現代のマーケティングや小売業において、消費者の購買行動を予測することは非常に重要なテーマです。特に、購買履歴や属性情報（年齢、所得など）を使って「誰が商品を買うか」を推定する技術は、AIと機械学習の応用として注目されています。では、このようなタスクはどの種類の機械学習に該当するのでしょうか？
機械学習の3つの分類とは
機械学習は大きく分けて以下の3種類に分類されます。
- 教師あり学習（Supervised Learning）
- 教師なし学習（Unsupervised Learning）
- 強化学習（Reinforcement Learning）
それぞれの違いは「正解ラベルの有無」や「学習の目的」によって定義されます。以下で詳しく見ていきましょう。
教師あり学習：正解があるデータで学ぶ
教師あり学習では、「入力」と「それに対応する出力（ラベル）」のペアをもとに、予測モデルを学習します。今回の例でいえば、「年齢」「所得」「過去の購買履歴」などの入力に対して、「購入したかどうか（Yes/No）」というラベルが付いているケースです。
例えば、ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレストなどが代表的なアルゴリズムです。
教師なし学習：正解がないデータをクラスタリング
一方、教師なし学習では、データにラベルが付いていません。主な用途はクラスタリング（似たようなグループ分け）や次元削減です。たとえば、消費者を「購買傾向に応じてセグメント分けしたい」場合には、この手法が使われます。
したがって、「購入するかどうか」を明示的に予測する今回のようなケースには適しません。
強化学習：行動と報酬の繰り返しによる最適化
強化学習は、エージェントが環境とやり取りしながら、「報酬」を最大化する行動を学ぶという枠組みです。ロボット制御やゲームプレイなどに適用されますが、一回限りの購買予測には基本的に使われません。
例外的に、広告最適化やレコメンド戦略のように複数ステップに渡る戦略立案には使われることもあります。
購買予測は教師あり学習に該当
以上をふまえると、「購入したかどうか」がラベルとして存在する購買データを使って予測するタスクは、典型的な教師あり学習の事例といえます。
実際のプロジェクトでは、訓練データとテストデータに分けてモデルの精度を検証したり、交差検証を行うことが一般的です。
まとめ：適切な手法の選定が成功の鍵
購買データを活用して消費者の行動を予測するには、教師あり学習が最適です。ラベル付きのデータを活かして、正確な予測モデルを構築することで、ビジネスの意思決定に貢献できるでしょう。
一方で、目的によっては教師なし学習や強化学習の出番もあるため、課題の本質に応じて最適な機械学習手法を選定することが重要です。