機械学習のクラスタリングとは？種類・手法・メリット・活用事例

機械学習の分野では、データの中から隠れた構造やパターンを発見する手法として「クラスタリング」が広く活用されています。総務省の令和7年版情報通信白書によれば、日本のAIシステム市場規模は2024年に1兆3,412億円に達し、前年比56.5%増と急拡大しており、データ分析技術の重要性はこれまで以上に高まっています。

しかし、クラスタリングとはそもそもどのような手法なのか、分類とはどう違うのか、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングはどう使い分ければよいのか、といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

本記事では、クラスタリングの定義や種類、代表的な手法から、メリット・デメリット、そして実務での活用事例まで、JAPAN AIが網羅的に解説します。

クラスタリングとは？

クラスタリングとは、データ間の類似度に基づいてグループ分けを行う教師なし学習の手法です。

機械学習は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分けられますが、クラスタリングは教師なし学習に属します。教師あり学習では正解ラベルが付いたデータを使ってモデルを訓練するのに対し、クラスタリングではラベルのないデータだけを入力として受け取り、データ同士の距離や類似度を計算しながら、似た特徴を持つデータを同じクラスタ（グループ）にまとめていきます。

たとえば、顧客の購買履歴やWebサイトの閲覧行動といった特徴量を数値化し、多次元空間上で近い位置にあるデータ同士を自動的にグループ化する仕組みです。人間が事前に「このグループはこういう特徴を持つ」と定義する必要がなく、データそのものが持つ構造を機械が発見してくれる点が、クラスタリングの大きな特徴といえます。

機械学習の全体像や学習手法の分類については、「機械学習とは？仕組み・種類・ディープラーニングとの違いをわかりやすく解説」の記事で詳しく解説しています。

クラスタリングと分類の違い

クラスタリングと分類は、いずれもデータをグループに振り分ける手法ですが、学習に正解ラベルを使うかどうかが根本的に異なります。

分類は教師あり学習に属し、あらかじめ正解ラベルが付与された訓練データを使ってモデルを学習させます。学習済みモデルは、未知のデータに対して「このデータはカテゴリAに属する」と予測を行います。

一方のクラスタリングは教師なし学習であり、ラベルなしのデータだけを入力として、データ間の類似度をもとに自動的にグループを形成します。

両者は目的にも明確な違いがあります。分類の目的は「既知のカテゴリへの正確な振り分け」であるのに対し、クラスタリングの目的は「データに内在する未知の構造やパターンの発見」です。分類ではモデルの精度を正解率や適合率で定量的に評価できますが、クラスタリングには絶対的な正解が存在しないため、結果の妥当性を別の指標で判断する必要があります。

教師あり学習の仕組みや代表的な手法については、「教師あり学習とは？仕組みや教師なし学習・強化学習との違い、活用例をわかりやすく解説」の記事もあわせてご覧ください。

クラスタリングの種類と手法

クラスタリングの手法は、大きく「階層的クラスタリング」と「非階層的クラスタリング」の2種類に分類されます。階層的クラスタリングは、データ間の類似度を段階的に計算しながらクラスタを統合または分割していく手法です。

一方、非階層的クラスタリングは、事前にクラスタ数を指定し、すべてのデータを一度にグループ分けする手法です。

さらに、各データが1つのクラスタにのみ属する「ハードクラスタリング」と、複数のクラスタに確率的に属する「ソフトクラスタリング」という分け方もあります。

近年では、ディープラーニング（深層学習）の表現学習とクラスタリングを組み合わせた「ディープクラスタリング」や、大規模言語モデル（LLM）を用いてクラスタリング結果に説明可能性を付与する研究も進んでいます。以下では、実務で特に使用頻度の高い代表的なクラスタリングの手法を解説します。

• 階層的クラスタリング
• 非階層的クラスタリング
• k-means法
• ウォード法
• 群平均法

階層的クラスタリング

階層的クラスタリングとは、類似度の近いデータから段階的にクラスタを統合していく手法です。

最も一般的な方式は「凝集型」と呼ばれ、最初にすべてのデータを個別のクラスタとして扱い、最も距離の近い2つのクラスタを1つに統合する操作を繰り返します。この統合の過程はデンドログラム（樹形図）として可視化でき、どのデータがどの段階で同じグループにまとまったかを一目で把握できます。デンドログラムの任意の高さで水平に切断することで、分析者が望むクラスタ数を柔軟に決定できる点も特徴です。

