パターン発見
意味・解説
大量のデータの中から、特定の規則性や相関関係、周期的な動きを見つけ出すこと。
データマイニングの主要な目的の一つ。膨大なデータの中から、人間が気づかないような相関ルールや、特定の事象が発生する前の予兆（パターン）を自動的に抽出する。データ駆動型社会において、予測モデルを構築するための基礎となる工程である。
くわしく
蓄積された膨大なデータ群を解析し、隠れている規則性や意味のある法則を抽出するプロセスである。
1.分析の視点：主なものに、商品Aを買う人は商品Bも買うという「バスケット分析（共起パターンの発見）」や、季節ごとに売上が変動する「周期パターンの発見」などがある。
2.なぜ重要か：これまではベテランの「勘」に頼っていた判断を、客観的なデータに基づく「予測」に置き換えられるからである。異常検知パターンを発見できれば、故障が発生する前にメンテナンスを行う「予知保全」が可能になる。
3.実務での使われ方：Webサイトのアクセスログから、購入に至るユーザーに共通する「遷移パターン」を発見し、UI（ユーザーインターフェース）の改善に役立てる。これにより、成約率の向上を図る。
例文
ECサイトの購入履歴からパターン発見を行い、ビールと一緒に紙おむつが買われやすいという相関ルールを導き出した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: パターン認識
分類: データ分析