教師なし学習
意味・解説
正解（ラベル）を与えずに、AI自身がデータの中から共通のパターンや構造を見つけ出す機械学習の手法。
「この写真は犬です」といった正解を教えるのではなく、大量のデータを渡し、似た者同士をグループ分けしたり（クラスタリング）、データの次元を圧縮したりする。未知のデータから新しい発見をするのに適している。
くわしく
「先生（正解）がいない中で、AIが自力で『仲間探し』や『共通点探し』をすること」です。
1.主な手法:
クラスタリング（似たグループを作る）、アソシエーション分析（「これとこれが一緒に買われる」といった関連を見つける）。
2.意義:
人間が気づいていない「隠れたルール」をAIが見つけ出してくれる可能性があります。
例文
顧客データを教師なし学習で分析し、購買傾向が似ている顧客を4つのグループにクラスタリングした。
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、1回登場しています（出題された年度: 1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: ラベルなし学習
対義語: 教師あり学習
分類: 機械学習の分類
この用語は生成AIパスポート試験にも出ます
生成AIパスポート試験（生成AI活用普及協会）の公式シラバス第4版では、第1章 AI（人工知能） の 1-2 に「教師なし学習」として掲載されています。ITパスポートと重なるのは全191語中42語で、その1つがこの用語です。