一方、「分割型」は全データを1つの大きなクラスタとして出発し、段階的に分割していく方式ですが、計算量が大きいため実務では凝集型が主流です。階層的クラスタリングはデータの構造を視覚的に理解しやすい反面、データ件数が増えると計算コストが急激に増大するため、数千件程度までのデータセットに適しています。

非階層的クラスタリング

非階層的クラスタリングとは、階層構造を作らずにデータを直接グループ分けする手法です。

階層的クラスタリングとの最大の違いは、分析者が事前にクラスタ数を指定する点にあります。アルゴリズムは指定されたクラスタ数に基づいてデータを振り分け、各クラスタの内部がなるべく均質になるよう最適化を行います。階層を段階的に構築する処理が不要なため、大規模データに対しても比較的高速に処理できることが大きな利点です。

代表的な手法であるk-means法のほか、密度に基づいてクラスタを形成するDBSCANも非階層的手法に含まれます。DBSCANはクラスタ数を事前に指定する必要がなく、ノイズ（外れ値）を自動的に検出できるため、地理データやセンサーデータの分析に適しています。データの規模や性質に応じて、適切な非階層的手法を選択することが重要です。

k-means法

k-means法は、非階層的クラスタリングの中で最もスタンダードなアルゴリズムです。

k-means法のアルゴリズムは、3つのステップを反復する仕組みで動作します。まず、データ空間上にk個の重心（セントロイド）をランダムに配置します。次に、すべてのデータポイントを最も近い重心に割り当て、k個のクラスタを形成します。そして、各クラスタに属するデータポイントの平均値を計算し、その位置に重心を移動させます。

この「割り当て→重心更新」のサイクルを、重心の位置が変化しなくなるまで繰り返すことで、クラスタが収束します。

k-means法の利点は、アルゴリズムが直感的でわかりやすく、大規模データにも適用しやすい点です。

ただし、初期重心の配置によって結果が変わる可能性があるため、複数回実行して安定した結果を確認することが推奨されます。また、球状のクラスタを前提としているため、不規則な形状のクラスタには対応しにくいという制約もあります。

ウォード法

ウォード法は、クラスタ内の分散を最小化する基準でクラスタを統合する階層的手法です。

ウォード法では、2つのクラスタを統合した際に「クラスタ内平方和」がどれだけ増加するかを計算し、増加量が最も小さい組み合わせから優先的に統合していきます。クラスタ内平方和とは、各データポイントとクラスタの重心との距離の二乗を合計した値であり、この値が小さいほどクラスタ内のデータが密集していることを意味します。

この基準により、ウォード法はコンパクトで均質なクラスタを形成しやすく、マーケティングにおける顧客セグメンテーションや社会調査の類型化など、明確に区別されたグループを作りたい場面で広く採用されています。ノイズの多いデータに対しても比較的安定した結果を得やすい点が実務上の利点です。

ただし、クラスタ内平方和を基準とするため、大きく外れたデータ（外れ値）が存在する場合は事前に除外するなどの前処理が推奨されます。

群平均法

群平均法は、2つのクラスタ間のすべてのデータペアの距離の平均をクラスタ間距離として採用する手法です。

具体的には、クラスタAに含まれるすべてのデータとクラスタBに含まれるすべてのデータの間で距離を計算し、その平均値を2つのクラスタ間の距離と定義します。この距離が最も小さいクラスタの組み合わせから順に統合していく仕組みです。

群平均法は、最短距離法（最も近いデータ同士の距離を採用）と最長距離法（最も遠いデータ同士の距離を採用）の中間的な性質を持ちます。最短距離法では鎖状に連結するクラスタが形成されやすく、最長距離法では過度に分離されたクラスタが生じやすい傾向がありますが、群平均法はこれらの極端な結果を回避し、バランスの取れたクラスタを形成できる点が特徴です。

ディープラーニングの基礎や機械学習との関係については、「ディープラーニング（深層学習）とは？仕組みや機械学習との違い、活用事例をわかりやすく解説」の記事で詳しく解説しています。

クラスタリングのメリット

クラスタリングを導入することで、データに潜む構造を自動的に発見し、ビジネス上の意思決定を高精度化できます。

ラベルなしのデータからパターンを抽出できるクラスタリングは、マーケティングや品質管理、セキュリティなど幅広い領域で活用されています。以下では、クラスタリングの重要な3つのメリットを解説します。

