2025-04-27

クラスタリングとは？仕組み、種類、活用方法をわかりやすく紹介

この記事のポイント

クラスタリングは似たデータを自動でグループ化する教師なし学習手法です。
データの構造を発見し、パターン把握やターゲティングに活用されます。
代表的な手法にはK-means、DBSCAN、階層型クラスタリングなどがあります。
マーケティング分析や異常検知、医療データ解析など幅広い応用先があります。
クラスタ数設定や初期値依存などの注意点を理解した上で使うことが重要です。

監修者プロフィール

坂本将磨

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Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

クラスタリングは、データを「似たもの同士」でグループ化する教師なし学習の代表的な手法です。
膨大なデータの中から自然なパターンや構造を発見し、ビジネス、医療、マーケティングなど多様な分野で活用されています。
この記事では、クラスタリングの基本概念、代表的な手法、実例、そして活用方法についてわかりやすく解説します。

クラスタリングとは？

クラスタリング手法の代表例

なぜクラスタリングが重要なのか？

Pythonで簡単なクラスタリングを試してみよう！

✔ 必要なライブラリ

✔ コード例

✔ 実行結果のイメージ

クラスタリングの実例（現場感のあるケーススタディ）

例①：顧客データのクラスタリング ― 購買パターンの発見とターゲティング最適化

例②：Webアクセスログのクラスタリング ― 訪問者意図の分類とパーソナライズ

例③：異常検知への応用 ― 正常データから外れるものを検出

クラスタリングの活用シーン（業界別の具体化）

1. クラスタ数の設定問題 ― 最適な「K」は簡単にはわからない

2. 初期値依存問題 ― クラスタリング結果の不安定さ

3. スケール依存問題 ― 距離ベースのアルゴリズムに致命的影響

4. 評価の難しさ ― 教師なし学習ならではの課題

まとめ

クラスタリングとは？

クラスタリングイメージ

クラスタリングとは、データをラベルなしの状態から、自動的に「似たグループ」に分類する手法です。
「教師なし学習（Unsupervised Learning）」に属し、あらかじめ答え（ラベル）が与えられていないデータに対して自然な構造を見つけ出します。

例えば、ユーザーの購買履歴やWebサイトのアクセスパターンをクラスタリングすることで、

似た傾向を持つ顧客層
共通した行動パターン
などを発見できます。

クラスタリング手法の代表例

代表的なクラスタリング手法は次の通りです。

手法	特徴
K-means	データをK個のグループに分けるシンプルな手法。各グループの中心（重心）をもとに分類。
階層型クラスタリング	データ間の距離に基づき、木構造（デンドログラム）を作りながら統合・分割する。
DBSCAN	データの密度に基づき、クラスタを形成。異常検知（ノイズデータの検出）にも強い。
Gaussian Mixture Model (GMM)	クラスタを確率分布（ガウス分布）で表現し、柔軟な分類を実現する。

なぜクラスタリングが重要なのか？

現代のデータは非常に多様かつ膨大です。
その中から有益なパターンを見つけるために、クラスタリングは大きな役割を果たします。

隠れたパターンの発見
　目視では気づかないデータのグループを自動で見つけることができる。
ターゲティングの効率化
　マーケティング施策や顧客対応を、クラスタ単位で最適化できる。
前処理としての活用
　機械学習モデルの特徴量エンジニアリングにも役立つ。

このように、クラスタリングはデータ理解を深め、ビジネスや科学研究での意思決定を支えます。

Pythonで簡単なクラスタリングを試してみよう！

実際の実行画面

ここでは、Pythonのscikit-learnライブラリを使って、K-meansクラスタリングを実装してみます。

✔ 必要なライブラリ

!pip install scikit-learn matplotlib

✔ コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# サンプルデータ作成
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# K-meansクラスタリング実行
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
kmeans.fit(X)
y_kmeans = kmeans.predict(X)

# 結果を可視化
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')

# クラスタ中心を描画
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75, marker='X')
plt.title("K-means Clustering Example")
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

✔ 実行結果のイメージ

出力結果

データ点が4つのグループに自動的に分類される。
各クラスタの中心（重心）が赤い×マークで表示される。

クラスタリングの実例（現場感のあるケーススタディ）

クラスタリングは、単なるデータ分割ではなく、未知のパターン発見や業務プロセス最適化に直結します。
ここでは、実際の活用イメージに即したリアルなケースを紹介します。

例①：顧客データのクラスタリング ― 購買パターンの発見とターゲティング最適化

顧客の「年齢」「購買頻度」「平均購入単価」「訪問頻度」などを特徴量に設定。
K-meansや階層型クラスタリングを適用し、似た購買行動を持つ顧客群を自動抽出。
【発見例】
　- 若年層・低頻度・高単価層（プレゼント需要型）
　- 中年層・高頻度・低単価層（日常消費型）

➡︎ クラスタごとに異なる訴求（例：プレゼント向けキャンペーン、まとめ買い割引など）を実施し、CVR（コンバージョン率）を最大化。

例②：Webアクセスログのクラスタリング ― 訪問者意図の分類とパーソナライズ

ページ閲覧履歴、滞在時間、クリックパターンをベクトル化しクラスタリング。
【発見例】
　- 短時間・商品ページ直行型（購入意図強め）
　- 長時間・比較ページ滞在型（検討段階）

➡︎ 各クラスタに応じて動的に表示コンテンツを切り替え（例：検討層には比較表を強調、購入層にはレビューとCTAボタンを最適表示）、LTV（ライフタイムバリュー）向上に貢献。

例③：異常検知への応用 ― 正常データから外れるものを検出

IoTセンサー、製造ラインログ、ネットワークトラフィックなどを特徴空間にマッピング。
正常データクラスタの分布を学習し、それから大きく逸脱したサンプルを異常値とみなす。

【活用例】

製造業：ライン異常による不良品の早期検出
サイバーセキュリティ：通常パターンから外れた通信を検出してインシデント対応を迅速化

➡︎ ラベルなしでも未知の異常パターンをリアルタイムで捕捉可能。