こんにちは、とめです。
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データアナリストを目指しているけど、機械学習って正直ハードル高そう…
大丈夫。最初から全部できる必要はないよ
データアナリストを目指して学習を進めていると、「機械学習も必要って聞くけど、何から手をつければいいの？」と不安になりますよね。
実は今、データアナリストには機械学習の“基礎だけ”を理解していることが求められる時代になっています。
とはいえ、
- 数式ゴリゴリの理論
- ディープラーニングの専門知識
- エンジニア並みの実装力
これらは、入門段階では一切不要です。
私自身、データ分析の現場で仕事をする中で、「機械学習は作れなくても、使いどころを説明できるだけで評価が変わる」という場面を何度も経験してきました。
そこでこの記事では、データアナリストが最初に学ぶべき機械学習の基礎にテーマを絞り、初心者でもイメージできるように解説していきます。
- データアナリストに機械学習が求められる理由
- データ分析と機械学習の違い
- 最初に学ぶべき基礎モデル3つ
データアナリストとして一段レベルアップしたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。
なぜ今、データアナリストに機械学習の基礎理解が必須なのか
先にお話すると、データアナリストの役割が「過去を説明する仕事」から「未来を予測する仕事」へ変わりつつあるからです。
これまでのデータアナリストの主な業務は、
- データを集計する
- 数値をグラフ化する
- 数字の変化を言葉で説明する
といった、「現状を正しく伝える」ことが中心でした。
正直、このレベルでも一定の評価は得られていた時代がありました。
しかし現在は、それだけでは物足りなくなっています。
- この先、数値はどう動きそうか？
- 人の判断を減らして自動化できないか？
- 意思決定をもっと早くできないか？
こうした一歩踏み込んだ問いに答えることが、データアナリストにも求められるようになりました。
そこで登場するのが、機械学習です。
機械学習って、エンジニアがやるものじゃないの？
実はね、“作る”のはエンジニアでも、“使いどころを判断する”のはアナリストなんだよ！
- 機械学習は、もはやエンジニアだけの専門技術ではない
- データアナリストに必要なのは、アルゴリズムの細かい理論ではない
- 「この課題に機械学習が使えるか？」を判断できる視点が価値になる
つまり、すべてを深く理解する必要はありません。
- どんな基礎モデルがあるのか
- それが実務のどんな場面で使われるのか
この2点を押さえられるだけで、データアナリストとしての市場価値は確実に一段上がります。
だからこそ今、データアナリストにも機械学習の基礎理解が求められているのです。
機械学習とは何か？データ分析との違いを初心者向けに整理
機械学習とは「過去データをもとに、未来の予測や判断を自動で行う仕組み」です。
まず、機械学習を一言で表すと、
「過去のデータからルールを学び、予測や判断を行う仕組み」
これが機械学習です。
ポイントは、人が細かいルールを決めなくても、データそのものから“それっぽい法則”を見つけてくれる点にあります。
ルールを全部人が考えなくていいってこと？
そう。データが多いほど、機械のほうが上手に判断できる場面も多いんだ
データ分析は「過去を理解する技術」、機械学習は「未来を予測する技術」です。
両者は似ているようで、役割がはっきり異なります。
違いを整理すると、次のようになります。
▼データ分析と機械学習の違い
| 観点 | データ分析 | 機械学習 |
|---|---|---|
| 目的 | 現状・過去を理解する | 未来を予測する |
| 主なアウトプット | グラフ・数値・考察 | 予測結果・分類結果 |
| 判断の主体 | 人が判断する | モデルが判断する |
つまり、
- データ分析は「振り返り」
- 機械学習は「先読み」
というイメージを持つと、一気に理解しやすくなります。
データアナリストにとって重要なのは、この違いを理解したうえで、
- 「ここは分析で十分か？」
- 「ここは機械学習を使うべきか？」
を使い分けられる視点を持つことです。
だからこそ、機械学習はエンジニアだけのものではなく、データアナリストにとっても“次の武器”になる技術と言えるのです。
データアナリストにおける機械学習の正しい役割と立ち位置
データアナリストに求められるのは「機械学習モデルを作り込む力」ではなく、「使いどころを見極め、結果を価値に変える力」です。