• 最適なターゲット市場を選定できる
• 競合に対して差別化戦略を行える
• 隠れたパターン・自然なグループ構造の発見

最適なターゲット市場を選定できる

クラスタリングによる顧客セグメンテーションは、最適なターゲット市場の選定を可能にします。

顧客の購買金額や購入頻度、閲覧履歴、デモグラフィック情報といった複数の特徴量をクラスタリングにかけることで、類似した行動パターンを持つ顧客グループを自動的に識別可能です。従来のルールベースのセグメンテーションでは、分析者が「年齢30代・年収500万円以上」のように条件を手動で設定する必要がありましたが、クラスタリングではデータ自体が持つ自然な境界線に基づいてグループが形成されるため、人間の先入観に左右されない客観的なセグメントを得られます。

各セグメントの特徴を分析することで、「高頻度・低単価の日用品購入層」「低頻度・高単価のプレミアム層」といった具体的な顧客像が浮かび上がり、それぞれに最適化されたマーケティング施策を展開できるでしょう。

競合に対して差別化戦略を行える

クラスタリングによる市場分析は、競合との差別化ポイントの発見に直結します。

市場全体の顧客データや競合製品の特徴をクラスタリングすることで、競合が十分にカバーしていない顧客セグメントや、自社の強みが最も活きるニッチ市場を特定できます。

たとえば、競合他社が大量消費層に注力している場合、クラスタリングの結果から「品質重視・少量購入の専門家層」という未開拓セグメントが見つかれば、そこに経営資源を集中させる差別化戦略を立案できるでしょう。

市場の構造をデータに基づいて客観的に把握することで、感覚や経験だけに頼らない戦略立案が可能です。

隠れたパターン・自然なグループ構造の発見

クラスタリングの最も本質的なメリットは、人間が気づかないデータの隠れたパターンを自動的に発見できる点です。

教師なし学習であるクラスタリングは、事前にカテゴリや分類基準を定義する必要がありません。そのため、分析者の仮説や先入観にとらわれず、データそのものが持つ自然なグループ構造を浮かび上がらせることができます。

たとえば、製造業のセンサーデータをクラスタリングすると、正常稼働時のパターンから外れたクラスタが検出され、異常検知に活用できます。

このように、ラベルのない大量のデータから意味のある構造を抽出できるクラスタリングは、探索的データ分析の基盤として不可欠な技術です。

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クラスタリングのデメリット

クラスタリングには多くのメリットがある一方で、計算コストや結果の検証に関する課題も存在します。実務でクラスタリングを導入する際には、手法の特性を正しく理解し、以下のようなデメリットを踏まえた運用設計が求められます。

• 処理の複雑さと計算コストの問題
• 結果の信頼性と検証の必要性

処理の複雑さと計算コストの問題

クラスタリングは、データ量の増大に伴い計算コストが急激に増加する点に注意が必要です。

特に階層的クラスタリングでは、すべてのデータペア間の距離を計算する必要があるため、データ件数nに対して計算量がO（n²）からO（n³）のオーダーで増加します。数万件を超えるデータセットでは処理時間が実用的でなくなるケースも少なくありません。

非階層的手法であるk-means法は階層的手法に比べて計算効率が高いものの、クラスタ数kの設定や初期値の選択によって収束回数が変動するため、大規模データでは複数回の試行が必要です。また、高次元データでは「次元の呪い」と呼ばれる現象により、データ間の距離の差が小さくなり、クラスタリングの精度が低下する問題も生じます。

こうした計算コストの問題に対処するには、事前の次元削減や適切なサンプリングが有効です。

結果の信頼性と検証の必要性

クラスタリングは教師なし学習であるため、結果の妥当性を客観的に評価することが難しいという課題を抱えています。

教師あり学習では正解ラベルとの比較によって精度を定量的に測定できますが、クラスタリングには「正解」が存在しません。そのため、得られたクラスタが本当に意味のあるグループ分けになっているかどうかを、分析者自身が判断する必要があります。

クラスタリング結果の評価には、シルエット係数やCalinski-Harabasz指標といった内部評価指標が用いられますが、これらの指標だけでは結果の「ビジネス上の意味」までは保証されません。数値的に良好なクラスタリング結果であっても、実務上の解釈が困難であれば活用できないため、ドメイン知識を持つ担当者による定性的な検証を組み合わせることが不可欠です。

