AI時代を乗りこなせ！「回帰と分類の違い」がわからない…はもう卒業！

「最近、仕事でAIとか機械学習って言葉をよく聞くけど、正直ちんぷんかんぷん…」 「『回帰』と『分類』って、言葉は似てるけど何が違うの？」 「データ分析に挑戦したいけど、最初の一歩でつまずいてる…」

もしあなたが今、こんなモヤモヤを抱えているなら、この記事はまさにあなたのためのものです。

こんにちは！現役で企業のデータ活用を支援している、コンテンツマーケターのAI-Writerです。 多くのビジネスパーソンが、あなたと同じように「回帰と分類の違い」という壁にぶつかっています。大丈夫、何も特別なことではありません。

しかし、この違いを理解しないままでは、AIやデータを活用してビジネスを成長させることは夢のまた夢。まるで地図を持たずに航海に出るようなものです。的外れな分析をして時間を無駄にしたり、誤った意思決定で大きな損失を出してしまったり…なんてことにもなりかねません。

でも、安心してください。この記事を最後まで読めば、あなたは「回帰と分類の違い」を誰にでも説明できるレベルで理解できるようになります。それだけではありません。

• 目の前のデータが「回帰」の問題なのか「分類」の問題なのか、一瞬で見分けられるようになる
• 日常にあふれるAI技術の仕組みが手に取るようにわかり、ニュースや仕事の話についていけるようになる
• データ分析の初めの一歩を自信を持って踏み出せるようになり、ビジネス課題解決の新たな武器を手に入れられる

この記事では、専門用語を極力使わず、たくさんの具体例や、私が現場で見てきた「あるあるな失敗談」などを交えながら、世界一やさしく「回帰と分類の違い」を解説していきます。さあ、一緒にデータの世界への扉を開きましょう！

【結論】回帰と分類の違いは「何を予測したいか」だけ！

忙しいあなたのために、まずは結論からお伝えします。無数にあるように見える機械学習の手法ですが、「回帰」と「分類」の根本的な違いは、驚くほどシンプルです。

• 回帰 (Regression)：「数値」を予測すること。
• 分類 (Classification)：「カテゴリ（種類）」を予測すること。

たったこれだけです。

もう少しだけ詳しく言うと、回帰が予測するのは「連続的な数値」、分類が予測するのは「離散的なカテゴリ（ラベル）」という違いになります。

「連続的？離散的？うーん、まだピンとこないな…」

大丈夫です！これから、このたった1つの本質的な違いを、様々な角度からじっくり、たっぷり、これでもかというほど分かりやすく解説していきますので、ご安心ください。

【超入門】回帰と分類、最大の違いは「予測したいもの」の性質にあった！

さて、結論で「回帰は数値」「分類はカテゴリ」を予測するものだとお伝えしました。この「数値」と「カテゴリ」の性質の違いこそが、回帰と分類の違いを理解する最大の鍵となります。専門的な言葉では、それぞれ「連続値」「離散値」と呼ばれます。

「回帰」は未来の数値を当てる魔法の杖（連続値の予測）

回帰が予測する「連続値」とは、値と値の間をどこまでも細かくできる、つながった数値のことです。

例えば、身長を考えてみてください。170cmと171cmの間には、170.1cm、170.5cm、170.55cm…と無限に細かい値が存在しますよね。これが連続値のイメージです。

回帰は、このような連続した数値を予測するタスク全般を指します。 まるで、過去のデータから未来の数値をピタリと当てる魔法の杖のような存在です。

【回帰が予測するものの例】

• 来月の売上高
• 明日の最高気温
• 特定エリアの家の価格
• 広告費に対する商品の販売個数
• ある学生のテストの点数

これらの予測結果は、すべて「1500万円」「25.5度」「85点」といった具体的な数値になりますよね。これが回帰の特徴です。

> 【創作エピソード】勘と経験で大失敗！新人不動産営業マンA君の悲劇

> > 不動産会社に入社したてのA君。初めて担当した物件の価格設定を任されました。「このエリアなら、だいたい3000万円くらいかな？」と、自分の勘と経験だけで価格を設定。しかし、なかなか買い手が見つかりません。 > > 焦ったA君が価格を下げすぎると、今度は「何か問題がある物件なのでは？」と敬遠されてしまう始末。 > > 見かねた先輩Bさんが、過去の成約データ（広さ、駅からの距離、築年数など）を使って「回帰モデル」をサッと作成。「A君、このデータから見ると、この物件の適正価格は2,680万円だよ」と具体的な数値を提示してくれました。 > > A君がその価格で再設定したところ、すぐに内覧の申し込みが殺到！無事に成約に繋がり、A君はデータに基づいた意思決定の重要性を痛感したのでした。回帰は、このようにビジネスの現場で「適切な数値を導き出す」ために強力な武器となるのです。

