機械学習の種類完全一覧：アルゴリズムの分類から実用例まで体系的に理解する

「機械学習を勉強したいけど、種類が多すぎてどこから手をつければ…」「SVM、CNN、LSTM…アルファベットの羅列で頭が痛い」「結局、どれを使えばいいの？」

機械学習には100種類以上のアルゴリズムがあり、さらに日々新しい手法が生まれています。

でも安心してください。実は、基本的な分類を理解すれば、すべてが整理できます。レストランのメニューのように、「前菜」「メイン」「デザート」と分類されていれば選びやすいのと同じです。

今回は、機械学習の種類を4つの観点から体系的に整理し、それぞれの特徴、使いどころ、実例まで完全網羅します！

機械学習の4つの分類軸：まず全体像を把握しよう
1. 機械学習を分類する4つの観点
分類①：学習方法による分類（3+2種類）
分類②：タスクによる分類
1. 主要タスク一覧
2. タスク別の適切なアルゴリズム
分類③：アルゴリズムファミリーによる分類
分類④：データ形式による分類
1. データタイプ別の最適手法
実践的な選択フローチャート
1. アルゴリズム選択の決定木
性能比較表：どれが最強？
1. 総合評価マトリックス
2024年最新トレンド
1. 注目の手法
実装例：主要アルゴリズムのコード
1. Pythonでの基本実装
学習ロードマップ
1. 初心者から上級者への道
よくある質問（FAQ）
まとめ：機械学習の種類を体系的に理解しよう

機械学習の4つの分類軸：まず全体像を把握しよう

機械学習を分類する4つの観点

異なる角度から見た分類：

分類軸	分類内容	例
①学習方法	データの与え方	教師あり・教師なし・強化学習
②タスク	何を解決するか	分類・回帰・クラスタリング
③アルゴリズム	計算手法	決定木・SVM・ニューラルネット
④データ形式	扱うデータ	構造化・画像・テキスト・時系列

これらを組み合わせて、最適な手法を選びます。

分類①：学習方法による分類（3+2種類）

1. 教師あり学習（Supervised Learning）

正解付きデータで学習：

特徴	詳細
必要なデータ	入力データ + 正解ラベル
目的	予測・分類
精度	評価しやすい
データ準備	ラベル付けが大変

主なアルゴリズム：

アルゴリズム	用途	特徴	実用例
線形回帰	数値予測	シンプル、解釈容易	売上予測、株価予測
ロジスティック回帰	2値分類	確率出力	合否判定、与信審査
決定木	分類・回帰	可視化可能	顧客分析、診断支援
ランダムフォレスト	分類・回帰	高精度、過学習に強い	不正検知、価格予測
SVM	分類・回帰	高次元に強い	文字認識、顔認識
k-NN	分類・回帰	実装簡単	推薦システム
ナイーブベイズ	分類	高速、テキストに強い	スパムフィルタ
勾配ブースティング	分類・回帰	最高精度	コンペティション

2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）

正解なしでパターンを発見：

特徴	詳細
必要なデータ	入力データのみ
目的	構造発見、グループ化
精度	評価が難しい
データ準備	ラベル不要で楽

主なアルゴリズム：

アルゴリズム	タスク	特徴	実用例
k-means	クラスタリング	シンプル、高速	顧客セグメント
階層クラスタリング	クラスタリング	樹形図で可視化	生物分類
DBSCAN	クラスタリング	任意の形状対応	異常検知
PCA（主成分分析）	次元削減	データ圧縮	特徴抽出
t-SNE	次元削減	可視化に特化	データ可視化
オートエンコーダ	次元削減	深層学習版	画像圧縮
GMM（混合ガウス）	クラスタリング	確率的分類	音声認識
孤立森	異常検知	外れ値検出	不正検知