階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングの使い分け

階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングは、データの規模と分析目的に応じて使い分けることが重要です。

両手法にはそれぞれ明確な得意領域があり、一方が常に優れているわけではありません。以下の比較表と2つの判断基準を参考に、自社のデータに適した手法を選択してください。

データの数

手法選択の第一の基準は、分析対象のデータ件数です。

データ件数が数百〜数千件程度であれば、階層的クラスタリングが適しています。デンドログラムによってクラスタの形成過程を視覚的に確認できるため、分析者がクラスタ数を探索的に決定しやすいという利点があります。

一方で、数万件以上の大規模データを扱う場合は、計算効率の高いk-means法をはじめとする非階層的手法を選択するのが現実的です。

実務では、まず非階層的手法で大まかなクラスタ構造を把握し、その後に注目すべきクラスタだけを階層的手法で詳細に分析する、という二段階のアプローチも有効です。

データに階層構造が馴染むかどうか

手法選択の第二の基準は、データの性質が階層構造と親和性を持つかどうかです。

生物の分類体系や組織の部門構造のように、データ自体に段階的な包含関係がある場合は、階層的クラスタリングによってその構造を自然に表現できます。デンドログラムを活用すれば、「大分類→中分類→小分類」といった多段階の分類を一度の分析で得られるため、データの全体像と詳細を同時に把握できます。

一方で、顧客の購買パターンやセンサーデータのように、明確な階層関係を持たないデータの場合は、非階層的クラスタリングのほうが適切な結果を得やすい傾向があります。データの性質を事前に見極めたうえで手法を選択することが、分析精度を高める鍵です。

クラスタリングの注意点

クラスタリングを実施する際には、分析前の仮説設計と結果の評価方法を事前に検討しておく必要があります。

教師なし学習であるクラスタリングは自由度が高い反面、目的意識なく実行すると解釈困難な結果に終わるリスクがあります。以下の2つの注意点を押さえることで、分析の質を大きく向上させられます。

• 分析の前に仮説を考える
• 精度の評価が難しい

分析の前に仮説を考える

クラスタリングの精度を高めるには、分析の目的と仮説を事前に明確化することが不可欠です。

クラスタリングは教師なし学習であるため、どのようなデータを入力しても何らかのクラスタが形成されます。しかし、目的や仮説がないまま実行すると、得られたクラスタの意味を解釈できず、ビジネス上の意思決定に活かせない結果に終わります。

たとえば、「顧客の購買行動には3〜5種類のパターンがあるのではないか」という仮説を立てたうえでクラスタリングを実行すれば、結果と仮説の整合性を検証でき、新たな発見にもつながります。また、仮説に基づいて使用する特徴量を選定したり、データの前処理（欠損値の補完やスケーリング）を適切に行ったりすることで、分析の精度が大きく向上します。

精度の評価が難しい

クラスタリングでは正解ラベルが存在しないため、結果の妥当性を評価する明確な基準がない点に注意が必要です。

クラスタ数の決定には、エルボー法やシルエット分析が広く用いられています。エルボー法では、クラスタ数を1から順に増やしながらクラスタ内の分散（SSE: Sum of Squared Errors）の変化をプロットし、減少率が緩やかになる「肘」の位置を最適なクラスタ数の目安とします。シルエット分析では、各データポイントが自身のクラスタにどの程度適合しているかを-1から1の範囲で数値化し、全体の平均値が高いクラスタ数を選択します。

ただし、これらの手法はあくまで目安であり、最終的にはドメイン知識に基づく解釈と組み合わせて判断することが重要です。複数の評価指標を併用し、定量的な評価と定性的な検証の両面からクラスタリング結果を吟味する姿勢が求められます。

クラスタリングの活用事例

クラスタリングは、ECサイトの顧客分析から画像処理、異常検知まで幅広い領域で実務に活用されています。

データの種類や業界を問わず、類似したデータをグループ化するというクラスタリングの基本原理は、多様なビジネス課題の解決に応用できます。以下では、代表的な3つの活用事例を紹介します。