「分類」はグループ分けの達人（離散値の予測）

一方、分類が予測する「離散値」とは、値と値の間が明確に区切られていて、つながっていない値のことです。 「カテゴリ」や「ラベル」とも呼ばれます。

例えば、血液型を考えてみてください。A型とB型の間に「A.5型」のような中間は存在しませんよね。A、B、O、ABというように、きっちり分かれています。これが離散値のイメージです。

分類は、データがどのグループ（カテゴリ）に属するのかを予測するタスクです。 目の前のものを「これはAグループ」「あれはBグループ」と仕分けていく、まさにグループ分けの達人です。

【分類が予測するものの例】

• メールが「迷惑メール」か「通常メール」か
• 画像に写っているのが「犬」か「猫」か
• 顧客が商品を「購入する」か「購入しない」か
• クレジットカードの取引が「不正」か「正常」か
• 文章が「ポジティブ」か「ネガティブ」か

これらの予測結果は、「迷惑メール」「犬」「購入する」といった、あらかじめ決められたカテゴリのどれかになります。数値ではなく、ラベル（名前）で答えが出るのが分類の特徴です。

> 【創作エピソード】無駄打ちDMにサヨナラ！ECサイト店長Cさんの挑戦

> > アパレルECサイトを運営するC店長。新商品の案内DMを、会員全員に送っていました。しかし、反応率は低く、印刷代や送料ばかりがかさんでいました。 > > 「もっと買ってくれそうなお客さんにだけ、アプローチできないかな…」 > > 悩んだC店長は、データ分析の専門家に相談。そこで提案されたのが「分類モデル」の活用でした。過去の顧客データ（年齢、性別、購入履歴、サイト閲覧頻度など）を分析し、「新商品を購入する可能性が高い顧客」と「可能性が低い顧客」に分類するモデルを構築したのです。 > > C店長は、モデルが「購入可能性が高い」と予測した顧客に絞ってDMを発送。すると、発送コストは半分以下になったのに、売上は以前の1.5倍に！分類モデルのおかげで、効果的なマーケティング施策を実現できたのです。

【回帰と分類の根本的な違い まとめ表】

日常にあふれる「回帰」と「分類」を探してみよう！具体例20連発

「回帰と分類の違い」は、実は私たちの日常生活やビジネスの至るところに隠れています。それを意識して周りを見渡してみると、世界が少し違って見えるから不思議です。ここでは、身近な例をたっぷり20個ご紹介します！

あなたも毎日使ってる？身近な「回帰」の例10選

1. . 天気予報の最高・最低気温: 「明日の最高気温は28度でしょう」これはまさに、過去の気象データから未来の気温という「数値」を予測する回帰です。
2. . 電車の到着時刻予測: 乗換案内アプリで表示される「あと5分で到着」。これも、現在の電車の位置や速度、過去の運行データなどから到着時刻という「数値」を予測しています。
3. . カーナビの到着予想時刻: 目的地までの距離、道路の混雑状況、法定速度など、様々な要因から「15:30到着予定」という数値を回帰モデルが弾き出しています。
4. . YouTubeの動画再生回数予測: YouTubeのアルゴリズムは、動画のテーマや公開後の初動などから、将来の再生回数（数値）を予測し、おすすめ表示などに活用していると言われています。
5. . ダイエットアプリの体重予測: 毎日の体重や食事、運動量を記録すると、「このペースなら1ヶ月後にマイナス2.5kg」といった未来の体重（数値）を予測してくれます。
6. . ECサイトの「あなたへのおすすめ度」スコア: 表には見えませんが、ECサイトの裏側では、あなたの閲覧履歴や購買履歴から、各商品に対する「おすすめ度スコア（例: 0.85）」を算出し、その数値に基づいておすすめ商品を表示しています。
7. . 株価の予測: 過去の株価データや経済指標をもとに、明日の株価（数値）を予測するのも回帰の代表的な応用例です。
8. . スポーツ選手の成績予測: 野球選手の来シーズンのホームラン数や、サッカー選手のゴール数など、過去のパフォーマンスデータから未来の成績（数値）を予測するのに使われます。
9. . 飲食店の来客数予測: 過去の来客数、曜日、天気、周辺のイベント情報などから、明日の来客数（数値）を予測し、食材の発注量やスタッフのシフト調整に役立てます。
10. 0. 中古車の査定価格算出: 車種、年式、走行距離、車体の状態などのデータから、中古車の適正な販売価格（数値）を予測します。

