決定木（Decision Tree）はいつ使うの？わかりやすく解説

決定木がどのような場面で効果を発揮するのか、具体的な5つの活用例を通じてわかりやすく解説します。データ分析や予測モデルの構築に役立つヒントが見つかるかもしれません。

決定木とは？ – 活用例を見る前に少しだけおさらい

決定木は、まるで「はい／いいえ」で答えられる質問を繰り返していくことで、最終的な結論にたどり着くような考え方をする分析方法です。木の幹から枝が分かれていくように、質問によってデータが少しずつ分類されていく様子から、この名前が付けられました。

例えば、「明日はピクニックに行くべきか？」を判断するために、「天気は晴れか？（はい／いいえ）」、「最高気温は20度以上か？（はい／いいえ）」といった質問を順番に行い、それぞれの答えに応じて「行くべき」「行くべきではない」という結論を導き出すイメージです。

この決定木は、その仕組みが人間にとって非常に理解しやすく、また、なぜそのような結論に至ったのかという理由も追いやすいという特徴があります。今回は、そんな決定木がどのような場面で特に役立つのか、具体的な活用例を5つご紹介します。

決定木が輝く5つの場面

決定木は、そのシンプルさと分かりやすさから、様々な分野で活用されています。ここでは、特に決定木がその能力を発揮しやすい場面を5つ選び、なぜそこで役立つのかを詳しく見ていきましょう。

1. ルールが明確な意思決定を自動化したいとき

なぜ向いているか？

決定木の最大の強みの一つは、「もし○○ならば××する、そうでなければ△△する」というような、人間が行う判断のルールをそのままモデルの形に落とし込める点です。私たちが日常的に何かを決めるとき、頭の中で自然と行っている条件分岐のプロセスを、決定木は非常に素直に表現できます。

そのため、あらかじめ「こういう場合はこう処理する」といったルールが明確に決まっている業務や判断を、コンピュータに自動的に行わせたい場合に非常に適しています。複雑な計算式を必要とせず、定義されたルールに基づいて判断を下せるため、システムの動作も理解しやすくなります。

具体的な場面の例：

• 顧客からの問い合わせ対応の自動振り分け: 問い合わせ内容に含まれるキーワード（例：「料金について」「使い方について」「故障した」など）や、顧客の種類（例：新規顧客、既存顧客）に応じて、適切な担当部署やFAQページへ自動的に案内するシステムを構築できます。「料金に関する問い合わせ」かつ「新規顧客」であれば営業部門へ、といった具体的なルールを設定できます。
• 金融機関における融資審査の初期判断: 申込者の年収、勤務年数、過去の借入状況などの情報に基づいて、「融資可能」「追加審査が必要」「融資不可」といった初期判断を行う際に活用できます。「年収が○○円以上」かつ「勤務年数が△年以上」で「過去の返済遅延がない」ならば「融資可能」とする、といったルールを設定することで、大量の申し込みを効率的に処理できます。
• 製造ラインにおける製品の品質検査: 製品のサイズ、重さ、外観などの検査項目が基準値内であるかどうかを順番に確認し、合格／不合格を判定するプロセスを自動化できます。「サイズが規定範囲内か？（はい）」→「重さが規定範囲内か？（はい）」→「外観に傷はないか？（はい）」→「合格」という流れをそのまま適用できます。

このように、判断基準が明確で、そのルールに基づいて一貫した処理を行いたい場合に、決定木は非常に有効な手段となります。

2. 結果に至る「理由」を説明したいとき

なぜ向いているか？

人工知能や機械学習のモデルの中には、非常に高い精度で予測を行える一方で、なぜそのような予測結果になったのか、その理由を人間が理解するのが難しいもの（「ブラックボックス」と呼ばれることもあります）も少なくありません。しかし、決定木は予測に至るまでの道筋が木の枝をたどるように視覚的に表現されるため、その判断根拠が非常に明確です。

「この質問にこう答えたから、次の質問に進み、最終的にこの結論になった」というプロセスが目で見て分かるため、専門家でなくても結果の解釈が容易です。これは、予測結果に対して説明責任が求められる場面や、判断の背景を関係者に理解してもらう必要がある場合に大きなメリットとなります。