• ECサイトの顧客分析
• 画像の減色処理
• 異常検知

ECサイトの顧客分析

ECサイトにおけるクラスタリングの代表的な活用事例が、購買データに基づく顧客セグメンテーションです。

ECサイトでは、購入金額や購入頻度、直近の購入日、閲覧カテゴリ、カート放棄率といった多様な行動データが蓄積されます。これらの特徴量をk-means法などでクラスタリングすることで、「高頻度リピーター」「季節イベント限定購入者」「新規訪問の離脱予備群」といった行動パターン別の顧客セグメントを自動的に生成できます。

各セグメントに対して最適化されたマーケティング施策を実行することで、メール配信の開封率向上やクーポン施策のROI改善といった具体的な成果につなげられます。人手による分類では見落としがちな微細な行動パターンの違いを、クラスタリングが客観的に検出してくれる点が大きな強みです。

画像の減色処理

画像データに対するクラスタリングの代表的な応用が、k-means法を用いた減色処理です。

デジタル画像は通常、1ピクセルあたりRGB各8ビット、合計約1,677万色の色空間で表現されます。k-means法を適用すると、画像内のすべてのピクセルの色情報をk個のクラスタに分類し、各ピクセルの色をそのクラスタの重心色（代表色）に置き換えることで、色数をk色に削減できます。

この処理により、画像の視覚的な品質を大きく損なうことなくファイルサイズを削減でき、Webページの表示速度向上やストレージコストの最適化に貢献します。また、減色処理は画像のセグメンテーション（領域分割）の前処理としても活用されており、医療画像解析や衛星画像の土地利用分類など、専門的な画像処理の基盤技術としても重要な役割を果たしています。

異常検知

クラスタリングは、正常データのパターンから外れるデータを異常として検出する異常検知にも広く活用されています。

正常な状態のデータを大量にクラスタリングしておき、新たに取得したデータがどのクラスタにも属さない、あるいはクラスタの重心から大きく離れている場合に「異常」と判定する仕組みです。この手法は、異常データのサンプルが少ない、あるいはまったく存在しない状況でも適用できるため、教師あり学習による異常検知が困難な場面で特に威力を発揮します。

製造業では、設備のセンサーデータをクラスタリングして稼働パターンを学習し、通常と異なる振動や温度変化を早期に検出する予知保全に活用されています。金融業界では、クレジットカードの取引データをクラスタリングし、通常の利用パターンから逸脱した取引を不正利用の候補として検出する仕組みが実装されています。

クラスタリングに関してよくある質問

クラスタリングと分類の違いは何ですか？

クラスタリングは教師なし学習に属し、ラベルのないデータを類似度に基づいて自動的にグループ分けする手法です。一方で、分類は教師あり学習に属し、正解ラベル付きのデータで学習したモデルが未知のデータを既知のカテゴリに振り分けます。目的と学習方法が根本的に異なります。

クラスタリングのクラスタ数はどうやって決めますか？

代表的な方法として、エルボー法とシルエット分析があります。エルボー法では、クラスタ数を変化させながらクラスタ内の分散の推移をグラフ化し、減少が緩やかになるポイントを最適なクラスタ数の目安とします。シルエット分析では、各データのクラスタへの適合度を数値化し、平均値が最も高いクラスタ数を選択します。

k-means法と階層的クラスタリングはどちらを使うべきですか？

データ件数が多い場合や処理速度を重視する場合はk-means法が適しています。データ件数が少ない場合や、データの階層構造を視覚的に把握したい場合は階層的クラスタリングが有効です。目的とデータの性質に応じて選択してください。

機械学習のクラスタリングを理解して業務に活かそう

本記事では、機械学習におけるクラスタリングの定義から、階層的・非階層的クラスタリングの種類と代表的な手法、メリット・デメリット、そして実務での活用事例まで体系的に解説しました。

クラスタリングは、ラベルのないデータから隠れたパターンや自然なグループ構造を発見できる教師なし学習の手法です。
k-means法やウォード法、群平均法といった手法を適切に選択し、エルボー法やシルエット分析で結果を検証することで、顧客セグメンテーションや異常検知など幅広い領域で実務に活かせます。

まずは自社が保有するデータの特徴を整理し、分析の目的と仮説を明確にしたうえで、小規模なデータセットからクラスタリングを試してみてください。Pythonのscikit-learnライブラリを使えば、数行のコードでk-means法や階層的クラスタリングを実装でき、実践的な分析スキルを効率よく習得できます。