無意識に頼ってる？生活を支える「分類」の例10選

1. . 迷惑メールフィルタ: あなたの受信箱に届くメールが「迷惑メール」か「そうでないか」を自動で仕分ける、最も身近な分類の例です。
2. . クレジットカードの不正利用検知: あなたのカード利用履歴を常に監視し、普段の購買パターンと大きく異なる決済（例: 深夜に海外で高額な買い物）があった場合に「不正利用の可能性あり」と分類し、取引をブロックします。
3. . スマートフォンの顔認証: ロックを解除する際、カメラに写った顔が「登録されているあなた本人」か「別人」かを瞬時に分類しています。
4. . 医療現場での画像診断: レントゲン写真やCTスキャン画像をAIが解析し、写っている影が「悪性腫瘍の可能性が高い」か「良性の可能性が高い」かを分類し、医師の診断をサポートします。
5. . SNSの不適切コンテンツ検出: テキストや画像、動画をAIが分析し、「不適切なコンテンツ」か「問題ないコンテンツ」かを分類して、自動的に非表示にしたり警告を出したりします。
6. . 手書き文字認識（OCR）: 手書きの郵便番号や書類を読み取り、書かれた数字が「0」から「9」のどのカテゴリに属するかを分類し、デジタルテキストに変換します。
7. . 音楽アプリのジャンル分け: 曲の音響的な特徴を分析し、「ロック」「ポップス」「クラシック」などのジャンルに自動で分類しています。
8. . 顧客の離反予測: サブスクリプションサービスなどで、顧客の利用状況から「近いうちに解約しそう」か「継続利用しそう」かを分類し、解約しそうなユーザーにアプローチします。
9. . 採用における書類選考: 膨大な数の履歴書や職務経歴書をAIが読み込み、募集要件に「合致する」か「合致しない」かを分類し、人事担当者の負担を軽減します。
10. 0. 農作物の品質判定: カメラで撮影した野菜や果物の色や形、傷の有無などを分析し、「秀」「優」「良」といった品質等級に自動で分類します。

> X (旧Twitter) の声（創作）

>

> > @data_beginner:
> > 今まで何気なく使ってた電車の到着予測、あれも「回帰」だったのか！日常にAIがあふれてるってこういうことなんだな。仕組みがわかると面白い！

回帰と分類の違い

>

> > @marketing_lover:
> > うちの会社でも顧客の解約予測やりたいんだよな…。これって「分類」問題だったのか。上司に提案するときの解像度がめちゃくちゃ上がった。この記事ありがとう！

