機械学習の分類アルゴリズムとは？種類・選び方・ビジネス活用事例を徹底解説

機械学習における「分類」とは

分類とは、入力されたデータをあらかじめ設定したカテゴリのいずれかに割り当てる処理のことです。具体的には、届いたメールが迷惑メールかどうかを判別したり、見込み顧客を「成約可能性が高い」「低い」に区分したりする作業が該当します。これは教師あり学習の一形態であり、正解ラベルが付与されたデータセットをもとに、パターンを習得していく仕組みです。

よく混同されるタスクとして「回帰」が挙げられます。回帰が売上額や温度のような連続値を推定するのに対し、分類は「AかBか」といった離散的なカテゴリを判別する点で異なります。「この顧客は次月に退会するか否か」という問いは分類であり、「この顧客が次月に支払う金額はいくらか」という問いは回帰に該当します。

この違いを正しく認識することが、モデル選択における出発点となります。分類はビジネス実務で最も活用頻度の高いタスクであり、その原理を把握しておくことがAI活用の基盤になります。

分類問題の種類

分類タスクは、予測対象となるクラスの数や特性に応じて複数のパターンに分けられます。自社が直面している課題がどの種類に当てはまるかを見極めることが、モデル設計の第一歩です。

以下では、主要な3つの分類パターンについて説明します。

• 二値分類
• 多クラス分類
• 多ラベル分類

二値分類

二値分類とは、データを2つの選択肢のどちらかに振り分けるタスクを指します。「該当する/しない」「合格/不合格」「正常/異常」のように、結果が二者択一となるケースで使用されます。

実際の適用例としては、迷惑メールの検出、顧客離脱の予測、生産ラインでの欠陥品判定などがあります。いずれも「当てはまるか否か」を見分ける課題です。

このタスクは最もシンプルな形式でありながら、業務現場で遭遇する機会が非常に多く、大半のアルゴリズムが対応しています。

多クラス分類

多クラス分類は、3つ以上の選択肢から該当する1つを特定するタスクです。各データは複数カテゴリに同時所属することはなく、必ず単一のクラスに分類されます。

よく知られた例として、手書き文字認識（数字0〜9の判別）、商品ジャンルの自動付与、写真に映る動物種の識別などがあります。オンラインショップでの商品分類にも広く使われています。

クラス数が増加するにつれて正確な予測は難しくなるため、十分なデータ量の確保と最適なアルゴリズムの選定が成功のポイントです。

多ラベル分類

多ラベル分類は、単一のデータに対して複数のタグを同時に割り当てられるタスクです。多クラス分類と異なり、カテゴリが相互排他的ではない点が特徴です。

例を挙げると、報道記事に「政治」「経済」「外交」など複数のジャンルタグを付ける場面や、1枚の画像内にある複数のオブジェクトを同時検出するケースが当てはまります。映画ジャンルのタグ付けも代表的な用途です。

実装上は、各タグについて二値分類を独立して実行する形式が多く、タグ間の関連性を加味した設計が精度を高める鍵となります。

代表的な分類アルゴリズム6選

分類に使えるアルゴリズムは数多く存在し、それぞれ異なる利点と欠点を持っています。一般論として、結果の説明しやすさと予測精度の間にはトレードオフがあり、用途に合った選択が不可欠です。

以下では、現場でよく採用される6種類の代表的手法を取り上げます。

• ロジスティック回帰
• 決定木
• ランダムフォレスト
• サポートベクターマシン（SVM）
• k近傍法（k-NN）
• ニューラルネットワーク

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、二値分類で最も広く使われる基礎的な手法です。名称に「回帰」と含まれていますが、実際にはカテゴリ判別に用いられ、あるクラスに属する確率を算出します。

最大のメリットは結果の解釈が容易な点にあります。各変数が予測に及ぼす影響度を係数として確認できるため、なぜその判断に至ったかを説明しやすく、線形に分離できるデータに対して特に有効です。

適用事例としては、購買確率のスコアリング、ローン審査での信用評価、医療領域でのリスク算定などが挙げられます。

決定木

決定木は、条件に応じた分岐を重ねることでツリー構造を形成し、データを区分する手法です。「条件Xを満たせばY、そうでなければZ」というルールを階層的に組み合わせて予測を導きます。

結果を図解しやすい点が大きな利点です。ツリー図として出力できるため、専門知識を持たない人への説明にも適しています。反面、学習データに過剰適合しやすい傾向があるため、その点は留意が必要です。

リスク査定や判断ロジックの明文化が求められる局面などで重宝されています。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、多数の決定木を束ねて活用するアンサンブル型の手法です。各決定木が出した結論を統合（多数決）することで、単体の決定木を上回る安定性を確保します。

