、データの項目数が多い複雑なケースでも精度が出やすいのが特徴です。

ランダムフォレスト（Random Forest）

複数の決定木を作成し、それらの結果を多数決などで統合することで、より高精度で安定した予測を行う手法です。

単体の決定木で起こりやすい「過学習（データに適合しすぎること）」を防ぎ、実務において非常に強力で信頼性の高い結果をもたらします。

パターン発見に強い「教師なし学習」の手法とは？

教師なし学習は、大量のデータを整理・要約し、人間では気づかない「隠れた関係性」を発見するために用いられます。

「とりあえずデータはあるが、正解（目的変数）がなく、どう活用していいか分からない」という初期分析フェーズにおいて、データの構造を知るために有効な手法です。

K-means法（K-means Clustering）

データを性質の似た「K個」のグループ（クラスタ）に自動で分類する、クラスタリングの代表的な手法です。

あらかじめ分けたいグループ数（K）を指定し、各データの中心点からの距離によって高速にグループ化を行います。

主成分分析（PCA）

多数の項目（次元）を持つデータを、情報の損失を抑えつつ少数の項目に要約（次元削減）し、全体像を見やすくする手法です。

例えば「身長・体重・胸囲」などのデータを「体格」という1つの指標にまとめるように、複雑なデータをシンプルにして可視化や分析を容易にします。

アソシエーション分析（Association Analysis）

「Aを買った人はBも買っている」といった、一見関係なさそうなデータ間の相関ルールを発見する手法です。

「バスケット分析」とも呼ばれ、同時発生する事象の組み合わせを見つけ出すことで、クロスセルや配置の最適化に繋げます。

複雑なデータを処理する「ディープラーニング」の手法とは？

ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の仕組みを模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねた手法です。従来の機械学習手法では限界があった、画像・音声・自然言語といった「非構造化データ」の処理において圧倒的な性能を発揮します。

教師あり学習や強化学習の仕組みの中で、強力なエンジンとして機能します。ここでは、生成AIや画像認識の基盤となっている3つの代表的なモデルを紹介します。

なお近年では、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた「深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）」も広く活用されています。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

画像データの処理に特化したモデルで、画像内の特徴（形、色、テクスチャなど）を効率的に抽出します。

人間の視覚野に近い処理を行い、画像認識や映像解析の分野で圧倒的な精度を誇ります。

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

時系列データや文章データの処理に特化しており、前後の文脈や流れを記憶しながら学習します。

音声や言葉のように順序が重要なデータの処理に適しており、自然言語処理の発展を支えてきました。

Transformer

注視すべき重要な情報を並列処理する「Attention機構」を用い、文脈理解の精度と学習速度を劇的に向上させた最新技術です。

ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）の基盤となっており、高度な文章生成や推論を可能にしています。

自社に最適な機械学習手法の選び方とは？

手法選定の鍵は、アルゴリズムの性能比較ではなく、「解決したいビジネス課題」や「データ量」・「説明責任の有無」から逆算してマッチングさせることです。

以下のガイドラインを参考に、自社の課題がどの「タスクタイプ」に当てはまるかを確認してください。

目的から逆算する選定ガイド

「予測したいのか」「分類したいのか」「発見したいのか」という目的によって、選ぶべき手法は明確に決まります。

データ量から逆算する選定ガイド

機械学習の手法を選定する際は、「解決したい目的」に加えて、「現在手元にあるデータ量」に適しているかを確認することが非常に重要です。

機械学習は手法によって、学習に必要な最低限のデータ量が異なります。

データが少ないうちに複雑なディープラーニングを採用しても、十分な精度が出ないばかりか、計算コストだけが膨らむリスクがあるため注意が必要です。

説明責任から逆算する選定ガイド

「なぜその予測結果になったのか」という根拠の説明が必要かどうかも、手法選びの重要な分かれ道です。

例えば、融資の審査や医療診断など、結果に対して「なぜ？」が問われる業務では、精度の高さよりも決定木のような「判断基準が明確な手法」が好まれる傾向にあります。

失敗しないための導入・検証ステップ

いきなり高額なシステムを入れるのではなく、手元のデータとツールを使った「スモールスタート」が成功への近道です。

機械学習を試せるツールとは？

機械学習を導入するために、必ずしも高度なプログラミングスキルが必要なわけではありません。

目的や扱いたいデータの規模に合わせて、身近な表計算ソフトから専用ツールまで、適切な環境を選ぶことが成功の鍵です。

Excel・Googleスプレッドシート（表計算ソフト）

「線形回帰」などの基本的な予測アルゴリズムであれば、AI専用ソフトを使わずとも、表計算ソフトの標準機能だけで実行可能です。

例えば「過去の売上データから来月を予測する」といったタスクなら、Excelの「データ分析」機能や関数（FORECAST等）を使うのが最も手軽でコストもかかりません。Excelのデータ分析は厳密には統計的手法ですが、データからパターンを見出し、予測や判断に活かすという機械学習の考え方を理解する第一歩として非常に有効です。

ノーコードAI・AutoML（自動化ツール）

プログラミングコードを一切書かず、画面上のドラッグ＆ドロップ操作だけで高度な機械学習モデルを作成できるツールです。

データをアップロードするだけで、AIが自動的に複数のアルゴリズムを試して最適なモデルを選んでくれるため、専門知識がない担当者でも高精度な分析が可能です。

BIツール（Tableau・Power BIなど）

蓄積されたデータを可視化・分析することに特化したツールで、機械学習機能（クラスタリング等）が内蔵されているものも多くあります。

「K-means法」による顧客のグループ分けなどを、グラフ上で視覚的に行えるため、分析結果を会議でプレゼンする際などに強力な武器となります。

機械学習の手法一覧を活用し、業務改善を始めよう

この記事では、機械学習の手法一覧とその具体的な選び方について解説しました。実務において最も大切なことは、複雑な理論や数式を暗記することではなく、「自社の課題解決にはどの手法が適しているか」を見極めることです。

必ずしも高度なプログラミング技術は必要ありません。まずは社内にあるデータを整理し、今回紹介したExcelなどの身近なツールを使って、小さな分析から試してみることをおすすめします。ぜひ本記事を参考に自社に最適な手法を選び取り、生産性を高める第一歩を踏み出してください。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。