機械学習 #データ分析

このように、私たちの生活は回帰と分類の技術によって、知らず知らずのうちに支えられ、豊かになっているのです。

【プロの視点】回帰と分類、アウトプットから見分ける超簡単な方法

「回帰と分類の違いはわかったけど、実際に目の前の問題がどっちなのか、パッと見分ける自信がない…」

そんなあなたに、プロが実践している簡単な見分け方をご紹介します。それは、「モデルが出す答え（アウトプット）がどんな形か？」に注目する方法です。

回帰モデルのアウトプットは「1つの具体的な数値」

回帰モデルのアウトプットは非常にシンプルです。それは、予測結果そのものである「1つの数値」です。

• 家の価格予測なら → 「3,520万円」
• 気温予測なら → 「27.8度」
• 売上予測なら → 「8,543,000円」

このように、ドンピシャの数値が1つだけ返ってきます。出力が小数点を含むような連続した値であれば、それはほぼ間違いなく回帰の問題です。

分類モデルのアウトプットは「確率」または「ラベル」

一方、分類モデルのアウトプットは少しだけ複雑ですが、2つのパターンを覚えておけばOKです。それは「確率」か「最終的なラベル」です。

パターン1：各カテゴリに属する「確率」

多くの分類モデルは、いきなり「これは犬です！」と断定するわけではありません。内部的には、「それぞれのカテゴリに属する確率」を計算しています。

例えば、ある画像を分類モデルに入力したとき、アウトプットは以下のようになります。

• 犬である確率: 85%
• 猫である確率: 10%
• キツネである確率: 5%

そして、この中で最も確率が高い「犬」を最終的な予測結果として採用する、という仕組みです。 このように、複数の選択肢（カテゴリ）それぞれに対する確率（合計すると100%になる）が出力される場合、それは分類の問題です。

パターン2：最も可能性の高い「ラベル」

最終的な答えだけを返すように設定されている場合、モデルは最も確率が高いカテゴリの名前（ラベル）を直接出力します。

• 迷惑メールフィルタなら → 「迷惑メール」
• 不正利用検知なら → 「正常」
• 顧客の離反予測なら → 「離反の可能性あり」

アウトプットが、あらかじめ決められた選択肢の中から1つ選ばれる形であれば、それは分類です。

【アウトプットから見分ける！回帰と分類の比較表】

項目	回帰 (Regression)	分類 (Classification)
アウトプットの形式	1つの具体的な数値	各カテゴリへの所属確率、または最終的なカテゴリ名（ラベル）
アウトプットの例	1,200万円、31.5度、98点	「犬である確率80%」「迷惑メール」「クラスA」
見分けるポイント	答えは数字そのものか？	答えは選択肢の中から選ばれるか？確率で表現されるか？

この「アウトプットに着目する」という視点を持つだけで、あなたはもう回帰と分類の違いに迷うことはなくなるでしょう。

【重要】初心者が絶対ハマる罠！「ロジスティック回帰」は分類？回帰？

「回帰と分類の違いは完璧に理解したぞ！」と思った矢先、多くの初学者が混乱の渦に叩き落とされる存在がいます。その名も「ロジスティック回帰 (Logistic Regression)」。

「名前に『回帰』って入ってるんだから、当然、回帰の仲間でしょ？」

そう思ったあなた、残念ながら不正解です。実は、ロジスティック回帰は「分類」に使われるアルゴリズムなのです。

これは、機械学習を学び始めた人が10人中9人ハマると言っても過言ではない、最大のトラップです。なぜ、こんな紛らわしい名前がついているのでしょうか？その謎を解き明かしていきましょう。

名前に惑わされないで！仕組みを理解すれば怖くない

ロジスティック回帰が「分類」に使われる理由は、その内部的な仕組みにあります。

1. . ステップ1：まずは「確率」を予測する（ここが回帰っぽい！）

ロジスティック回帰は、いきなり「はい」か「いいえ」かを予測するわけではありません。まず、ある事象が起こる「確率（0から1の間の数値）」を予測します。 例えば、「顧客が商品を購入する確率」や「メールが迷惑メールである確率」といった数値です。数値を予測するという点では、これは回帰的な処理と言えます。

1. . ステップ2：しきい値で「分類」する！

そして、ステップ1で予測した確率をもとに、最終的な分類を行います。 一般的には、確率がしきい値（例えば0.5）より大きければ「はい（クラス1）」、小さければ「いいえ（クラス0）」というように、2つのカテゴリに分類するのです。

