ノーコードAIでクラスタリングは可能か？導入事例やメリットを解説

クラスタリング（clustering）は、機械学習や統計学に用いられる手法で、データ間の類似度にもとづきデータをグループ分けする手法です。クラスタ分析やデータ・クラスタリングとも呼ばれており、誰でも簡単に導入できる点から広く使われています。この記事では、ノーコードAIでもクラスタリングが可能かどうか、導入例、メリットについて解説していきます。

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そもそもクラスタリングとは？

クラスタリングとは、データ解析で使われる手法の一つで、取得したデータを自動的に分類していく、教師なし学習のことです。具体的にはどのような手法なのでしょうか。

クラスタリングの概要

ある特徴量空間上のデータを複数のクラスに分類する手法です。クラスタリングは教師なし学習の1種であり、その中でも一般的な学習手法です。クラスタリングとは、ある特徴量空間上のデータを複数のクラスに分類する手法です。

クラスタリングと分類の違い

クラスタリングは「データをグループ分けする」ことから、頻繁に「分類」と混同されますが、この2つは異なる用語です。具体的に、分類は教師あり学習なので、常にどのグループに所属するかの答えをもとに学習したモデルを使い、答えが未知のデータの所属先を予測します。一方、クラスタリングは教師なしの学習で行うため、データのもとに特徴を学習したうえでグループ分けをします。

クラスタリングは大きく分けて2種類

クラスタリングを行うためのアルゴリズムには、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングの2種類があります。階層的クラスタリングとは、集合体のデータのうち、最も似ている組み合わせから先にまとめていく階層的手法です。非階層的クラスタリングを解説する前に、まずはこの方法から解説していきます。

階層的クラスタリング

階層的クラスタリングはデータ間の類似度に従ってまとめる凝集型階層的クラスタリングと、類似度が遠いものから離していく分割型階層的クラスタリングがあります。この方法のメリットは、あらかじめクラス数を与える必要がなく、グループ分けの過程が追いやすい点です。

非階層的クラスタリング

非階層的クラスタリングは、異なる性質が混在する集団から似ている性質のものを集め、階層的な構造を持たない塊にサンプルを分割する方法です。これらを反復的に計算することで、特定の関数が最適となるグループ分けを発見します。

クラスタリングの基本的な流れ

クラスタリングを活用することで、データをグルーピングできるようになりますが、実際のオペレーションはどのような流れで進んでいくのでしょうか。ここからは、クラスタリングの基本的な流れを紹介します。

1.クラスタリングの対象を決定する

まず、サンプルや変数などのクラスタリングの対象を決定しましょう。例えば顧客情報を対象とする場合は、サンプルとして扱います。一方、変数のクラスタリングは変数の値を削減するために用いられます。

2.クラスタリングの手法を決める

対象を決定したら、適切なクラスタリングの手法を選別しましょう。クラスタリングの手法には、群平均法やウォード法、k-means法など、さまざまなものがありますが、データの量や扱うものの種類が決まっていれば、ある程度絞り込むことができます。

3.データの性質に合わせて距離を決める

データは性質によって距離が変化し、それらは類似度に従って決定されます。類似度が高いデータは距離が近く、低ければ遠くなります。代表的な距離にはユークリッド距離があり、これを決定することもクラスタリングの大切なプロセスです。

クラスタリングの代表的な活用シーン

クラスタリングはどのような場面で活用できる手法なのでしょうか。以下では、代表的な活用シーンを紹介していきます。

テキストマイニング

テキストマイニングは単語の使用頻度や単語同士の関係性を明らかにする手法で、データから有益な情報を獲得することができます。自然言語処理と呼ばれる解析手法を用いて文章を単語に分割し、関係性を調べることで新しい知見を得られます。

音楽分析

クラスタリングを使えば、楽曲のアーティスト分類や類似アーティスト分類などの音楽分析が可能になります。音を音波として解釈することでデジタル化し、さらにそこからメタデータを抽出することで歌詞や曲調など、さまざまな要素を反映した分析が可能になります。

画像処理

画像や動画から文字や顔などのオブジェクトや、特徴を認識して検出する画像処理を活用することで、スマートフォンの指紋認証や銀行ATMの顔認識システムなどが構築できるようになります。人間にとって容易な認識処理をコンピュータが自動的に行うには高度な技術が必要となるため、コンピュータービジョンなどの関連技術で重要な研究対象となっています。