具体的な場面の例：

• 顧客がサービスを解約する理由の分析: 顧客の年齢、利用期間、利用頻度、問い合わせ履歴などのデータから、どのような顧客が解約しやすいのかを決定木で分析します。その結果、「利用期間が短く、かつ月に一度もサポートへの問い合わせがない顧客は解約しやすい」といったルールが見つかれば、その理由が明確になり、解約防止策を具体的に検討できます。
• 医療診断の補助（診断根拠の提示）: 患者の症状、検査結果、既往歴などの情報から、特定の病気の可能性を判断する際に、決定木を用いると考えの道筋が示せます。「この症状があり（はい）、あの検査結果が陽性で（はい）、この既往歴がない（いいえ）場合、この病気の可能性が高い」というように、診断に至った理由を医師や患者に分かりやすく説明する助けになります。（ただし、最終的な診断は必ず医師が行います。）
• 従業員の離職予測と原因特定: 従業員の勤続年数、役職、給与水準、残業時間、上司との面談記録などのデータを用いて、離職の可能性が高い従業員を予測するとともに、その主な要因を明らかにします。「勤続3年未満で、かつ直近半年の残業時間が月平均○○時間を超えている従業員は離職リスクが高い」といった結果が得られれば、労働環境の改善策を具体的に検討できます。

このように、結果だけでなく「なぜそうなったのか」というプロセスや根拠を重視する場面において、決定木の透明性は非常に価値があります。

3. たくさんの情報の中から「特に重要な要素」を見つけ出したいとき

なぜ向いているか？

私たちが何かを判断したり予測したりする際、手元には様々な情報がありますが、その全てが同じように重要であるとは限りません。決定木は、データを最も効果的に分類できる質問（つまり、結果に最も大きな影響を与える情報）を木の構造の上の方（根に近い部分）に配置する性質があります。

これは、決定木が作られる過程で、情報を分ける力が強い要素から順番に使われていくためです。そのため、完成した決定木を見ることで、どの情報が最終的な結論を出す上で特に重要だったのか、その優先順位を把握することができます。

具体的な場面の例：

• マーケティングキャンペーンの効果測定: ある製品の販売促進キャンペーンを行った際に、顧客の年齢、性別、居住地域、過去の購入履歴、キャンペーンへの接触媒体（メール、SNS、チラシなど）といった多くの情報の中から、実際に購入に至ったかどうかに最も影響を与えた要素は何かを分析します。決定木を使えば、「30代女性で、過去に類似製品の購入履歴があり、SNS広告経由でキャンペーンを知った顧客の購入率が特に高い」といった形で、重要な要素の組み合わせを特定できます。
• ウェブサイトの改善点発見: ウェブサイトの訪問者が商品を購入したり、資料請求をしたりといった目標行動に至るかどうかを予測する際に、訪問者の閲覧ページ、滞在時間、流入経路、使用デバイスなどの情報を使います。決定木で分析することで、「特定の製品ページを3分以上閲覧し、検索エンジンから直接訪問したPCユーザーは目標行動に至りやすい」など、コンバージョンに繋がりやすい重要な行動パターンや属性を見つけ出すことができます。
• 病気の発生リスク因子の特定: 特定の病気（例えば生活習慣病など）の発生に影響を与える可能性のある様々な要因（年齢、性別、食生活、運動習慣、喫煙歴、遺伝的要素など）の中から、特にリスクを高める主要な因子は何かを特定するのに役立ちます。多くのデータから決定木を作成することで、「喫煙習慣があり、かつ週に運動をほとんどしない40代以上の男性はリスクが高い」といった、重要な因子の組み合わせを明らかにすることができます。

このように、多くの情報が複雑に絡み合っている状況でも、決定木はその中から本質的に重要な要素を見つけ出す手助けをしてくれます。

4. データが「はい／いいえ」や「A／B／C」のようなカテゴリーで分けられるものが多いとき

なぜ向いているか？

決定木は、質問に対してデータを分割していくことで機能します。この「分割」というプロセスは、元々のデータが「男性／女性」「購入した／購入していない」「晴れ／曇り／雨」といったように、明確に区別できるカテゴリー（種類やグループ）で表現されている場合に非常にスムーズに機能します。

もちろん、決定木は「年齢が30歳以上か未満か」というように、数値データを扱うこともできます。その場合、内部的には数値をある点で区切ってカテゴリーに変換（例えば、「30歳未満のグループ」と「30歳以上のグループ」）してから処理を行います。しかし、元々データがカテゴリーで整理されている方が、決定木の考え方に直接的に馴染みやすく、解釈もより直感的になります。