つまり、ロジスティック回帰の正体は、「確率を予測する回帰的な仕組みを利用して、最終的に分類を行うアルゴリズム」なのです。

名前に「回帰」と付いているのは、内部で確率という連続値を扱っている歴史的な経緯からです。

> 【創作エピソード】新人データサイエンティストD君の混乱

> > D君: 「先輩！顧客の離反予測のタスクを任されたんですが、どの手法を使えばいいですか？これは『離反する/しない』の分類問題ですよね？」 > > 先輩: 「そうだね。じゃあ、まずは基本的な『ロジスティック回帰』から試してみたらどうかな？」 > > D君: 「えっ！？ロジスティック回帰…ですか？分類問題なのに、回帰を使うんですか？頭がこんがらがってきました…」 > > 先輩: 「あはは、そこは誰もが通る道だよ。ロジスティック回帰はね、名前に反して分類が得意なやつなんだ。内部で『離反する確率』っていう数値を予測して、その確率が50%を超えたら『離反する』って分類してくれる、賢いアルゴリズムなのさ。」 > > D君: 「なるほど！確率を予測するから『回帰』って名前がついてるけど、やってることは『分類』なんですね！スッキリしました！」

このように、名前の由来と仕組みさえ理解してしまえば、もうロジスティック回帰に惑わされることはありません。「名前に回帰とつく分類手法」と覚えておきましょう。

【一歩進んだ知識】回帰と分類の代表的なアルゴリズムとモデルの評価方法

「回帰と分類の違い」をマスターしたあなたは、もう一歩先のステージに進む準備ができました。ここでは、それぞれのタスクで使われる代表的な手法（アルゴリズム）と、作られた予測モデルの性能をどうやって評価するのか（評価指標）について、キャラクター仕立てで楽しく解説します。

回帰の仲間たち（代表的なアルゴリズム）

回帰という目的は同じでも、問題を解くためのアプローチは様々です。ここでは代表的な4つのアルゴリズムをご紹介します。

アルゴリズム名	キャラクターと特徴
線形回帰 (Linear Regression)	シンプルイズベストな基本の「キ」。データが直線的な関係にある場合に力を発揮する、最も基本的で解釈しやすいアルゴリズムです。 まずはここから試すのが定石です。
決定木 (Decision Tree) 回帰	質問上手な名探偵。「もし気温が25度以上なら？」「もし平日なら？」といった質問を繰り返してデータを分割し、数値を予測します。 なぜその予測になったのか理由が分かりやすいのが特徴です。
ランダムフォレスト (Random Forest) 回帰	「三人寄れば文殊の知恵」を体現する森の賢者たち。たくさんの決定木（探偵）を集めて、みんなの予測結果の平均を取ることで、単体の決定木よりも安定して精度の高い予測をします。
サポートベクター回帰 (SVR)	マージン（遊び）を大事にする慎重派な職人。予測の線から、できるだけ多くのデータ点が「許容できる誤差の範囲（マージン）」に収まるように線を引きます。外れ値の影響を受けにくいという強みがあります。

分類の仲間たち（代表的なアルゴリズム）

分類タスクにも、個性豊かなアルゴリズムたちが存在します。ここでは代表的な5つを見ていきましょう。

アルゴリズム名	キャラクターと特徴
ロジスティック回帰 (Logistic Regression)	名前に反して分類が得意な優等生。先ほど解説した通り、確率を予測して2値分類（はい/いいえ）を行うのが得意です。シンプルで広く使われています。
決定木 (Decision Tree) 分類	ルール作りの名手。回帰と同様に「もし〜なら」という質問でデータを分割し、最終的にどのカテゴリに属するかを決定します。 ルールが明確で理解しやすいです。
ランダムフォレスト (Random Forest) 分類	多数決で決める森の賢者たち。たくさんの決定木を作り、それぞれの予測結果で多数決を取ることで、非常に高い分類精度を実現します。
サポートベクターマシン (SVM)	境界線引きのスペシャリスト。データとデータの間を分ける「境界線」を、最もマージン（距離）が大きくなるように引くのが得意です。 複雑なデータでもきれいに分類できることがあります。
k-近傍法 (k-NN)	「類は友を呼ぶ」がモットーのご近所さん。新しいデータが来たら、その周りにあるご近所さん（既存のデータ）をk個見て、多数派のカテゴリに分類するという、直感的でシンプルな手法です。

