自動機械学習をマーケティング施策に取り入れよう！AI×Pythonで学ぶAutoML-分類問題編-【機械学習自動化第2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）の分類問題を学ぶ実践講座です。マーケティング施策の効果予測を題材に、AutoMLによる分類モデルの自動構築と評価方法を習得します。機械学習による顧客分類や施策判定を効率化したい方が、AutoMLを使った分類分析を実践できる状態を目指します。
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機械学習を自動化しよう！
大好評だった機械学習自動化セミナーの第２弾が登場です！今回もビジネス例を用いて「AutoML（自動機械学習）」を学びます！
AutoMLとは機械学習の分析を行う一連の流れを自動化する技術のことです。一般的に機械学習を使った分析を行うとなったら、
①問題・仮説の定義
②データを予測しやすいように綺麗に加工する（特徴エンジニアリング）
③色々な種類がある機械学習モデルの中から最適なモデルの選定
④精度を高めるためのパラメータ調整（パラメータチューニング）
⑤複数のモデルの性能比較
という操作を繰り返す必要があります。１つ１つの操作を１からPythonで書こうとすると時間がかかってしまうものですが、これらの手順を自動化してコーディングにかける時間を最小限にしようという試みがAutoMLなのです。
様々なAutoMLツールがある中で、今回はPyCaretというライブラリを使ってAutoMLの入門編を学んでいきましょう。これらを使えば、圧倒的に少ないコードで、上記の一連の処理、つまりデータの処理から複数のモデル比較までを行えます。
さらに、ChatGPTやgeminiをはじめとするAIも利用することで、もうPythonコードを書くことに悩むことはありません。
今回扱う題材は分類問題です。分類問題とはデータがどのカテゴリに所属するかを予測する問題のことです。例えば、受信メールを「スパム」か「スパムでない」のどちらかを予測したり、お客様がある商品を「買う」か「買わない」のどちらかを予測したりする問題のことを言います。今回の講義では、ダイレクトメール（DM）送付問題を取り扱います。DMを送付するのもコストがかかりますから、商品を買ってくれそうな方に優先的にDMを送りたいものです。その問題を機械学習を用いて解いていきます。このような分析ができると、顧客アプローチの成功率を上げることができ、より効果の高いマーケティングを行えるようになります。
難しい問題に思えるかもしれませんが、Pycaretを用いれば非常に短いコードで上記の問題を解くことができるので、どなたでも気軽に機械学習を業務に取り入れることができるようになります。Python、機械学習の専門知識は不要ですので、どなたでもお気軽にご参加ください。
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https://wakara.co.jp/course/95594
よくある質問（FAQ）
Q. AutoMLの分類問題とは何ですか？
分類問題とは、データを「購入する/しない」「解約する/しない」などのカテゴリに分ける機械学習の課題です。AutoMLを使うことで、最適なモデル選択やパラメータ調整を自動で行い、高精度な分類モデルを構築できます。
Q. マーケティング施策にどのように活用できますか？
顧客の購買予測、離脱リスクの判定、キャンペーンへの反応予測など、マーケティングのさまざまな場面で活用できます。データに基づいたターゲティングで、施策の効果を大幅に向上させられます。
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理解があるとスムーズです。AutoMLにより複雑なコーディングなしに機械学習を実践できることが本講座の特徴です。
Q. シリーズの第2弾から受講しても問題ありませんか？
分類問題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2弾からでも受講いただけます。AutoMLの基本的な使い方は講座内で解説します。
Q. 受講に必要なパソコン環境はありますか？
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。
Q. AutoMLは実務でも使えるレベルの精度が出ますか？
はい、AutoMLは実務レベルの高精度なモデルを自動構築できます。手動チューニングに匹敵する、あるいはそれ以上の性能を短時間で実現できることが大きなメリットです。
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
・DM（ダイレクトメール）を開封するかどうかなど質的なデータを予測するための機械学習モデル（決定木、ランダムフォレスト、lightGBM）
・最適な機械学習モデルを選ぶ方法
・説明変数選択とパラメータチューニングによる予測精度の改善
・Python言語による実践（購入する見込みが高い顧客の抽出）
※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。
セミナーの様子
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 →
