決定木

決定木とは？ビジネスで活用される分析手法の解説

決定木の概要と基本概念

決定木は、データを使った予測や分類を行うためのデータ分析手法です。ツリー状の構造を持ち、条件分岐を繰り返すことでデータを整理・分類し、最終的な予測や判断を導きます。その形状が木のように見えることから「決定木」と呼ばれています。

例えば、顧客が購入するかどうかを予測する場合、年齢、収入、趣味といった条件を順次分岐させることで、「購入する」「購入しない」といった結果にたどり着くことが可能です。この手法は直感的で分かりやすく、視覚的に分析結果を伝えるのに優れています。

決定木の構造

決定木は以下の3つの要素で構成されています。

• 根ノード（Root Node）: 分岐が始まる起点。データ全体を含む。
• 枝（Branch）: 条件に基づいてデータが分割される道筋。
• 葉ノード（Leaf Node）: 分岐の最終地点で、予測結果や分類が表示される。

具体例を挙げると、次のような流れで構築されます。

1. 「年齢が30歳以上か？」（条件）
2. 条件を満たす場合は「年収が500万円以上か？」とさらに分岐。
3. 条件に合致する場合、「商品Aを購入する」という結果に到達。

決定木の活用シーン

ビジネスで決定木が利用される場面を以下に示します。

1. 顧客分類とターゲティング

マーケティングにおいて、顧客を特徴別に分類する際に活用されます。たとえば、過去の購買データをもとに「購入可能性の高い顧客」を特定することで、効果的な広告配信やキャンペーン展開が可能です。

2. リスク分析と意思決定

ファイナンスや保険業界では、リスクの高い契約やローン申請を事前に分類するために使用されます。条件を基に信用リスクを分岐させ、不良債権のリスクを軽減します。

3. 操作の効率化

オペレーション管理では、手順を効率化するために決定木を使用できます。例えば、製品の不良を検知するフローを決定木で可視化することで、どの工程での問題が多いかを把握できます。

決定木のメリットと課題

メリット

• わかりやすい視覚化: ツリー構造により、誰でも分析内容を理解しやすい。
• 柔軟性: カテゴリ型データと数値データの両方を扱える。
• 高速処理: 大規模なデータにも適用可能。

課題

• 過学習のリスク: 分岐を細かくしすぎると、モデルが特定のデータに過剰適応してしまい、新しいデータに対して予測精度が低下します。
• スケーラビリティの限界: データが多すぎる場合や条件が複雑な場合、ツリーが巨大化し管理が困難になります。

決定木をビジネスで活用するためのヒント

1. データの品質向上: 分岐条件の精度を上げるため、正確で信頼性の高いデータを使用します。
2. 適切な分岐の深さ: 過学習を防ぐため、分岐の深さを適切に設定します。
3. ツールの活用: 決定木を構築するためのツールとしてPythonのScikit-learnやRのrpartなどがあります。

決定木を活用した簡単な例

以下は、決定木の基本的な構造を表現した簡易的な図です。

          購入意欲（根ノード）
           /           ＼
      年齢 > 30      年齢 ≤ 30
      /      ＼        /      ＼
収入 > 500 収入 ≤ 500 趣味が読書 趣味が旅行
   購入      不購入    購入     不購入

このように、条件分岐を設定し予測を可視化できます。