クラスタリングとは？ビジネスで使える分類方法をご紹介！

自社の商品を購入する人の傾向を調べたり、SNSのフォロワーにはどのような層の人がいるのか分析したりなど、分類は多くの場面で活用できます。そのような分類を機械的に行うことができる「クラスタリング」とは、どのような手法なのでしょうか。今回はクラスタリングと、その活用方法についてご紹介します。

クラスタリングを使えば、データから自動で分類できるんだね！

自動で分類できるだけでなく、手法によっては今まで思い浮かばなかった顧客像を特定することもできるんです。

クラスタリングとは

クラスタリングとは、機械学習の手法のひとつで、データセットをいくつかの集団（クラスター）に分類することを指します。単に主観的な分類とは異なり、データから導き出したある程度客観的な分類ができることが特徴です。

新型コロナウイルスで話題になった集団感染を指す「クラスター」と同じ意味で、特定の集団（クラスター）に分けることからクラスタリングと呼ばれます。

クラスタリングの特徴

クラスタリングの大きな特徴は、各データに特徴を付与（ラベリング）する必要がないため、大量のデータを自動で分類することが可能なことです。一般的にマーケティング活用やアンケート分析などのビックデータの分類をするために用いられることが多いです。

クラスタリングの手法には階層型と非階層型があり、階層型にグルーピングしていく手法を階層クラスタリング、階層を作らずにデータをグルーピングしていく手法を非階層クラスタリングと大きく2つに分けることができます。
これらの手法の大きな違いに、階層クラスタリングではビッグデータの処理には不向きという特徴があります。階層クラスタリングは、計算量が膨大になってしまうため膨大なデータを扱うビッグデータの処理には向いていません。
用途に合わせて階層型と非階層型を使い分けることが必要です。

どうやって計算している？

有名な例はk-means法（k近傍法）です。最初に指定した数のクラスターの中心をランダムに選び、各データ点を最も近い中心に所属させます。その後、各クラスターの中心を再計算し、再度データ点に所属するクラスターを更新します。

この計算を繰り返すことで、ある程度正確なクラスタの重心の位置と、クラスターを求めることができます。活用する目的などにより、他にもいくつかの手法があります。

図）ワインのアルコール度数と色の濃さを基にしたクラスタリング例。うまく4つに分類することができている。

クラスタリングの分類

クラスタリングの場合、正解データがない状態で結果を計算するため、「教師なし学習」のひとつに分類されます。反対に、正解データを使って学習する手法のことを「教師あり学習」と呼び、回帰分析などが該当します。

回帰分析とは？分析の種類や方法を初心者にもわかりやすく解説！

クラスタリングの応用方法

顧客分類

クラスタリングでは、購買履歴や属性などの特徴に基づいて、顧客を複数のグループに分けることができます。これにより、それぞれのグループに合ったマーケティング戦略を練ることができ、より効率的・効果的なマーケティングをすることができます。

Webマーケティングでは、アクセスログの解析もすることができるため、顧客の行動データなどから、より正確にクラスタリングすることができます。また、顧客分類した後、似たような属性の以前の顧客の行動データをもとに、今の顧客がどのような行動を取るか、といったことも予測することができます。

スマートシティ

「スマートシティ」とは、IoTやAIといったデジタル技術を駆使してあらゆるデータを収集して活用する都市のことを指します。あらゆるデータにクラスタリングを用いることで、交通データやエネルギーデータから都市の運営を最適化することができます。

例えば、VICS（渋滞や交通規制などの道路交通情報を、FM多重放送やビーコンを使ってリアルタイムにカーナビに届けるシステム）から得られるデータをクラスタリングすれば交通渋滞の解消にも役立ちます。

医療

クラスタリングは医療においても有効です。病院や医師に対して患者の方々が抱いている理想像、求めているニーズをクラスタリングすることで、患者満足度を上げることや治療法の選択をサポートすることを可能にします。また、医療リソースの効率的な配分や病院間の連携を促進するためにも活用することもできます。

おわりに

どのような顧客がいるのか、どのような人が多く購入してくれるのかなど、ビジネスにもクラスタリングは多くの場面で活用されています。データ分析や機械学習を学ぶことで、効果的に分析をすることが可能になります。

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