クラスタリング

クラスタリングとは

クラスタリング（Clustering）は、正解ラベルがない状態でデータの特徴から似ているもの同士を自動的にグループ（クラスタ）に分ける 教師なし学習 の代表的な手法です。分類 と異なり、どんなグループができるかは分析してみるまでわかりません。

活用例

顧客の購買データから似た趣味嗜好を持つセグメントを発見するマーケティング分析、文書を話題ごとにグループ化する文書分類、遺伝子発現データの分析などに広く利用されています。代表的なアルゴリズムにはk-means法（k個のグループに分割）や階層的クラスタリング（ウォード法 など）があります。

潜在顧客の発掘とマーケティングROIの向上

企業が保有する膨大な購買履歴やWebログに対してクラスタリングを適用することで、人間では決して気付けなかった「特定の趣味嗜好を持つ隠れた優良顧客セグメント」を自動的に抽出できます。すべての顧客に闇雲にDMを一斉送信するのではなく、AIが発見したクラスタ（グループ）ごとに微細に最適化された提案（ハイパーパーソナライゼーション）を行うことで、広告宣伝費の無駄を極限まで削ぎ落としインバウンドマーケティングのROIを飛躍的に高めることが定石となっています。