ノーコードAIを活用するメリット

ノーコードAIを導入すれば、誰でも簡単にクラスタリングを活用可能になりますが、そこから得られるメリットは一つではありません。ここからはノーコードAIのメリットを紹介します。

専門知識不要でクラスタリング用のAIを構築できる

プログラミングができないために、開発がプログラマー任せになることは少なくありません。しかし、ノーコードAIを導入するとなれば、非プログラマーもシステム開発に携われることができます。口頭説明ではなかなかプログラマーに伝わらない直感的なイメージを、自分の手で開発可能です。

プロジェクトのコスト削減が可能

ノーコードプラットフォームのなかには無料で開発できるものもあるので、初期コストをとにかく押さえたいという人にはおすすめです。しかし、業務の核の部分を担うノーコードAIプラットフォームのほとんどは有償となります。その分幅広いサービスを利用できるようになり、セキュリティも守られるため、業務で使用するのであれば信頼できるノーコードAIプラットフォームを選びましょう。

概念実証や仮説検証がスピーディになる

通常プログラミングから開発を行うと、リリースまで3か月以上かかることも珍しくありませんが、ノーコードAIを開発するとなれば、短期間でのリリースも可能になります。過去には1日でリリースされた事例もあり、概念実証や仮説検証もスピーディーに行えるようになるため、ビジネスのスピードが加速します。

教育にも活用できる

プログラミングができるだけではなく、AIの知識も豊富なAIエンジニアを確保するとなると人件費や教育費にかなりのコストがかかります。しかし、それもノーコードAIプラットフォームを採用することで、エンジニアの教育が不要となります。また、これまでやっていた手作業もノーコードAIで簡便化できれば、その分の労務コストを削減できます。

ノーコードAIツールを導入するなら「UMWELT」がおすすめ

社内にAIエンジニアがいない場合でも、費用や分析にかかる工数を抑えた上でAIをビジネスに活用したい際には、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTはプログラミング不要で、はじめてAIを利用する人も簡単で直感的な操作でAI分析や自動化を行う事ができます。

UMWELTの導入事例を紹介

ここからは、UMWELTを実際に導入していただいている企業様の事例を紹介していきます。

WILLER EXPRESS様のケース

WILLER EXPRESS様は都市間を結ぶ高速バス「WILLER EXPRESS」、空港シャトル、移動と食を掛け合わせた「レストランバス」など移動に新たな価値を創造している企業です。同社はUMWELTを導入することで、全国の路線ネットワークを最適化、長距離路線や短距離路線など、状況によって異なる需要を正確に予測し、客観的な数値に基づいた便の提供に役立てています。

東急不動産ホールディングス様のケース

東急不動産ホールディングス様は、東急不動産、東急コミュニティー、東急リバブル、東急ハンズ、東急住宅リース、学生情報センターの主要6社を中心に、都市開発事業、戦略投資事業、管理運営事業、不動産流通事業を展開している会社です。UMWELTを導入することで全国100を超える運営施設での、スタッフのスキル（能力）や希望シフト、夜勤、法定労働時間、繁忙・閑散を考慮したシフト作成を効率化しています。全社的なDX化も行うことにより、スタッフの熟練度や業務内容を考慮したシフトを自動作成できるようになり、業務の効率化につながっています。

オルビス様のケース

スキンケアを中心とするビューティーブランドを展開するオルビス様は、近年一層複雑性を増すSCM（サプライチェーンマネジメント）における需要予測や在庫管理を効率的に行うために、UMWELTを導入していただきました。その結果、全国に約100拠点以上ある店舗の在庫量を適正にすることができました。

まとめ

クラスタリングがもつ「データ間の類似度にもとづいてデータをグループ分けする」という特徴は、その活かし方次第で、さまざまな問題に応用できます。現在のAIは自意識をもたず特定のタスク処理に特化したAIが活躍の中心です。その利用例として、音声認識、画像認識、自然言語処理が挙げられます。ノーコードAIを導入すれば、業務の効率化や質的向上が期待できます。TRYETINGが提供するUMWELTなら最小限のコストで、社内のAI化を実現できます。ノーコードAI導入をお考えの方はぜひ弊社までお気軽にお問い合わせください。

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