三人寄れば文殊の知恵！？AI×Pythonで学ぶAutoML-アンサンブル学習編-【機械学習自動化第５弾】
公開日
2011年1月2日
更新日
2026年4月6日
AI×Pythonで自動機械学習（AutoML）のアンサンブル学習を学ぶ実践講座です。複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させるアンサンブル手法を実践的に習得します。単一モデルの限界を超えたい方が、アンサンブル学習で高精度な予測モデルを構築できる状態を目指します。
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機械学習自動化シリーズ第５弾！
今回は、複数のモデルを組み合わせることで精度を高める、アンサンブルについて徹底解説。Pycaretで簡単に作成可能なアンサンブルモデルを活用する方法を、この機会にマスターしましょう！
機械学習を自動化しよう！
データ分析や機械学習に興味はあるけれど、専門的すぎてハードルが高いと感じていませんか？そんな皆さんにおすすめするのが「AutoML（自動機械学習）」です。
第５回となる今回は、作成する機械学習モデルの精度をより高めるための必須スキル「アンサンブル学習」に注目していきます。
第1弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-
https://wakara.co.jp/course/95594
第2弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-分類問題編-
https://wakara.co.jp/course/95850
第3弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-特徴量エンジニアリング編-
https://wakara.co.jp/course/96057
第4弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-パラメータチューニング編-
https://wakara.co.jp/course/96352
アンサンブル学習とは複数の機械学習モデルを組み合わせることで、予測精度を向上させる技術です。1つのモデルだけでは予測精度が不十分でも、複数のモデルを組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。これはまさに「三人寄れば文殊の知恵」の考え方と同じで、1つの意見よりも、複数の意見を組み合わせたほうがより良い判断ができるようになります。異なるモデルの強みを活かして、最も正確な予測を導き出すのがアンサンブル学習のポイントです。
しかし、モデルをどう組み合わせるのが最適かを手動で試すのは大変です。そこで登場するのがAutoMLです。AutoMLを使えば、わずか数行のコードで、最適な組み合わせを自動探索し、精度の高いモデルを簡単に作成できます！
今回の題材として、SNS上で実施された広告キャンペーンのデータを使います。このデータを分析することで、「どんな広告が購入につながるのか？」「逆に、効果が出にくい広告はどれか？」といったことを明らかにできます。
この分析を通じて、次のようなことが可能になります：
・効果的な広告の傾向を発見
→どの広告が購買につながりやすいのか、データをもとに分析！
・広告の予算を最適化
→費用対効果の高い広告に予算を集中させ、無駄を削減！
・ターゲットに合った広告を配信
→どんな顧客にどの広告を届けるべきか、予測モデルで判断！
このように、広告の「当たり外れ」を事前に予測できるようになることで、より効率的なマーケティング戦略を立てることが可能になります。AutoMLを活用すれば、経験や勘に頼らず、データに基づく意思決定が可能になります。
Pythonや機械学習の専門知識は不要です！初心者の方でも分かりやすく学べるように解説しますので、この機会にAutoMLの力を体感してみませんか？
よくある質問（FAQ）
Q. アンサンブル学習とは何ですか？
アンサンブル学習とは、複数の機械学習モデルを組み合わせて、単一モデルよりも高い予測精度を実現する手法です。「三人寄れば文殊の知恵」のように、複数のモデルの判断を統合することで、より信頼性の高い予測が可能になります。
Q. Pythonの経験がなくても参加できますか？
Pythonの基本操作は講座内で解説しますが、プログラミングの基礎的な知識があるとスムーズです。AutoMLにより複雑なコーディングを最小限に抑えて実践できます。
Q. シリーズの第5弾から受講しても大丈夫ですか？
アンサンブル学習に特化した内容ですので、このテーマに興味がある方は第5弾からでも受講可能です。AutoMLの基本的な使い方は講座内で解説します。
Q. アンサンブル学習はビジネスでどう活用されていますか？
需要予測、信用リスク評価、不正検知、推薦システムなど、精度が重要視されるビジネス課題で広く活用されています。Kaggleなどのデータ分析コンペでも上位入賞者の多くがアンサンブル手法を採用しています。
Q. アンサンブル学習にはどのような種類がありますか？
代表的な手法にはバギング（ランダムフォレスト）、ブースティング（XGBoost、LightGBM）、スタッキングなどがあります。それぞれ異なるアプローチで複数モデルを組み合わせ、予測精度を向上させます。
Q. 受講に必要な環境はありますか？
Pythonが動作するパソコンが必要です。環境構築の詳細は講座ページをご確認ください。必要なライブラリのインストール方法は講座内で案内します。
受講対象
・お仕事でデータ分析にかかわる方（マーケティング・人事・販売管理）
・ビジネスにデータサイエンスを導入したい経営者の方
・統計学やデータサイエンスを学びたい方
・機械学習に興味のある方
（数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。）
セミナー内容
・学習曲線と過学習
・機械学習モデルをアンサンブルする利点
・代表的なアンサンブル法（投票モデル、バギング、ブ―スティング、スタッキング）
・Python言語による実践（広告実施による購入予測）
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。
セミナー基本構成
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎PC
◎Googleアカウント
・（Python言語による演習をGoogle Colaboratoryで行うため）
・取得方法の動画はこちら
※新規アカウント取得はこちらのサイトよりご登録ください。
(https://www.google.com/intl/ja/account/about/)
▼セミナーの催行について
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
・開催日程間際にお申し込みいただいた場合、初回開催日までにご案内が間に合わない可能性がございますのでご注意ください
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌(おかざき りょう)
＜講師略歴＞
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能（AI）の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単！ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定® ２級 試験対策講座」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング（製造、アパレル、美容、医療関連企業等）
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
会場とスケジュール
この講座に関連するテーマをもっと詳しく知りたい方へ： 統計・データ分析教室 →