モデルの性能はどう測る？回帰と分類の「評価指標」の違い

作ったモデルが良いものかどうかを客観的に判断するために「評価指標」というものさしを使います。予測するものが違うので、回帰と分類では使われるものさしも異なります。

回帰モデルの評価指標：予測と正解の「誤差」を見る

回帰モデルの評価は、「予測した数値」と「実際の数値（正解）」がどれだけ近かったか、つまり「誤差」の大きさで測ります。

• RMSE (Root Mean Squared Error / 二乗平均平方根誤差): 最もよく使われる指標の一つ。誤差を二乗して平均し、最後に平方根を取ったもの。 値が0に近いほど良いモデルとされます。
• R² (決定係数): モデルがどれだけデータの変動を説明できているかを示す指標。1に近いほど良いモデルとされます。

分類モデルの評価指標：どれだけ「正しく分類」できたかを見る

分類モデルの評価は、「予測したカテゴリ」が「実際のカテゴリ（正解）」とどれだけ一致していたか、「正しさ」の度合いで測ります。

• Accuracy (正解率): 全データのうち、正しく分類できた割合。 直感的で分かりやすいですが、データの偏り（例：99%が正常、1%が不正）があると、正しく評価できない場合があります。
• Precision (適合率): モデルが「陽性」と予測したもののうち、本当に「陽性」だったものの割合。 スパムメール判定などで重要（通常メールをスパムと誤判定すると困るため）。
• Recall (再現率): 実際に「陽性」だったもののうち、モデルが「陽性」と予測できた割合。 がん検診などで重要（がんを見逃すと大変なことになるため）。
• F1スコア: 適合率と再現率のバランスを取った指標。両方をバランス良く高めたい場合に用いられます。

> プロの視点：ビジネス課題によって使うべき評価指標は変わる！

> > 例えば、ECサイトのキャンペーンで「買ってくれそうな人」を予測する分類モデルを考えましょう。 > > * 適合率を重視する場合: クーポンを送るコストを抑えたいので、「買ってくれる」と予測した人が確実に買ってくれることが重要。無駄打ちは避けたい。 > * 再現率を重視する場合: 一人でも多くの「買ってくれる可能性のある人」を逃したくない。多少の無駄打ち（買ってくれない人にもクーポンを送る）は許容する。 > > このように、「何を最も避けたいか」「何を最も達成したいか」というビジネス上の目的によって、どの評価指標を重視すべきかが変わってくるのです。

【実践編】「回帰と分類の違い」がわかると、ビジネスでこんなに得をする！

理論を学んだところで、最後にその知識が実際のビジネスシーンでどのように役立つのか、具体的な成功事例と失敗談を交えて見ていきましょう。「回帰と分類の違い」を理解することは、単なる知識の習得ではなく、ビジネスを加速させるための強力な武器を手に入れることなのです。

事例1：アパレルECサイトの売上予測（回帰）

とあるアパレルECサイトでは、毎月の売上予測が大きな課題でした。

【課題】

• 需要を読み間違え、人気商品はすぐに欠品。機会損失が発生。
• 逆に、売れない商品を過剰に仕入れてしまい、大量の在庫を抱え赤字に。
• 広告費をかけても、効果がどれくらい売上に繋がっているのか不明確。

【解決策：回帰モデルの導入】

そこで、データサイエンスチームは回帰モデルを構築することにしました。

• 目的変数（予測したいもの）: 月次の売上高（連続値）
• 説明変数（予測に使うデータ）: 過去の売上データ、広告費、実施したキャンペーン、季節、気温、SNSでの言及数など

この回帰モデルを導入したことで、「来月の広告費を100万円増やすと、売上は約500万円増加する見込み」といった、データに基づいた精度の高い予測が可能になりました。

【得られた効果】

• 在庫の最適化: 精度の高い需要予測に基づき、適切な量の仕入れが可能に。欠品による機会損失と過剰在庫による損失を大幅に削減。
• マーケティング予算の効率化: どの広告がどれだけ売上に貢献しているかが可視化され、効果の高い施策に予算を集中投下できるようになった。
• 経営判断の迅速化: データに基づいた売上予測により、自信を持った経営判断が可能になった。

> 【ありがちな失敗談】

> このプロジェクトの初期段階で、ある担当者が「売上が目標に『達成するか/しないか』を予測すればいいのでは？」と考え、分類問題としてアプローチしようとしました。しかし、これでは「あとどれくらいで目標に届くのか」「何をすれば売上がどれくらい伸びるのか」といった具体的な数値がわからず、有効なアクションに繋がりませんでした。「売上高」という連続値を予測したいのであれば、回帰を選ぶのが正解だったのです。