3. 強化学習（Reinforcement Learning）

試行錯誤で最適行動を学習：

特徴	詳細
必要なデータ	環境からの報酬
目的	累積報酬最大化
学習方法	試行錯誤
応用分野	ゲーム、ロボット

主なアルゴリズム：

アルゴリズム	特徴	実用例
Q学習	価値ベース	迷路解決
SARSA	オンライン学習	ロボット制御
DQN	深層強化学習	Atariゲーム
A3C	並列学習	複雑なゲーム
PPO	安定学習	OpenAI Five
AlphaGo/Zero	自己対戦	囲碁、将棋

4. 半教師あり学習（Semi-supervised Learning）

少量の正解データ + 大量の未ラベルデータ：

手法	説明	使用場面
自己学習	予測結果を正解として追加	画像分類
共学習	複数モデルで相互学習	テキスト分類
グラフベース	データ間の関係を利用	SNS分析

5. 自己教師あり学習（Self-supervised Learning）

データから自動的にラベルを生成：

手法	説明	実例
マスク言語モデル	単語を隠して予測	BERT
次単語予測	次の単語を予測	GPT
コントラスト学習	類似性を学習	SimCLR

分類②：タスクによる分類

主要タスク一覧

解決したい問題による分類：

タスク	説明	出力	例
分類（Classification）	カテゴリ分け	離散値	スパム判定
回帰（Regression）	数値予測	連続値	売上予測
クラスタリング	グループ化	クラスタID	顧客分類
次元削減	特徴圧縮	低次元データ	データ可視化
異常検知	外れ値発見	正常/異常	不正検知
密度推定	分布推定	確率密度	市場分析
推薦	アイテム提案	ランキング	Netflix推薦
生成	新規作成	新データ	画像生成

タスク別の適切なアルゴリズム

どのタスクにどのアルゴリズムを使うか：

タスク	最適なアルゴリズム	理由
2値分類	ロジスティック回帰、SVM	シンプルで高速
多クラス分類	ランダムフォレスト、XGBoost	高精度
線形回帰	線形回帰、Ridge、Lasso	解釈性高い
非線形回帰	ランダムフォレスト、ニューラルネット	複雑な関係
時系列予測	ARIMA、LSTM、Prophet	時間依存性
画像分類	CNN（畳み込みNN）	空間特徴
テキスト分類	BERT、Transformer	文脈理解

分類③：アルゴリズムファミリーによる分類

1. 線形モデル

直線や平面で分離・予測：

アルゴリズム	用途	長所	短所
線形回帰	回帰	高速、解釈容易	非線形に弱い
Ridge回帰	回帰	過学習防止	パラメータ調整
Lasso回帰	回帰+特徴選択	自動特徴選択	計算コスト
ElasticNet	回帰	RidgeとLassoの良いとこ取り	複雑
ロジスティック回帰	分類	確率出力	線形分離のみ

2. 木ベースモデル

if-thenルールで分岐：

アルゴリズム	特徴	精度	速度
決定木	可視化可能	★★☆	★★★
ランダムフォレスト	アンサンブル	★★★★	★★☆
XGBoost	勾配ブースティング	★★★★★	★★☆
LightGBM	高速版XGBoost	★★★★★	★★★
CatBoost	カテゴリ特徴に強い	★★★★★	★★☆

3. 距離ベースモデル

データ間の距離を利用：

アルゴリズム	原理	適用場面
k-NN	近傍の多数決	少量データ
k-means	重心からの距離	クラスタリング
SVM	マージン最大化	高次元データ

4. 確率モデル

確率論に基づく：

アルゴリズム	基礎理論	得意分野
ナイーブベイズ	ベイズの定理	テキスト分類
ガウス混合モデル	正規分布	密度推定
隠れマルコフモデル	マルコフ連鎖	系列データ

5. ニューラルネットワーク

脳を模した多層構造：

種類	構造	用途	代表例
全結合NN	全ノード接続	汎用	MLP
CNN	畳み込み層	画像	ResNet、VGG
RNN	再帰構造	時系列	LSTM、GRU
Transformer	注意機構	NLP	BERT、GPT
GAN	生成/識別	生成	StyleGAN
VAE	変分推論	生成	β-VAE
GNN	グラフ構造	グラフ	GCN

