教師あり学習・教師なし学習・強化学習って何？機械学習の3大手法を図解

「AIが学習する」と聞くと、なんとなく難しそうな印象を持つ方も多いのではないでしょうか。
しかし、機械学習の世界は「3つの学び方」に分類することで、ぐっと理解しやすくなります。
この記事では、教師あり学習・教師なし学習・強化学習という3大手法を、図解と事例を交えてわかりやすく解説します。

機械学習とは？

機械学習（Machine Learning）とは、コンピュータがデータからパターンを見つけ、予測や判断を自動で行う技術です。
人間が一つ一つルールを教えるのではなく、データを与えることで「自ら法則を見つけ出す」点が特徴です。

1. 教師あり学習（Supervised Learning）

教師あり学習は、「答え付きのデータ」を使って学習させる手法です。
たとえば、猫と犬の写真に「これは猫」「これは犬」という正解ラベルを付け、そのデータを使ってAIを訓練します。

特徴

• 正解データ（ラベル）が必要
• 分類（猫か犬か）や回帰（家の価格予測）に使われる
• 学習精度が比較的高い

例

• メールの迷惑メール判定
• 天気予測
• 手書き文字の認識

2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）

教師なし学習は、「答えのないデータ」からパターンや構造を見つけ出す手法です。
例えば、購買履歴データから似た購買傾向を持つ顧客をグループ化する「クラスタリング」が代表例です。

特徴

• 正解データは不要
• データの構造や関係性を探る
• 未知のパターン発見に強い

例

• マーケティング顧客セグメント
• 異常検知（機械の故障予測）
• 推薦システム（レコメンド）

3. 強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習は、AIが「試行錯誤」を通じて最適な行動を学ぶ手法です。
環境の中で行動を選び、その結果に応じて報酬（正解に近い行動）や罰（間違った行動）を受け取りながら成長します。

特徴

• 事前の正解データは不要
• 報酬を最大化する行動を自ら発見
• ゲームやロボット制御に強い

例

• 囲碁や将棋のAI（AlphaGoなど）
• 自動運転システム
• 物流のルート最適化

3大手法の比較表

実社会での活用事例

• 教師あり学習 → 医療画像診断
• 教師なし学習 → ECサイトのレコメンド
• 強化学習 → ドローンの自律飛行

まとめ

機械学習の3大手法は、それぞれ得意分野や使いどころが異なります。
AIの仕組みを理解することで、ニュースや技術トレンドもより深く楽しめるでしょう。
今後は、これらの手法を組み合わせたハイブリッド型のAIも増えていくと考えられます。