事例2：サブスクサービスの解約予測（分類）

月額制の動画配信サービスでは、顧客の解約率の高さに悩んでいました。

【課題】

• なぜ顧客が解約するのか、原因が特定できていない。
• 解約を防ぐための施策を全ユーザーに行うのはコストがかかりすぎる。
• 解約の予兆を事前に察知し、効果的な引き止め策を打ちたい。

【解決策：分類モデルの導入】

この課題に対し、分類モデル（具体的にはロジスティック回帰など）を構築しました。

• 目的変数（予測したいもの）: 顧客が翌月に「解約する」か「継続する」か（離散値）
• 説明変数（予測に使うデータ）: ログイン頻度、総再生時間、お気に入り登録数、利用プラン、問い合わせ履歴、サービスの利用期間など

この分類モデルによって、個々のユーザーが「解約する確率」を算出できるようになりました。

【得られた効果】

• ターゲットを絞った解約防止策: 解約確率が70%以上など、特に高いと予測されたユーザーに限定して、「限定クーポンの配布」「おすすめコンテンツの個別レコメンド」といった引き止め策を実施。
• コストパフォーマンスの向上: 全員にアプローチするのではなく、解約の危険性が高いユーザーにリソースを集中させることで、低いコストで高い解約防止効果を実現。
• サービス改善への示唆: どのような行動をしているユーザーが解約しやすいのか（例：直近1ヶ月のログインがない、特定ジャンルの視聴が急に減ったなど）が分かり、サービス改善のヒントを得られた。

> 【SNSの声（創作）】

>

> > @CS_Manager:
> > うちのサブスクも解約予測モデルを導入してから、解約率が目に見えて下がった。「解約しそうなお客様」がわかるだけで、こんなにも先手が打てるようになるなんて…。もう勘と経験だけの顧客サポートには戻れない。

データ活用 #分類

>

> > @data_analyst_egg:

> > 解約予測って、まさに「分類」の真骨頂だな。結果が「解約する/しない」の2択だから分かりやすいし、ビジネスインパクトも大きい。自分が作ったモデルで会社の売上が守れるって、やりがいあるだろうな。

このように、ビジネス課題が「数値を予測したい」のか「カテゴリを分けたい」のかを正しく見極め、適切なアプローチ（回帰か分類か）を選択することが、データ活用の成功に直結するのです。

まとめ

長い旅路、お疲れ様でした！この記事では、AI・機械学習の基本である「回帰と分類の違い」について、これでもかというほど詳しく、そして分かりやすく解説してきました。最後に、今回の冒険で手に入れた知識という名の宝物を、もう一度確認しておきましょう。

• 回帰と分類の最大の違いは「何を予測したいか」: 回帰は「連続的な数値（売上、気温など）」を予測し、分類は「離散的なカテゴリ（犬/猫、Yes/Noなど）」を予測します。
• 日常は回帰と分類であふれている: 天気予報の気温（回帰）から迷惑メールフィルタ（分類）まで、私たちは知らず知らずのうちにその恩恵を受けています。
• 「ロジスティック回帰」は分類: 名前に惑わされてはいけません。この初心者の罠さえ乗り越えれば、あなたはもう一人前です。
• ビジネス課題解決の強力な武器: 売上予測（回帰）や顧客の解約予測（分類）など、適切な手法を選ぶことで、データに基づいた賢い意思決定が可能になります。

「回帰と分類の違い」を理解することは、データサイエンスの世界への、そしてAI時代を生き抜くための、記念すべき第一歩です。この記事を読む前のあなたと、今のあなたとでは、世界の見え方が少し変わったのではないでしょうか？

ぜひ、今日から身の回りの物事や、あなたの仕事上の課題を「これは回帰の問題かな？それとも分類の問題かな？」と考えてみてください。その小さな問いかけが、あなたのビジネスを、そしてあなたのキャリアを、より豊かなものにするためのスタートラインになるはずです。

データという強力な武器を手に、あなたの未来を切り拓いていってください。応援しています！

スポンサーリンク
ABOUT US

雑談力向上委員会
編集部