分類④：データ形式による分類

データタイプ別の最適手法

扱うデータによって選ぶ：

データ形式	特徴	推奨アルゴリズム	実例
構造化データ	表形式	XGBoost、ランダムフォレスト	売上データ
画像	ピクセル	CNN、Vision Transformer	顔認識
テキスト	文字列	BERT、GPT、TF-IDF+SVM	感情分析
音声	波形	RNN、WaveNet	音声認識
時系列	時間順序	LSTM、ARIMA、Prophet	株価予測
グラフ	ネットワーク	GNN、PageRank	SNS分析
動画	連続画像	3D CNN、Video Transformer	行動認識

実践的な選択フローチャート

アルゴリズム選択の決定木

スタート
│
├─ データにラベルがある？
│   │
│   ├─ Yes → 教師あり学習
│   │   │
│   │   ├─ 出力は数値？
│   │   │   ├─ Yes → 回帰
│   │   │   │   ├─ データ量1万件以上？
│   │   │   │   │   ├─ Yes → XGBoost/ニューラルネット
│   │   │   │   │   └─ No → 線形回帰/ランダムフォレスト
│   │   │   │
│   │   │   └─ No → 分類
│   │   │       ├─ 画像データ？
│   │   │       │   ├─ Yes → CNN
│   │   │       │   └─ No → ランダムフォレスト/XGBoost
│   │
│   └─ No → 教師なし学習
│       │
│       ├─ グループ分けしたい？
│       │   ├─ Yes → クラスタリング（k-means）
│       │   └─ No → 次元削減（PCA）
│
└─ 環境との相互作用？
    └─ Yes → 強化学習

性能比較表：どれが最強？

総合評価マトリックス

各観点からの評価（5段階）：

アルゴリズム	精度	速度	解釈性	データ量	実装容易性
線形回帰	★★☆☆☆	★★★★★	★★★★★	★★★★★	★★★★★
決定木	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆	★★★★★
ランダムフォレスト	★★★★☆	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆
XGBoost	★★★★★	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★★☆☆
SVM	★★★★☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆
ニューラルネット	★★★★★	★★☆☆☆	★☆☆☆☆	★☆☆☆☆	★★☆☆☆
k-means	★★★☆☆	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★

2024年最新トレンド

注目の手法

今熱い機械学習技術：

トレンド	説明	代表例
大規模言語モデル	巨大Transformer	GPT-4、Claude
マルチモーダル	複数種類のデータ統合	CLIP、Flamingo
Few-shot学習	少数サンプルで学習	MAML、Prototypical Networks
連合学習	分散プライバシー保護	FedAvg
説明可能AI	ブラックボックス解消	LIME、SHAP
AutoML	自動機械学習	AutoGluon、H2O
量子機械学習	量子コンピュータ活用	Qiskit

実装例：主要アルゴリズムのコード

Pythonでの基本実装

scikit-learnを使った実装例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データ準備
X, y = load_data()  # データ読み込み
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 1. 線形回帰
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

# 2. ロジスティック回帰
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()

# 3. 決定木
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()

# 4. ランダムフォレスト
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 5. SVM
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='rbf')

# 6. k-means
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)

# 学習と予測（教師あり学習の場合）
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"精度: {accuracy:.2%}")

学習ロードマップ

初心者から上級者への道

段階的な学習計画：

レベル	期間	学習内容	ゴール
入門	1-2ヶ月	線形回帰、ロジスティック回帰、決定木	基礎理解
初級	3-4ヶ月	ランダムフォレスト、SVM、k-means	scikit-learn習得
中級	5-6ヶ月	XGBoost、ニューラルネット基礎	Kaggle参加
上級	7-12ヶ月	深層学習、最新論文	実務応用
専門	1年以上	専門分野特化（NLP/CV/RL）	研究開発