試験では、教師あり学習との明確な違いである「正解（ラベル）が与えられない」という点と、代表的なアプローチである「クラスタリング」の概念がよく問われます。特に、ネットショップの購買行動分析における「レコメンデーション（関連購買の発見）」や「マーケットバスケット分析」が、教師なし学習のアソシエーション分析に該当することを理解しておく必要があります。また、k-meansなどの具体的なアルゴリズム名が教師なし学習に属することを選択肢から見極められるようにしておきましょう。
関連する用語
クラスタリング（データを似た性質のグループに分ける手法）、アソシエーション分析（データ間の関連性を明らかにする手法）、次元削減（複雑なデータを圧縮して扱いやすくする手法）。
構成図・実機演習へ進む
用語を構成と操作へつなげる場合は、実技TOPとラボ一覧を利用できます。
ファクトチェック：試験要綱 Ver.5.6（2026-07-06公開、2026年10月試験から適用）。Ver.5.6は2026年10月試験から適用され、科目Aと科目Bを規定します。2026年8月時点では適用前の資料であるため、記事では適用日を明記し、詳細シラバスVer.7.2も併記します。
この記事は公式出題範囲・チェックリストとの対応を編集部で確認した学習解説です。
公式資料
用語集一覧 ／ ← 前の記事 ／ 次の記事 →