まず前提として、データアナリストの役割は次のようなものではありません。
- モデルをゼロから設計する
- 精度を0.1％単位で改善し続ける
これらは主に、機械学習エンジニアの領域です。
じゃあ、データアナリストは機械学習を知らなくてもいいの？
いや、“知らなくていい”じゃなくて、“役割が違う”んだ
データアナリストにとって本当に重要なのは、次の2点です。
- どのビジネス課題に、どの機械学習モデルが使えそうかを判断すること
- モデルの結果を正しく解釈し、意思決定につながる形で伝えること
たとえば、
- これは回帰で予測すべきか？
- 分類で判断材料を作るべきか？
- そもそも機械学習を使わず、分析だけで十分か？
こうした判断ができるだけで、データアナリストとしての価値は一気に高まります。
だからこそ、データアナリストが学ぶべき機械学習は、「作り込むための知識」ではなく、「使いこなすための知識」なのです。
データアナリストが最初に学ぶべき機械学習の基礎モデル3選
機械学習はすべてを学ぶ必要はありません。
データアナリストは、まず以下の3つの基礎モデルだけ押さえれば十分です。
- 回帰モデル
- 分類モデル
- クラスタリング
① 回帰モデル
回帰モデルは、データアナリストが最初に触れるべき機械学習モデルです。
回帰モデルとは、過去のデータをもとに「数値」を予測するためのモデルを指します。
データアナリストの実務では、次のような場面で使われます。
- 来月・来期の売上予測
- 来店人数やアクセス数の予測
- 商品の単価や需要の予測
普段やってる分析と、そんなに変わらない気がする…
その感覚、正解。
回帰は分析の延長線にある機械学習なんだ！
回帰モデルが重要な理由は、次の通りです。
- 多くのデータ分析業務の延長で使える
- ビジネスサイドにも説明しやすい
- 「予測」という形で機械学習の価値を実感しやすい
まず最初は、「回帰モデル＝数値を予測するもの」。
この理解があれば十分です。
② 分類モデル
分類モデルは、人の判断をデータで補助するためのモデルです。
データをあらかじめ決めたカテゴリに分けるために使われます。
実務では、次のようなケースで活躍します。
- 解約しそう / しなさそう
- 購入する / しない
- 優良顧客 / 一般顧客
YES / NO の判断が求められる業務では、非常に相性が良いモデルです。
- 精度を追いすぎない
- あくまで判断材料のひとつとして使う
- 最終判断は人が行う前提でOK
「完璧に当てる」よりも、意思決定をラクにすることが目的です。
③ クラスタリング
クラスタリングは、分析が得意なデータアナリストと相性の良いモデルです。
正解ラベルがないデータを、特徴の近いグループに分ける手法です。
活用例としては、
- 顧客のタイプ分け
- ユーザーの行動パターン分析
- マーケティング施策の切り口探し
などが挙げられます。
これ、機械学習っていうより分析っぽいね！
そう。だからこそデータアナリストに向いてるんだ
クラスタリングは、
- 仮説づくり
- 施策のアイデア出し
- レポーティングの説得力向上
といった場面で、特に力を発揮します。
この3つのモデルを押さえるだけで、データアナリストとしての機械学習の基礎理解は十分です。
まずはこの3モデルから、無理なく学び始めましょう！
まとめ：データアナリストは基礎モデルを押さえれば機械学習は十分
今回は、データアナリスト向けの機械学習入門として、以下を解説しました。
- 機械学習がなぜ今、データアナリストにも求められているのか
- データ分析と機械学習の違い
- データアナリストが最初に学ぶべき基礎モデル
機械学習と聞くと、「難しそう」「自分にはまだ早い」と感じがちですが、最初から完璧を目指す必要はありません。
まずは、
- 回帰
- 分類
- クラスタリング
この3つの基礎モデルを理解するだけで、あなたの分析は「傾向を説明するだけ」から、予測や意思決定につながる分析へと一段階レベルアップします。
これは、以下のようなデータアナリストとしての市場価値向上にも直結します。
- 日々の業務での説得力向上
- 上司やクライアントとの会話の質の向上
- 転職・評価の場面でのアピール材料
ぜひ実データを使って、1つだけでいいので機械学習モデルを作るところまで挑戦してみてください。
精度は気にしなくて構いません。
「どんな課題に使えるモデルなのか」を説明できれば、それだけで十分です。
以上、とめでした！
また、データアナリストにはKPIの設計方法を知っておくことも重要です。
▼KPIの設計方法
コメント