【初心者向け】機械学習モデルができるまでの流れ＋用語集

## はじめに

機械学習を学び始めると、「回帰？ 分類？ どうやってモデルを作るの？」といった疑問が自然と出てきます。  
本記事では、**機械学習モデルが完成するまでのプロセス**をざっくり俯瞰しながら、よく登場する**用語**を整理します。  
初心者さん向けに、フロー図・表・用語集の3本立てで説明していきますので、まずは「全体の流れ」を把握するところからスタートしてみましょう。

> この記事は個人的な学習メモ・備忘録として作成しています。機械学習のフローをざっくり知りたい方にも役立つようにまとめています。

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## 1. 機械学習のフロー図

まず、機械学習の一般的な流れを図にしてみると、下のようになります。

```
1. 目的定義
   ↓
2. データ収集
   ↓
3. データ前処理
   ↓
4. モデル選択
   ↓
5. モデル学習
   ↓
6. モデル評価
   ↓
7. モデル改善
   ↓
8. デプロイ
   ↓
9. 運用・モニタリング
```

このステップを一度ざっくり把握してから、詳細を見ていきましょう。

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## 2. フローを表で整理する

次に、上記フローを表形式で簡潔に説明します。各ステップの「目的」をあわせて書いておくと、やるべきことが明確になるのでおすすめです。

| **ステップ**               | **目的**                                                      | **内容**                                                                                   | **例**                                                                                                           |
|----------------------------|---------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **1. 目的定義**            | 解決すべき課題や予測目標を明確にする                          | - 解決したい問題・達成したい目標を設定。                                                   | - 売上予測（回帰）、スパム判定（分類）                                                                         |
| **2. データ収集**          | モデル学習に必要なデータを用意                                | - 入力特徴量＋目的変数（ラベル）を含むデータを収集。                                      | - CSVファイル、データベース、APIからの取得                                                                      |
| **3. データ前処理**        | データをモデルが学習しやすい形に整形する                      | - 欠損値の補完、外れ値の処理、カテゴリ変数の変換、スケーリング等。                       | - BMIの計算、年齢のカテゴリ化、0〜1スケールへの正規化                                                           |
| **4. モデル選択**          | タスクに適したアルゴリズムを決定する                          | - 回帰・分類・クラスタリングなど、目的に応じた手法を選ぶ。                               | - 線形回帰、ランダムフォレスト、XGBoost                                                                        |
| **5. モデル学習**          | 選択したモデルにデータを学習させ、パラメータを最適化する       | - トレーニングデータを使ってモデルを訓練（`fit()` など）。                               | - グリッドサーチでハイパーパラメータ調整                                                                        |
| **6. モデル評価**          | テストデータを使い、モデルの性能を客観的に評価する            | - 回帰なら RMSE、分類なら Accuracy、F1スコアなど。                                        | - テストデータでの予測精度、混同行列の確認                                                                     |
| **7. モデル改善**          | モデルの精度や汎化性能をさらに向上させる                      | - 特徴量の追加・削除、アルゴリズム変更、データ量の増加など。                             | - ラグ特徴量の追加、ランダムフォレスト → XGBoost へ切り替え                                                    |
| **8. デプロイ**            | 学習済みモデルを本番環境で利用可能にする                      | - `.pkl` などにモデルを保存し、APIサーバーを通じて推論を提供。                            | - FlaskやFastAPIでAPIを構築                                                                                    |
| **9. 運用・モニタリング**  | 本番運用中のモデル精度を継続的に監視・維持する                | - データドリフトや精度変化を検知し、必要に応じて再学習。                                 | - 新しいデータが増えたらモデルをアップデート                                                                   |

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## 3. 用語集

最後に、初心者がよく目にする用語をまとめました。詳細は専門書や公式ドキュメントで深掘りできますが、まずはざっくりイメージを掴んでおきましょう。

| **用語**                | **説明**                                                                                                                                                 |
|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **回帰 (Regression)**   | **数値**を予測するタスク。売上予測、気温予測、体重予測など。                                                                                            |
| **分類 (Classification)** | **カテゴリ**を判定するタスク。スパムメール判定、病気リスク判定など。                                                                                  |
| **特徴量 (Feature)**    | モデルが学習に使用する「入力データ」のこと。年齢、性別、体重、ログイン回数など。                                                                        |
| **目的変数 (ラベル / ターゲット)** | モデルが予測したい「正解」にあたる値。売上金額、メールのスパム/非スパム、体重など。                                                                |
| **過学習 (Overfitting)**   | 学習データに合わせすぎて、未知のデータに対する汎化性能が下がる状態。                                                                                  |
| **データドリフト (Data Drift)** | 学習時とは違うデータ分布が本番環境で発生すること。季節要因やユーザー行動の変化により、モデル精度が低下する原因になる。                               |
| **ハイパーパラメータ**   | モデルの学習前に人間が決めるパラメータ。例：ランダムフォレストの木の深さ、XGBoostの学習率など。                                                          |
| **正則化 (Regularization)** | モデルが複雑になりすぎるのを防ぐための手法。L1 (Lasso) や L2 (Ridge) が代表的。                                                                          |
| **評価指標 (Metrics)**   | モデルの良し悪しを数値化する基準。回帰では RMSE / MAE、分類では Accuracy / F1 / ROC-AUC などがよく使われる。                                              |
| **交差検証 (Cross Validation)** | 学習データを複数の分割パターンで学習・評価し、汎化性能を厳密に測る方法。過学習を防ぐのにも有効。                                                      |
| **ドメイン知識**         | 分析対象の業界や分野に関する専門知識。特徴量エンジニアリングで大いに役立つ。                                                                             |

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## まとめ

ここまで、機械学習モデルの開発から運用までの流れを

1. **フロー図**  
2. **表形式による詳細**  
3. **用語集**

の3部構成でざっくり紹介しました。

- **機械学習＝データを学習させて終わり**と思われがちですが、実際には    
  1) 目的を定義  
  2) データを収集・前処理  
  3) モデルを訓練・評価  
  4) 本番運用  
  5) 継続的な監視・改善  
  といったライフサイクルが欠かせません。

- 各ステップで専門的な用語や手法が登場しますが、今回は「とりあえず全体像を掴む」ことがゴールです。  
- 今後、実際に実装する際には、フロー図と表、そして用語集を見直しながら進めてみると、よりスムーズに理解が進むと思います。

> 何か追加で気づいたことや修正事項があれば、この記事をリファインして更新していきます。  
> ぜひ「自分のアイデアやデータ」に合わせて、試行錯誤を楽しんでみてください！

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