機械学習におけるクラスタリングとは？手法やメリットをわかりやすく解説！
クラスタリングとは機械学習の一種で、顧客分析やアンケート結果の評価に利用されます。ビッグデータの活用やAI学習のために取り入れられることも多いため、近年、注目が集まっています。
一方で、「クラスタリングという言葉を耳にするけれども具体的にどのようなものかわからない」と悩む方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、機械学習におけるクラスタリングの手法やメリットを中心にご紹介します。
- クラスタリングの概要やメリットを把握したい
- 機械学習におけるクラスタリングの手法を知りたい
- クラスタリングでデータ分析した結果の共有に役立つツールを探している
という方はこの記事を参考にすると、クラスタリングの手法を把握できるだけでなく、クラスタリングによって得られた分析結果の管理・共有に最適なツールも見つかります。
目次
クラスタリングとは
クラスタリングとは、データ同士の類似度からそれぞれのデータをグループ分けして、傾向やパターンを見つけることです。
データからコンピュータが自動でルールやパターンを認識して学習していく「機械学習」の一つで、正解となるデータを与える「教師あり学習」と対比して「教師なし学習」と呼ばれます。
そのため、自社の顧客層の分析や適切な市場の選択など、決まった正解のない、未知の法則を探すときに役立ちます。
クラスタリングのメリット
以下では、クラスタリングのメリットを解説します。どのような場面でクラスタリングが役立つのかを把握し、クラスタリングへの理解を深めましょう。
適切にターゲットを分析できる
クラスタリングのメリットは、自社のターゲットを適切に分析できる点です。
たとえば、クラスタリングによって顧客データを分析することで、自社製品やサービスのユーザーの属性を把握して、より最適化された製品の開発や広告方法を検討できます。また、ニーズを把握して自社に有利な市場の選択にも役立ちます。
このように、クラスタリングを活用すれば、マーケティング戦略などの正解が明確に決まっていない課題の解決につながるのです。
異常検出が容易にできる
クラスタリングによって、異常検出が容易にできることもメリットです。
クラスタリングではデータから傾向や法則を見つけ出すため、想定されるパターンや分布から大きく外れる値を検出した場合に、異常値としてすぐに認識できます。たとえば、製品の画像を学習することで製品の欠陥を特定するのに貢献します。
以上のように、クラスタリングは製品の質を担保する場合にも活用されているのです。
クラスタリングのデメリット
クラスタリングのデメリットは、分析が複雑で計算量が多くなる点です。
クラスタリングの手法によっては、各データの組み合わせを全て計算して類似度を算出するため、データの数が増えると計算処理も膨大になってしまいます。とくに近年は、ビッグデータの活用によって扱うデータの数が増えています。
したがって、分析するデータ量や特徴に合わせて適切な手法でクラスタリングを実施しなくてはなりません。
クラスタリングの種類
以下では、クラスタリングの種類ごとに具体的な手法や特徴をご紹介します。それぞれの特性を把握したうえで、最も適切な方法でクラスタリングを実行しましょう。
階層的クラスタリング
階層的クラスタリングとは、各データがどの程度類似しているかを算出して、次第に大きなクラスタ（グループ）に分けていくことで階層を作り、分析する方法です。
具体的には、最も近いクラスター同士を新たなクラスターにして分類するウォード法や2つのクラスタに含まれるそれぞれのデータ同士の距離の平均からクラスタ間の距離を求める群平均法、データ同士の距離が最も近いものからクラスタ間の距離を求める最短距離法などがあります。
クラスタの数を自由に決められる一方、計算量が膨大になりやすいのがデメリットです。
非階層的クラスタリング
非階層的クラスタリングとは、あらかじめクラスタ（グループ）の数を決めておき、データを分類していく方法です。データが複雑で、階層化できない場合やデータ数が多い場合に有効です。
具体的には、データをk個のクラスタに分けるk-means法や超体積法などのアルゴリズムがあります。データ数が多くても階層的クラスタリングに比べて計算時間がかからない点がメリットです。
ただし、データをいくつのクラスタに分けるかを先に決めておく必要があるため、適切なクラスター数が不明な場合は分析しづらい恐れがあります。
ハードクラスタリング
ハードクラスタリングとは、それぞれのデータが必ずどこか1つのクラスタ（グループ）に属するように分類する方法です。
1つのデータが1つのクラスタに分類されるので、データの解釈や分析が単純化されて計算処理が速くなる反面、データが複数のクラスタに当てはまるような要素を持っていた場合にもいずれかのクラスタに分類しなくてはならない点に注意が必要です。
ソフトクラスタリング
ソフトクラスタリングとは、1つのデータが複数のクラスタ（グループ）に所属することを許す分類方法です。
たとえば顧客データを分類する場合、顧客が複数の属性に当てはまることも多いため、ハードクラスタリングで分類すると複雑で多様なニーズを汲み取りきれません。そこで、顧客のニーズを正しく把握するためにソフトクラスタリングが役立つのです。
ソフトクラスタリングは、当該データが各クラスタに属する確率を求めるため、データの属性を詳細に汲み取ることができます。一方で、1つのデータが複数のクラスタに属しているので、分析結果の解釈が複雑になる可能性があります。
分析結果の共有に最適な情報管理ツール
以下では、クラスタリングで分析した結果の共有に最適な情報管理ツールをご紹介します。
クラスタリングによって、データから未知の法則やパターンを見出せるので、顧客情報を分析すれば最適なマーケティング戦略の立案に活かせます。ただし、分析方法や結果の共有を適切に実施しなくては、クラスタリングで得た情報を最大限に活用できません。
そこで、クラスタリングの手法や結果をナレッジとして社内に蓄積できるよう、ITツールを導入しましょう。とくに、検索機能に優れたツールであれば、蓄積したナレッジから必要な情報へ即アクセス可能です。
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クラスタリングの手法やメリットまとめ
これまで、クラスタリングの手法やメリットを中心にご紹介しました。
クラスタリングは、顧客ニーズを把握したり製品の品質を管理したりするときに有効なデータの分析手法です。そのため、分析後はマーケティングや新製品の開発などに活かせるよう、情報をナレッジとして社内に共有しておかなくてはなりません。
ただし、共有して終わりではなく、必要なときに検索して欲しい情報を見つけられるように管理しましょう。そこで、AIを活用した高精度の検索機能を備えたITツールがあると便利です。
したがって、社内でクラスタリングの分析結果を共有するなら、AIによる高精度の検索機能で、欲しい情報に確実にたどり着けるナレッジ管理ツール「ナレカン」が最適です。
ぜひを導入して、社内のデータを有効活用できる環境を整えましょう。
