正解：ア
各選択肢の解説
ア①は教師なし学習によるグルーピング、②は教師あり学習による予測。
正解。①は区分という正解がまだ無いので、似たもの同士をまとめる教師なし学習が合います。 ②は区分を付けたデータが手に入った後なので、それを正解として学ぶ教師あり学習が合います。
イ①は教師あり学習による予測、②は教師なし学習によるグルーピング。
誤り。順序が逆です。教師あり学習は正解の付いたデータから学ぶので、 区分がまだ決まっていない①では学ぶ材料がありません。②で教師なし学習を使うと、 決めた区分とは関係なく、似たもの同士の新しいまとまりが作られるだけです。
ウ①は教師なし学習によるグルーピング、②は強化学習による支援。
誤り。①は合っていますが、②が違います。強化学習は、行動の結果に評価を返して よりよい行動の選び方を学ぶ手法です。区分の付いた過去データがそろっている②は、 その区分を正解として学ぶ教師あり学習の場面です。
エ①は強化学習による支援、②は教師あり学習による予測。
誤り。②は合っていますが、①が違います。強化学習は試行と評価を繰り返して 行動を改善する手法で、データの中から似たもののまとまりを見つける用途ではありません。 区分の候補を見つけるのは、教師なし学習の役目です。
理解を深めるために
正解があるかどうかで、手法が切り替わる
郵便物の仕分けを初めて任されたとします。最初は仕分け先の箱が決まっていないので、 届いた郵便物を眺めて「請求書っぽいもの」「広告っぽいもの」と山に分け、そこから箱を決めます。 箱が決まり、どの郵便物をどの箱に入れたかの記録がたまれば、次からはその記録を手本に 新しい郵便物を素早く振り分けられます。
前半が教師なし学習によるグルーピング、後半が教師あり学習による予測にあたります。
なぜ段階で手法が変わるのか
2つの手法を分けるのは、正解（ここでは区分）の付いたデータがあるかどうかです。
- ①の時点では区分が無い → 内容の似たものをまとめ、区分の候補を見つける（教師なし）
- 人がまとまりを確かめて区分を決め、過去の問い合わせに付ける
- ②の時点では区分付きのデータがある → それを正解として学び、新しい問い合わせを振り分ける（教師あり）
教師なし学習が出すのは「似ているもののまとまり」で、そのまとまりにどんな名前を付けるか、 区分として採用するかは人が決めます。この人の作業が、2つの段階をつないでいます。
混同しやすいものとの違い
| 手法 | 学ぶ材料 | 向いている目的 |
|---|---|---|
| 教師なし学習によるグルーピング | 正解の無いデータ | 似たもののまとまりを見つける |
| 教師あり学習による予測 | 正解の付いたデータ | 新しいデータの区分や値を当てる |
| 強化学習による支援 | 行動の結果に対する評価 | よりよい行動の選び方を身に付ける |
試験では、場面の中で「正解の付いたデータがもうあるか」を探します。 同じ業務でも、区分を決める前と後では使う手法が変わります。