回帰とは？

「あと何分で着くか」が、回帰

今、あなたのカーナビが「あと約25分で着きます」と表示しているとき、背景で起きているのは「回帰」の考え方に近いものがあります。現在の時刻、道路の混雑状況、過去の同じ時間帯の通行実績——こうした情報から「到着までの時間」という数値を予測しているのです。

つまり、回帰とは、入力されたデータから「連続的な数値」を予測する機械学習の手法です。

AIの予測で最も混同されやすいのが「回帰」と「分類」の違いです。ここが分かると、業務でAIの出力を見る時に「何を見ればいいか」が一気に見えてきます。

同じ「予測AI」でも、答えが数値かカテゴリかで、評価の方法も選ぶ手法も変わります。「この違い」を自分の言葉で説明できるかどうかで、理解の段数が変わります。

実は今、あなたの生活の中には「回帰」がもう入っています。

これらはすべて「答えが数値」である点が共通しています。AIに「この商品、売れますか？」と聞くと「はい/いいえ」の分類ですが、「何個売れますか？」と聞くと回帰です。問いの立て方次第で、使う手法が変わることを覚えておくと、AIの出力を評価する時の判断軸が手に入ります。

G検定、データサイエンティスト検定、ITパスポートのいずれでも、「回帰」は基礎として出題されます。ただし、問われる角度は試験によって異なります。

ITパスポート・G検定では、「予測したい答えが数値かカテゴリかで使う手法が異なる」という分類と回帰の使い分けが頻出です。データサイエンティスト検定では、さらに「回帰分析の前提条件（例：独立変数と従属変数の関係が線形である等）」や「過学習の検出・対策」といった実践的な問が混ざります。

試験対策として最も有効なのは、「回帰」と「分類」を1分で使い分けられるかどうかを自問自答することです。「答えが数値→回帰、答えがカテゴリ→分類」と3語で言える状態が、試験本番で即答できる目安になります。

📚 さらに理解を深めたい方には、G検定の公式テキストがお薦めです！

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回帰は「答えが数値になる予測」です。この一点を軸に、生活・業務の具体例、分類との違い、試験での出題パターンを整理してきました。最後に、読み手ごとに「次の一手」を置いておきます。

初心者向け・今週できる5分のアクション：手元の業務で「数値を予測したい」業務を1つ挙げ、「この予測は回帰に当てはまるか」を声に出して判断してみる（例：来月の売上予測は回帰、来月の受注数は回帰、来月の解約率予測は回帰）
受験者向け・試験の3語の要点：「数値予測」「分類とは別」「過学習に注意」——この3語を順番に言えるか、試験前日に1分だけ確認してください

※ここからは検証コンテンツです。
画像内の説明には誤りが含まれる可能性があるため、本文の解説とは分けています。

回帰の「数値予測」の視覚的表現は非常に明確ですが、画面内に不明瞭な文字・記号が含まれており、プロンプトの制約条件が守られていない点が惜しいです。