具体的な場面の例：

• アンケート調査の結果分析: 「製品Aの満足度は？（非常に満足／満足／普通／不満／非常に不満）」、「購入の決め手は？（価格／機能／デザイン／口コミ）」といった質問形式のアンケート結果は、まさにカテゴリーデータの宝庫です。これらの回答を組み合わせることで、「価格を重視する顧客は、機能については普通程度の満足度でも購入に至る傾向がある」といった、顧客層ごとの特徴を決定木で分析できます。
• スパムメールの判定: メールがスパムかどうかを判定する際に、「件名に特定の単語（例：”当選”、”無料”）が含まれているか（はい／いいえ）」、「送信元アドレスがアドレス帳に登録されているか（はい／いいえ）」、「添付ファイルがあるか（はい／いいえ）」といった、カテゴリーで判断できる情報を組み合わせてルールを作ることができます。
• 生物の種類の分類: 動物や植物を分類する際に、「羽毛があるか（はい／いいえ）」、「卵を産むか（はい／いいえ）」、「体温は恒温か変温か（恒温／変温）」といった特徴（カテゴリー情報）に基づいて、種別を特定していくプロセスは、まさに決定木の考え方そのものです。

数値データよりもカテゴリーデータが多い、あるいはカテゴリーで物事を捉える方が自然な問題を扱う際に、決定木はその強みを発揮しやすいと言えます。

5. 複雑な計算は避け、比較的シンプルに予測モデルを作りたいとき

なぜ向いているか？

世の中には非常に高度で複雑な計算を行う予測モデルも存在しますが、それらは専門的な知識を必要としたり、モデルの構築に多くの時間や計算資源を要したりすることがあります。一方、決定木は、比較的単純なロジックの繰り返しで構成されているため、他の高度な手法に比べて計算量が少なく、モデルの構築が速い傾向があります。

また、出来上がったモデルが木の形で視覚的に表現されるため、何が行われているのかが直感的に理解しやすいというメリットもあります。これは、必ずしもデータ分析の専門家ではない人がモデルの結果を利用したり、モデル構築の初期段階で手早く試行錯誤を繰り返したりしたい場合に有利です。

具体的な場面の例：

• 教育現場でのデータ分析入門: プログラミングや統計学の知識がまだ深くない学生や初心者が、データ分析や機械学習の基本的な考え方を学ぶ際に、決定木は非常に良い教材となります。実際に手を動かして簡単な決定木モデルを作ることで、「データからルールを見つけ出す」という体験を直感的に理解することができます。
• 新しいアイデアの検証（プロトタイピング）: 「こんなデータを使えば、あんなことが予測できるのではないか？」という新しいアイデアを思いついたときに、まずは手早くその実現可能性を確かめたい場合があります。このような初期検証の段階では、複雑なモデルを時間をかけて作るよりも、決定木のようなシンプルなモデルで素早く結果を見て、次のアクションを考える方が効率的です。
• 小規模なデータセットでの予測: データ量がそれほど多くない場合、複雑すぎるモデルはかえってデータに過剰に適合してしまい（過学習と呼ばれます）、未知のデータに対する予測精度が低くなることがあります。決定木は比較的シンプルな構造であるため、小規模なデータでも安定した結果を得やすい傾向があります。（ただし、木の深さを適切に調整するなどの注意は必要です。）

もちろん、決定木が常に最良の選択肢というわけではありません。しかし、「分かりやすさ」「構築の速さ」「解釈のしやすさ」を重視したい場面では、非常に有力な候補となります。

まとめ

今回は、決定木がどのような場面でその真価を発揮するのか、5つの具体的な活用例を挙げて詳しく見てきました。

1. ルールが明確な意思決定を自動化したいとき: 人間の判断ルールをそのままシステム化できる。
2. 結果に至る「理由」を説明したいとき: 判断プロセスが透明で、なぜその結論になったのかが分かりやすい。
3. たくさんの情報の中から「特に重要な要素」を見つけ出したいとき: 結果に影響の大きい要素を特定しやすい。
4. データが「はい／いいえ」や「A／B／C」のようなカテゴリーで分けられるものが多いとき: カテゴリーデータの扱いに長けている。
5. 複雑な計算は避け、比較的シンプルに予測モデルを作りたいとき: モデル構築が比較的容易で、解釈もしやすい。

決定木は、その直感的な分かりやすさと、結果の理由を説明できる透明性の高さから、ビジネスの現場から研究、教育に至るまで、幅広い分野で応用されています。

もしあなたが、手元にあるデータから何か新しい発見をしたい、あるいは日々の判断をより効率的に行いたいと考えているなら、決定木という道具を試してみてはいかがでしょうか。もしかしたら、これまで見過ごしていたパターンや、問題解決の糸口が見つかるかもしれません。

もちろん、決定木にも得意なことと不得意なことがあります。しかし、今回ご紹介したような場面では、きっとあなたの強力な助けとなってくれるはずです。