目次
機械学習やデータ解析に関連する話題を調査していると、「クラスタリング」というワードを耳にすることがあります。しかし、クラスタリングと聞いても何を意味するのか、どのように活用できるのかイメージしにくいと感じる方もいるのではないでしょうか。
そこでこの記事では、クラスタリングの概要や活用方法について詳しくご紹介します。ビジネスにどのように生かせるのかも解説するので、AIや機械学習に興味がある方はチェックしてみてください。
▼更にAIについて詳しく知るには？
AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介
▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
クラスタリングとはデータをグルーピングする手法のひとつ
クラスタリングを簡単に説明すると「膨大なデータの中から似ているもの同士を探し出してグループ分けする手法」です。
ビジネスの世界では、購入データに基づいた顧客の振り分けやテストマーケティングに用いられています。クラスタリングは、ビッグデータの解析やAIの学習にも活用される重要手法のひとつです。
AI（機械学習）においては教師なし学習に分類されている手法で、AIが特徴にもとづいてデータを自動的にグルーピングします。クラスタリングをうまく活用すれば膨大なデータを活用でき、さらなる業績向上が目指せるでしょう。
クラスタリングと分類の違いをチェック
クラスタリングと混同されがちな手法に「分類」があります。いずれもデータをグループ分けする手法ですが、細かい点に違いがあるので注意が必要です。双方の手法を正しく理解し、目的に応じて適切なものを活用する必要があります。
クラスタリングはデータから特徴を分析してグルーピングする方法
クラスタリングは「教師なし学習」に該当する手法です。AIが自ら膨大なデータを分析して特徴を学習し、その特徴に基づいてデータをグルーピングします。そのため、人間がグルーピングのルールを定める必要はありません。
クラスタリングを行うときは、AIに対して特徴量を示すデータを与えます。AIは与えられたデータをそれぞれ分析して何らかの関係があるのかを判断し、その結果に基づいて答えを返すのが流れです。
人間が関与するのはAIにデータを与えるところまでで、その後の分析・処理は自動的に行われます。暗黙知とも呼ばれる明確に言語化されていない知識を可視化し、活用するのに役立つ手法です。
分類はあらかじめ定められた答えにもとづいてグルーピングする手法
分類は「教師あり学習」に分類され、あらかじめ準備した答えに基づいて与えられたデータをグルーピングします。
教師あり学習において人間はデータを与えるだけではなく、答えの作成にも関与します。具体的には、データから特徴を抽出して特徴量を設定しなければなりません。AIは人間が与えた特徴量に基づいてデータをグルーピングする流れです。
クラスタリングは特徴の抽出から分類までをAIが行うもの、分類は特徴の抽出を人間が行うものと覚えておくとよいでしょう。
クラスタリングの手法は大きく2つに分けられる
クラスタリングは使用する手法に応じて「階層クラスタリング」と「非階層クラスタリング」に分けられます。グルーピングするデータによってどちらの手法が適しているか異なるので、それぞれの特徴や向いているデータについてチェックしましょう。
階層クラスタリング
階層クラスタリングとは、最も類似度が高いデータから順番にグルーピングしていくクラスタリング手法です。ひとつの集合体に含まれるデータをひとつひとつ比較し、最も類似度が高いと判断できるものから順番にまとめます。
上記の処理を全てのデータに対して実行し、全てのデータがグルーピングされたら完了です。階層クラスタリングによってグルーピングされたデータは樹形図のような形になるのが特徴です。
データをひとつひとつ分析してグルーピングする都合上、ビッグデータのような膨大なデータのクラスタリングには向いていません。
非階層クラスタリング
非階層クラスタリングとは、ひとつの集合体に含まれるデータをあらかじめ指定したクラスタ数になるようにグルーピングする手法です。階層クラスタリングとは異なり、すべてのデータを一つひとつ分析せず、類似性を分析して指定されたクラスタ数になるようにグルーピングします。
計算量が少ないのが大きなメリットで、ビッグデータのクラスタリング手法として最適です。2021年時点では「k-means法」というアルゴリズムが主に用いられています。これは事前に指定したクラスタ数と同数の重心を指定し、そこを基準点として最も近い重心にデータを割り当ててグルーピングする方法です。
クラスタリングを行うときの手順
