教師なし学習と強化学習の違いについて

2025年12月12日

機械学習にはいくつかの代表的な学習パラダイムがありますが、その中でも「教師なし学習」と「強化学習」は混同されやすい分野です。

どちらも正解ラベルを必要としないという共通点を持つ一方で、目的・考え方・使われ方は本質的に異なります。

本記事では、両者の違いを定義から実務レベルまで、誤解のない形で整理します。

教師なし学習とは

定義

教師なし学習（Unsupervised Learning）とは、正解ラベルが与えられていないデータのみを用いて、データの内部構造や特徴を捉える学習手法です。

ここで重要なのは、

「何が正解か」は事前に与えられない
しかし 目的関数や評価基準が存在しないわけではない

という点です。

教師なし学習では、「このデータ群にはどのような傾向・まとまり・潜在的構造があるのか」を明らかにすることが主な目的になります。

教師なし学習が扱うデータ

入力データ：あり
正解ラベル（外部教師）：なし

例

顧客属性・購買履歴
Webアクセスログ
センサーデータ
ラベル付けされていない文章・画像データ

主な目的

教師なし学習の目的は、以下のように整理できます。

データの構造理解
類似データのグルーピング
特徴表現の抽出・圧縮
異常パターンの検出

つまり、「判断」よりも理解・整理・表現に重きが置かれています。

代表的な手法

クラスタリング

k-means
階層的クラスタリング
DBSCAN

データを類似度に基づいて自動的にグループ化する

次元削減・表現学習

PCA（主成分分析）
t-SNE / UMAP
オートエンコーダ（Autoencoder）

高次元データを少数の意味のある特徴で表現する

※オートエンコーダは一般に教師なし学習として扱われますが、「入力から入力を予測する」という性質から、自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）の一種と説明されることもあります。

異常検知

Isolation Forest
One-Class SVM
再構成誤差を用いた手法

実務での利用例

顧客セグメンテーション
ユーザー行動パターンの把握
製造業における異常検知
記事・商品・コンテンツの自動分類
下流タスク（分類・回帰）のための特徴生成

強化学習とは

定義

強化学習（Reinforcement Learning）とは、エージェントと呼ばれる学習主体が環境と相互作用しながら、得られる報酬の累積を最大化する行動戦略を学習する手法です。

強化学習の本質は、

「今どの行動を選べば、将来的に最も大きな価値を得られるか」

という逐次的な意思決定問題を解くことにあります。

強化学習の基本構成要素

要素	内容
エージェント	行動を選択する主体
環境	エージェントが影響を与え、影響を受ける世界
状態（State）	環境の現在の状況
行動（Action）	エージェントが選択できる行動
報酬（Reward）	行動結果に対する評価信号

学習の流れ

状態を観測する
行動を選択する
環境が変化する
報酬を受け取る
将来の行動選択を改善する

このプロセスを繰り返しながら、長期的な報酬を最大化する方策（ポリシー）を学びます。

強化学習の特徴

明示的な正解ラベルは存在しない
代わりに 報酬という評価信号 が与えられる
各行動が将来の状態や報酬に影響を与える
試行錯誤（探索と活用）が不可欠

代表的な手法

Q学習
SARSA
Deep Q-Network（DQN）
Policy Gradient
PPO / A3C / SAC など

実務・研究での利用例

ゲームAI（囲碁・将棋・Atari）
ロボット制御
自動運転の意思決定
広告配信・レコメンドの最適化
価格調整・在庫制御

教師なし学習と強化学習の違い（整理）

比較表

観点	教師なし学習	強化学習
正解ラベル	なし	なし
評価信号	内部的な目的関数	明示的な報酬
主な目的	構造・特徴の理解	行動戦略の最適化
データの扱い	静的データが中心	環境との相互作用
時間的要素	基本的に弱い	逐次意思決定が本質
出力	クラスタ・特徴表現	方策（行動ルール）