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教師あり・教師なし・強化学習の違いを直感的に理解する
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教師あり・教師なし・強化学習の違いを直感的に理解する

📅 2025年4月28日

3大機械学習パラダイムを"旅・宝探し・ゲーム攻略"のメタファで整理し、ビジネス活用シーンまで一気に俯瞰します。

この記事の狙い

  • 機械学習の分類を 3分で把握
  • それぞれの 代表タスクとビジネス応用 をざっくり掴む
  • "どの課題にどの学習方法を当てるか"の判断軸を得る
直感的メタファ

🤝 教師あり学習

"目的地の決まった旅"

スタート ゴール 👨‍🏫
観点 内容
目的 ラベル(正解)を入力✕出力のペアで学習し、新しいデータのラベルを予測
代表アルゴリズム 線形回帰/決定木/SVM/ニューラルネット など
典型タスク - クリック率予測
- 画像分類(犬 or 猫)
- 信用スコアリング
ビジネス例 EC でのレコメンド、融資リスク評価、医療画像診断
ポイント: 正解データを大量に集める"教師データ作り"がコストの9割。
直感的メタファ

🔍 教師なし学習

"宝探しの冒険"

🔎
観点 内容
目的 ラベルなしデータから 構造やパターン を発見
代表アルゴリズム K-means、階層クラスタリング、主成分分析、自己符号化器
典型タスク - 顧客セグメンテーション
- 次元削減(特徴圧縮)
- 異常検知
ビジネス例 マーケティングのターゲティング、工場センサーの故障兆候検知
ポイント: "答えがない"課題で 探索と洞察 を得るのに強い。
直感的メタファ

🎮 強化学習

"ゲーム攻略"

+ + 🤖 🏆
観点 内容
目的 "環境"と対話しながら 報酬を最大化 する行動戦略(ポリシー)を学習
代表アルゴリズム Q-Learning、Deep Q-Network、Proximal Policy Optimization
典型タスク - 自律走行・ロボット制御
- アルゴリズム取引
- レコメンデーションのオンライン最適化
ビジネス例 倉庫ロボットの経路最適化、ゲーム AI、広告入札戦略の自動調整
ポイント: シミュレータやオンライン環境で"試行錯誤を繰り返せる"インフラが鍵。

📊 一枚で比較:あなたの課題に合うのはどれ?

教師あり 教師なし 強化学習
インプット ラベル付きデータ ラベルなしデータ 状態+報酬
ゴール 予測精度 パターン発見 報酬最大化
データ準備コスト ★★★ ★★★★
(環境構築含む)
主な制約 ラベル作成コスト 解釈の難易度 学習に時間・計算資源
向いている課題 需要予測、画像診断 セグメント抽出、異常検知 ロボット制御、動的価格設定

📝 まとめと次のアクション

  1. 課題定義を先に
    "正解があるか/ないか/試行錯誤できるか"で学習パラダイムを選定。
  2. データ or シミュレータを評価
    教師あり→ラベル化コスト、教師なし→データ質、強化→環境構築可否。
  3. MVPを早く回す
    小規模データや既存 API でプロトタイプ→ROI を測定→スケール判断。