実際にクラスタリングを行うときは、手順どおりに進める必要があります。使用する方法によって多少の違いはありますが、概ね以下のとおりです。
1. クラスタリング対象になるデータを決定する
2. クラスタリングに使用する手法を選ぶ
3. データ間の距離（類似度を判定する基準）を定める
4. クラスタリングを実行する
対象データを準備したら、手法と基準を定めて実行します。結果が出たら、クラスタリングを行った目的に応じてデータを活用しましょう。手法や基準を定めるときは、クラスタリングを行う目的を明確にすることが重要です。
クラスタリングの活用方法
クラスタリングは使用する手法に応じて「階層クラスタリング」と「非階層クラスタリング」に分けられます。グルーピングするデータによってどちらの手法が適しているか異なるので、それぞれの特徴や向いているデータについてチェックしましょう。
階層クラスタリング
階層クラスタリングとは、最も類似度が高いデータから順番にグルーピングしていくクラスタリング手法です。ひとつの集合体に含まれるデータをひとつひとつ比較し、最も類似度が高いと判断できるものから順番にまとめます。
上記の処理を全てのデータに対して実行し、全てのデータがグルーピングされたら完了です。階層クラスタリングによってグルーピングされたデータは樹形図のような形になるのが特徴です。
データをひとつひとつ分析してグルーピングする都合上、ビッグデータのような膨大なデータのクラスタリングには向いていません。
非階層クラスタリング
非階層クラスタリングとは、ひとつの集合体に含まれるデータをあらかじめ指定したクラスタ数になるようにグルーピングする手法です。階層クラスタリングとは異なり、すべてのデータを一つひとつ分析せず、類似性を分析して指定されたクラスタ数になるようにグルーピングします。
計算量が少ないのが大きなメリットで、ビッグデータのクラスタリング手法として最適です。2021年時点では「k-means法」というアルゴリズムが主に用いられています。これは事前に指定したクラスタ数と同数の重心を指定し、そこを基準点として最も近い重心にデータを割り当ててグルーピングする方法です。
クラスタリングを行うときの手順
実際にクラスタリングを行うときは、手順どおりに進める必要があります。使用する方法によって多少の違いはありますが、概ね以下のとおりです。
1. クラスタリング対象になるデータを決定する
2. クラスタリングに使用する手法を選ぶ
3. データ間の距離（類似度を判定する基準）を定める
4. クラスタリングを実行する
対象データを準備したら、手法と基準を定めて実行します。結果が出たら、クラスタリングを行った目的に応じてデータを活用しましょう。手法や基準を定めるときは、クラスタリングを行う目的を明確にすることが重要です。
クラスタリングの活用方法
クラスタリングは多数のデータをグルーピングする手法ですが、応用先はさまざまです。AIの学習に使用するデータの準備はもちろん、画像処理をはじめとする一見するとクラスタリングと関係なさそうに思える分野にも活用されています。
自社のビジネスにクラスタリングの手法を活用できるか検討している方は、ここでご紹介する7つの応用方法をチェックしてみてください。
セグメンテーションの実行
マーケティングにおいては、顧客を属性や興味・関心などに応じて細分化し、それぞれのニーズに応じた情報を提供することが必要です。顧客のニーズにマッチした情報を届け、効果的に訴求すれば購買活動に繋げやすくなるでしょう。
マーケティングで顧客を細分化するプロセスを「セグメンテーション」と呼び、ここでクラスタリングが活躍します。適切なセグメンテーションを行うためには、顧客データなどの情報に基づいてクラスタリングするかを考えなければなりません。
テキストマイニング
ビジネスメールの履歴、チャットログ、録音された音声データなど、構造化されていないデータを分析して必要な情報を抽出する活動をテキストマイニングと呼びます。
大量のテキストデータから必要なデータを抽出するためには、文章を分解して単語同士の相関関係や出現頻度などを分析しなければなりません。ここでクラスタリングを用いることにより、一見関係なさそうに見える単語同士の相関性をグルーピングして新たな情報が隠れていないか分析できるようになります。
テキストマイニングは、SNS上のデータをはじめとしたビッグデータの分析にも使用されており、汎用性が高い手法です。
機械学習用のデータ作成
AIを活用してデータ分析するときには、学習に用いるデータを準備するのに多くの時間を割かなければなりません。データ分析業務において、データの準備にかかる時間は総業務時間の60%~80%に達するケースもあります。
