用語集
クラスタリング
ひとことで
似たもの同士をグループに分ける分析手法。例：100件のニュースを内容の類似性で5つのテーマに自動分類する。
AI戦略実践プロジェクトの用語集から（分野：データサイエンス・分析）
もう少し詳しく
クラスタリングは、似ているもの同士を自動でグループにまとめる分析手法です。あらかじめ決めた分類表に当てはめるのではなく、データ同士の近さを見て山に分けます。洋服を色や形の近いもの同士で仕分けるようなイメージです。大量の記事や問い合わせ、顧客の傾向を整理し、どんなまとまりがあるかを把握したい場面で使われます。
AIが自動でまとめたもの（2026年10月29日）
集めた記事に出た数 0本最後に出た日 最終更新 2026年10月31日
種に出たところ
セッションで語られたこと
セッションの発言録で、この言葉が出てくる場面です。
第8回構想：データサイエンスの民主化と、それでも分かれる企業
第6回（2026年10月20日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「地理的な配置の最適化や顧客のクラスタリングは、昔ならデータサイエンスの専門家に数千万円払ってようやく出来上がるものだった。それがほんの100円、200円でできてしまう。大企業の役員に教えると『じゃあ私でもできますね』と言われる。でも、ほとんどの会社が最高のデータサイエンティストを抱えたデータ駆動カンパニーになれているかというと、全然なれていない。皆ができるようになっているはずなのに、できている会社とできていない会社に分かれていく ― 今日のAI対話の話と似た構図が、どこでも…」
第7回以降の構想：AI駆動開発、データサイエンスの民主化ほか（10/2更新）
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「AI駆動でシステムを作れること自体がやっぱり大きな激変なので、Claude CodeでもCodexでも、これをどう扱うか。得意な人と苦手な人が混ざったこのコミュニティで、全員が使えるようになったとき組織と会社がどう変わるのか、というメタな視点も含めて扱いたい。もう一つは僕の本来の専門のデータサイエンスで、顧客のクラスタリングや全国の工場拠点の地理的最適化のように、AIが出てくる前ならプロとして数千万円いただかないとできなかったものが、AIに頼めば30分で出来上がる。社員一人…」
参加者は4類型 ― 磨きたいものと持ち寄れるもの（8/3追加）
第3回（2026年8月3日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「申込動機とアンケートをAIでクラスタリングすると、だいたい4類型に分かれます。戦略を預かる人、現場と組織を動かす人、手を動かせる人、これから登る人。上級者と初心者という縦の差だけでなく、それぞれが持ち寄れるものと磨きたいものが違う。全員が、磨きたいものを手に入れると同時に持ち寄る側にもなれる場にしたいんです。WHYを持つ人とHOWを持つ人がつながる場に。」
セッションの体験1件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この言葉に関わるものです。
このページについて
- 説明の出どころ
- AI戦略実践プロジェクトの用語集（セッションで出てくる言葉をまとめたもの）。説明の文はそこから写していて、このページでは書き足していません。
- 数え方
- このライブラリーが毎朝集めたニュースの見出しと要約に、この言葉（近い言い方を含む）や会社の名前が出た記事を数えています。同じ記事は1回だけ数えます。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの言葉は用語集から。