単独の決定木で生じやすい過学習を緩和し、未知データへの適応力を高める効果があります。精度と堅牢性のバランスが良く、幅広い分野で採用されています。

不正取引の検出、販売予測、マーケティング施策でのターゲットセグメンテーションなど、多彩なビジネス課題に対応できる柔軟性を備えています。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、データ群を隔てる境界面を最適化する手法です。各クラス間の距離（マージン）を最大にする境界を探索することで、高い汎用性能を達成します。

少量のデータでも優れた精度を出せる点が強みです。さらに、カーネル関数の適用により非線形なデータ分布にも対応でき、次元数の多いデータとも相性が良好です。

文章分類、画像判別、遺伝子情報の分析など、特徴量が多いデータを扱うシーンで力を発揮します。

k近傍法（k-NN）

k近傍法（k-NN）は、判定したいデータに最も近接するk件の学習サンプルを参照し、その多数派に従ってクラスを決める手法です。あらかじめモデルを構築せず、予測時にデータを照合する「遅延学習」に分類されます。

ロジックが極めてシンプルで直感的に理解でき、調整パラメータも限定的です。ただし、データ規模が大きくなると予測処理に時間がかかるため、即時応答が求められる用途には不向きです。

推薦システム、パターンマッチング、小規模データでの分類処理などに利用されています。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、生物の神経回路を模倣した多層構造で学習を進める手法です。入力層・中間層・出力層で構成され、層を深くしたものがディープラーニングと呼ばれます。

複雑で非線形なパターンを捉えられる点が最大の長所です。画像・音声・自然言語など、旧来の手法では扱いにくかったデータ領域で画期的な成果を収めています。その反面、大規模データと高い計算資源が必須であり、モデル内部の挙動を解釈しづらいという難点もあります。

画像認識、音声処理、自然言語処理など、大量かつ複雑なデータを対象とする分野で主力となっています。

アルゴリズム比較表

主な分類アルゴリズムの特性を一覧にすると、下表のとおりです。各手法の長所・短所を理解したうえで、目的に応じた選択をおこなうことが大切です。

機械学習の分類アルゴリズムの選び方

アルゴリズムを決定する際は、精度のみならず、データ特性や説明責任の有無、実行環境なども含めた多角的な評価が欠かせません。

ここでは、選定時に押さえておくべき3つの視点を紹介します。

• データ量とデータの特性
• 解釈性の要求レベル
• 処理速度とリソース制約

データ量とデータの特性

手元にあるデータの量と品質は、アルゴリズム選定で最も重視すべき要素です。データが限られている状況では、ロジスティック回帰やSVMのように少数サンプルでも安定動作する手法が向いています。

反対に、十分なデータ量を用意できる場合は、ランダムフォレストやニューラルネットワークなど、データ量の増加とともに性能が伸びる手法を選べます。ディープラーニングは特に大規模データセットで本領を発揮します。

加えて、データの性質（線形性、欠損値の有無、特徴量の次元数など）も吟味が必要です。データの質と規模に即した判断が、最終的な予測性能を大きく左右します。

解釈性の要求レベル

AIがなぜその結論を出したかを明示する必要がある場面では、説明しやすいアルゴリズムを選ばなければなりません。決定木やロジスティック回帰は、推論過程を明確に示せる点が長所です。

一方、精度を最優先し、判断根拠の開示が不要なケースでは、ランダムフォレストやニューラルネットワークといった高度な手法も視野に入ります。こうしたブラックボックス型の手法は、より高い精度を実現しやすい傾向にあります。

医療診断や金融審査など、法的要件や倫理面から説明責任が問われる領域では、この観点が特に重要な判断材料となります。

処理速度とリソース制約

運用環境の制約を踏まえた現実的な選択も不可欠です。リアルタイム応答が求められるシステムでは、ロジスティック回帰や決定木のように推論が高速な手法が適しています。

バッチ処理など時間的余裕がある場面では、ランダムフォレストやニューラルネットワークのように演算負荷が高くとも高精度を狙える手法を採用できます。ただし、モデルの訓練にも相応の時間がかかる点は念頭に置く必要があります。

さらに、サーバーのメモリ容量やGPUの有無といったインフラ面の制限も検討事項です。実際の稼働環境を見据えたうえで、実行可能なアルゴリズムを選びましょう。

まとめ

機械学習における分類とは、データを事前に定めたカテゴリへ振り分ける処理であり、ビジネスの多様な場面で活かされています。二値分類・多クラス分類・多ラベル分類といったタスク種別を把握し、それに適したアルゴリズムを選ぶことが成果を左右します。

ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM、k近傍法、ニューラルネットワークと、各手法には独自の特性があります。データ規模、解釈性への要求、処理速度の制約といった要素を総合的に勘案し、課題に最もフィットする手法を見定めることが重要です。

自社が抱える課題とデータの性質を照らし合わせ、本記事の内容を参考にしながら、機械学習活用への第一歩を踏み出してください。