教師あり学習
Supervised Learning
AI用語解説
「正解データ」をセットにしてAIを学習させる手法。たとえば「この画像は猫」「この取引は詐欺」といったラベル付きデータでAIに正解を教えながら学習させます。
さらに詳しく解説
教師あり学習とは、機械学習の手法のひとつで、入力データと「正解（ラベル）」をセットにして用意し、AIにその関係性を学習させる方法です。人間の先生が「これが正解だよ」と教えながらAIを訓練するイメージから「教師あり」と呼ばれています。
たとえば、大量の過去メールに「迷惑メール」か「通常メール」かのラベルをつけてAIに学習させると、新しいメールが来たときに自動で分類できるようになります。他にも「この顧客は翌月解約するかどうか」「この商品は不良品かどうか」といった予測・分類タスクに使われます。
中小企業での活用可能性としては、不良品の自動検出システム、顧客の購買予測・解約予測、売上予測モデルの構築などがあります。
教師あり学習の課題は、学習に使う「正解ラベルつきデータ」の準備に時間とコストがかかることです。精度の高いモデルを作るには、質・量ともに十分なデータの準備が重要になります。AIシステムの導入を検討する際は、自社にどんなデータが蓄積されているかを確認することから始めましょう。