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。

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。

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

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。

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

フロー図
表形式による詳細
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！