データの準備はデータ活用における課題のひとつで、これを効率化するために役立つのがクラスタリングです。クラスタリングを活用してデータ準備を効率化すれば、学習データを用意するための工数を削減して業務を効率化できるでしょう。
テストマーケティングの実施
特定のマーケティング施策を大々的に展開する前に行う試験を「テストマーケティング」と呼びます。テストマーケティングを実施するときには、対象となる顧客を正しく選別しなければ実用的な結果を得られません。
テストマーケティングの対象を選択するときにクラスタリングを活用すれば、顧客をいくつかのクラスタに分けられます。複数のクラスタから目的に応じてテストマーケットを選出することで、すべてをマンパワーで行う場合よりテストマーケティングの効果性を高められるでしょう。
マーケティングの効率化
クラスタリングはマーケティングの効率化にもつながる手法です。自社が保有する膨大な顧客データを分析し、属性や興味・関心に応じていくつかのクラスタにグルーピングします。
各クラスタには似たような属性・興味・関心のユーザーが集まっているため、それぞれのクラスタごとに最適なマーケティング施策を考案し、実行できるのがメリットです。
近年は「One to Oneマーケティング」の重要性が高まっています。マーケティング分野でクラスタリングを活用することにより、One to Oneマーケティングを実現しやすくなるでしょう。
画像・音声の分類
画像や音声の分析にもクラスタリングが役立ちます。ビッグデータを活用して膨大な画像データや音声データをクラスタリングすることで、似たような画像や音声、音楽などを抽出できます。
一例として、膨大な数の音楽を「カフェに最適な音楽」「リラックスタイム向けの音楽」「朝に聴くのに最適な音楽」のように分けることが可能です。クラスタリングを活用することで、大量の画像・音声データを目的に応じて効率的に仕分けられるようになるでしょう。
画像処理
画像の容量削減にもクラスタリングが役立ちます。多種多様な色を使用している画像が存在する場合、代表色を指定してクラスタリングを実行することで似たような系統の色を抽出できます。
結果に基づいて減色処理を実行することで画像内に含まれる色の数を減らし、データ容量を削減可能です。画像クオリティーよりデータサイズを優先したい場合は有効活用できるでしょう。
クラスタリングの導入にはUMWELTを検討しよう！
クラスタリングによるデータ分析の導入を検討しているなら、専用のシステムを使用するのが効率的でおすすめです。TRYETINGではクラスタリングを含むデータ分析用のAIアルゴリズムを搭載した「UMWELT」を提供しています。
AIエンジニアがいなくてもクラスタリングを導入できる
高度なスキルが求められるシステムを運用する場合は、専門の人材が必要です。しかし、UMWELTは「ノーコードAI」と呼ばれており、導入・運用にAIの専門知識や高度なプログラミングスキルは必要ありません。
AI専門の人材を確保する必要もなく、スムーズにご利用いただけます。コストや手間の問題でAI人材の確保が難しいと感じている方にもおすすめです。
手軽にオリジナルのシステムを構築できる
UMWELTでは既存のアルゴリズムを組み合わせることにより、自社のニーズにマッチしたAIシステムを構築できます。データ分析だけではなく、在庫管理・需要予測などの機能も搭載しており、全社的なAI化が可能です。100種類以上のアルゴリズムにより、手軽にオリジナルのシステムを構築できます。
複数のシステムと連携しやすい
UMWELTではAPIを提供しており、作成したシステムにAPIを介して接続できます。既存のシステムがある場合や、自社でオンプレミスのシステムを使用している場合でもAPIでアクセスできるため、負担を軽減しつつAIを実装可能です。
UMWELTなら「既存システムとの連携がネックで新しいシステムを導入できない」という課題を解決できます。さまざまなシステムと連携できるAIシステムをお探しの方も、ぜひUMWELTをご検討ください。
まとめ
AIによるクラスタリングはデータ分析・活用に応用できる手法です。ビッグデータを分析するためにも用いられており、うまく活用すれば膨大なデータの中から自社のビジネスを左右する貴重な情報を発掘できる可能性があります。
適切なクラスタリングを行うためには、使いやすくて効果的なシステムが必要です。UMWELTは業界最安値水準の価格でご利用いただけます。データ分析の基盤構築から応用システムまで幅広く構築できますので、ビジネスのDX化をご検討中の方は、ぜひ一度ご相談ください。
TRYETING
公式
TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。
