最終更新日：2026年8月24日

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DS検定トップ ＞ 機械学習の代表的な6タスク｜分類・回帰など【DS検定】

まず結論

機械学習の代表的なタスクは、何を出力したいかで切り分けると理解しやすくなります。

タスク 何をする？
分類 カテゴリを予測
回帰 数値を予測
クラスタリング 似たデータをグループ化
異常検知 普通と違うデータを検出
時系列予測 時間順序を使って未来を予測
レコメンド ユーザーに合う候補を提示

DS検定では、問題文の目的からタスク名を判断できることが重要です。

直感的な説明

例えば、企業では次のように使い分けます。

やりたいこと 機械学習タスク
メールが迷惑メールか判定 分類
売上金額を予測 回帰
顧客を似たグループに分ける クラスタリング
不正アクセスを見つける 異常検知
将来の需要を予測 時系列予測
商品のおすすめを提示 レコメンド

つまり、「何を判断したいか」がタスク選択の出発点です。

定義・仕組み

分類（Classification）

決められたカテゴリを予測します。

  • メール → スパム / 通常
  • 画像 → 犬 / 猫
  • 顧客 → 購入する / しない

判断ポイント：出力がカテゴリ。

回帰（Regression）

連続的な数値を予測します。

  • 売上予測
  • 気温予測
  • 来客数予測

判断ポイント：出力が数値。

クラスタリング（Clustering）

正解ラベルなしで、似たデータをグループ化します。

  • 顧客の購買傾向でグループ分け
  • 商品の特徴でグループ分け

判断ポイント：正解ラベルなし。

異常検知（Anomaly Detection）

通常とは異なるデータを見つけます。

  • 不正クレジットカード利用
  • サイバー攻撃
  • 設備故障

時系列予測（Time Series Forecasting）

時間順序を考慮して未来を予測します。

  • 需要予測
  • 電力使用量予測
  • 売上推移の予測

レコメンド（Recommendation）

ユーザーに合った商品・コンテンツを提示します。

  • ECの商品推薦
  • 動画推薦
  • 音楽推薦

どんな場面で使う？

目的 代表タスク
スパム判定 分類
売上金額予測 回帰
顧客セグメント クラスタリング
不正検知 異常検知
需要予測 時系列予測
商品推薦 レコメンド

よくある誤解・混同

❌ 分類とクラスタリングは同じ

分類 クラスタリング
正解ラベルあり 正解ラベルなし
教師あり学習 教師なし学習

❌ 回帰と時系列予測は同じ

回帰 時系列予測
数値を予測 時間順序を使って未来を予測
時間順序が必須ではない 時間順序が重要

一発で切り分ける判断軸

  1. 正解ラベルがあるか？
  2. 出力はカテゴリか数値か？
  3. 時間順序が重要か？

この3点を見ると整理しやすくなります。

まとめ（試験直前用）

  • 分類 = カテゴリを予測
  • 回帰 = 数値を予測
  • クラスタリング = 正解なしでグループ化
  • 異常検知 = 普通と違うものを検出
  • 時系列予測 = 時間順序を使う
  • レコメンド = 候補を推薦

DS検定では、出力・正解ラベル・時間順序の3点で選択肢を切りましょう。

対応スキル項目（データサイエンス力）

  • 機械学習
  • タスク理解
  • ★ 問題設定に応じて適切な機械学習タスクを判別できる

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