データマイニングの意味・AI関連用語集

データマイニングとは、意味や概念を詳しく解説

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データマイニング

Data mining

データマイニングとは、膨大のデータの中からデータ解析の技法を用いて有益なルールやパターンを見つけ出す技術のこと。主にマーケティングに活用される。対象によって「ウェブマイニング」や「テキストマイニング」など名称が変化する。

データマイニングの利点は、範囲が広すぎて通常のソフトウェアでは取り扱いが難しいデータ(ビッグデータ)から更なる顧客獲得につながる有益な情報を得られる可能性があるところだろう。イメージとしては「海底に落とされた金貨を探索する」といった感じである。金塊や秘宝のように存在するか分からないものを闇雲に漁るのではなく、有意義なデータが存在すると分かっている場所を手探りで暴いてゆく、という方が近いかもしれない。

データマイニングに使用されるデータ解析の技法は統計学、人工知能、パターン認識など様々なものがある。代表的なのは以下の通りである。

・クラス分類
決定木やSVM(サポート ベクター マシーン)など、既に与えられたデータを目的に応じてカテゴリ分けする手法。

・クラスタリング
データの集合体を「クラスタ」と呼ばれるグループに分け、自動的に分類する教師なし学習の一手法。

・回帰分析
与えられたデータから相関関係や因果関係が見られるものを探し、一方の数値からもう一方の将来的な値を予測するもの。

・頻出パターンマイニング
蓄積された大量のデータから、頻出するパターンを「ルール」として抽出するもの。顧客に効果的な宣伝やおすすめの購入を促すためによく使用される。まとめられたものをルールベースと呼ぶことも。

データマイニングは大きく分けて結論を出すためにデータを模索する「探索型」と、目的ありきでデータを検証する「仮説型」が存在する。これまで、データは十分に活用されてきたとはいえなかった。だが、AIを軸にしたテクノロジーの発展で、まさにデータが宝の山となった。さらにデータ取集も格段に便利になっている。採掘することで有益な情報を得ることが可能になっている。そのためにも適切な方法を選ぶことが重要と言えるだろう。

AI用語解説:×AI編集部監修

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