ランダムフォレスト（Random Forest）はいつ使うの？わかりやすく解説

ランダムフォレストは、ビジネスから医療まで幅広い分野で活用される機械学習の手法です。この記事では、ランダムフォレストがどのような場面で役立つのか、具体的な活用例を挙げながら、専門用語を避けてわかりやすく解説します。意思決定の精度向上や未来予測に興味がある方におすすめです。

ランダムフォレストという言葉を聞いたことがありますか？これは、たくさんの「決定木」というシンプルな予測モデルを組み合わせて、より正確な予測や分類を行うための手法です。森の木々が一本一本では弱くても、たくさん集まることで大きな森を形成するように、ランダムフォレストも個々の決定木の弱点を補い合い、強力な予測モデルとなります。

この「活用例編」では、ランダムフォレストがどのような場面でその力を発揮するのか、具体的な例を挙げながら、できるだけ専門的な言葉を使わずに、丁寧に解説していきます。

ランダムフォレストが得意なこと

ランダムフォレストは、簡単に言うと「たくさんの情報の中から、ある結果を予測したり、物事を分類したりする」のが得意です。たくさんの「もし～なら、こうなる」という小さな判断基準（これを決定木と呼びます）をたくさん作り、それらを総合的に判断することで、一つの大きな賢い判断を下します。

イメージとしては、ある問題について、たくさんの専門家に意見を聞き、それぞれの意見を総合して最も良い結論を出す、という感じです。それぞれの専門家（決定木）は、少しずつ違う視点から問題を見ているため、一人の専門家だけでは見落としてしまうようなこともカバーできます。

ランダムフォレストが向いている場面５選

では、具体的にどのような場面でランダムフォレストが活躍するのでしょうか？ここでは５つの代表的な例を挙げて、なぜ向いているのかを詳しく見ていきましょう。

１． 金融機関における顧客の信用度評価

場面: 銀行やクレジットカード会社が、新しくローンの申し込みがあった際に、その顧客が将来的にきちんと返済してくれるかどうかを判断する場面。

なぜ向いているか: 顧客の信用度を測るためには、年齢、年収、職業、過去の借り入れ状況、返済履歴など、非常に多くの情報（これを特徴量と呼びます）を考慮に入れる必要があります。これらの情報は、単純な足し算や引き算だけでは判断が難しく、それぞれの情報が複雑に絡み合って信用度に影響を与えます。

ランダムフォレストは、このような多数の特徴量を同時に扱い、それらの複雑な関係性を捉えるのが得意です。たくさんの決定木が、それぞれ異なる特徴量の組み合わせに着目して「この人は返済してくれそうか？」を判断し、最終的に多数決で結論を出します。そのため、個々の情報に偏らず、より客観的で精度の高い信用度評価が可能になります。例えば、「年収は高いけれど、過去に返済遅延がある」といった複雑なケースでも、様々な側面から評価することで、より適切な判断を下せるのです。

２． 医療分野における病気のリスク予測

場面: 患者さんの年齢、性別、生活習慣、遺伝情報、検査結果などのデータから、将来特定の病気（例えば、糖尿病や心臓病など）にかかるリスクが高いかどうかを予測する場面。

なぜ向いているか: 病気の発症には、非常に多くの要因が複雑に関わっています。一つの要因だけでなく、複数の要因が組み合わさってリスクを高めることも少なくありません。また、データの中には、直接的には病気と関係なさそうに見えても、実は間接的に影響している情報（ノイズと呼ばれることもあります）が含まれていることもあります。

ランダムフォレストは、多数の決定木を用いることで、重要度の低い情報の影響を受けにくく、本当に重要な要因を見つけ出すのに役立ちます。それぞれの決定木が、データの一部と特徴量の一部をランダムに選び出して学習するため、ある特定の情報に過剰に適合してしまう（これを過学習と言います）のを防ぎます。これにより、未知の患者さんに対しても、より正確なリスク予測を行うことができます。「喫煙習慣があり、血圧も高いが、定期的に運動している」といった様々な情報を持つ患者さんに対しても、総合的にリスクを評価できるのです。

３． Eコマースにおける商品の推薦

場面: オンラインショッピングサイトで、顧客の過去の購入履歴、閲覧履歴、お気に入り登録などの情報から、その顧客が次に興味を持ちそうな商品を推薦する場面。

なぜ向いているか: 顧客の好みや興味は多様であり、単純なルールだけでは的確な商品を推薦するのは難しいです。「Aを買った人にはBを勧める」といった単純なものではなく、「最近寒い地域の旅行用品をよく見ていて、過去にはアウトドアブランドのジャケットを買っているから、新しい防寒具を勧めてみよう」といった、より細やかな判断が求められます。

ランダムフォレストは、顧客の行動パターンという複雑なデータから、その顧客が「買う」か「買わない」か、あるいは「どの商品に興味を持つか」を予測するのに適しています。多くの決定木が、様々な顧客の行動パターンを学習し、それぞれの顧客に合わせた推薦を行います。これにより、画一的な推薦ではなく、個々の顧客にとって魅力的な商品を提示しやすくなり、結果として購買意欲を高めることにつながります。

４． 製造業における製品の不良品検知

場面: 工場で製品を生産する際に、センサーデータ（温度、圧力、振動など）や画像データから、完成した製品が不良品かどうかを自動で判定する場面。

なぜ向いているか: 製品の品質には、製造過程における様々な要因が影響します。これらの要因は、目視だけでは捉えきれない微妙な変化であることも少なくありません。また、どのような条件の組み合わせが不良品発生につながるのかを事前に全て把握しておくことは困難です。

ランダムフォレストは、大量のセンサーデータや画像データといった複雑な情報の中から、不良品に繋がりやすいパターンの特徴を学習することができます。例えば、「ある特定の部品の温度が通常よりわずかに高く、かつ振動のパターンがいつもと異なる場合に不良が発生しやすい」といった、人間では気づきにくい関係性を見つけ出すことができます。これにより、検査の精度を向上させ、不良品の見逃しを減らすだけでなく、不良が発生する予兆を早期に掴んで対策を講じることにも繋がります。

５． 農作物の収穫量予測

場面: 過去の気象データ（気温、降水量、日照時間など）、土壌の状態、肥料の種類や量といったデータから、その年の特定の農作物の収穫量を予測する場面。

なぜ向いているか: 農作物の生育は、天候という予測が難しい要素に大きく左右されます。また、土壌の種類や水はけ、日当たりといった土地ごとの条件も複雑に影響します。これらの要素がどのように絡み合って収穫量に結びつくのかを正確に把握するのは非常に難しい課題です。

ランダムフォレストは、様々な環境要因と過去の収穫量データとの関係性を学習し、その年の気象条件などから収穫量を予測するのに役立ちます。多数の決定木が、気象データや土壌データなどの様々な組み合わせを考慮して予測を行うため、単一の予測モデルよりも安定した予測が期待できます。「今年は梅雨明けが早く、夏場の気温が高い予報だが、この地域の土壌は保水性が高いので、平年並みの収穫が見込めるかもしれない」といった、複数の要因を複合的に考慮した予測が可能になります。これにより、農家は事前に作付け計画を調整したり、必要な資材を準備したりする際の判断材料とすることができます。

まとめ

今回は、ランダムフォレストがどのような場面で活用できるのか、具体的な例を挙げて解説しました。

ランダムフォレストは、

• たくさんの情報（特徴量）を扱える
• 情報間の複雑な関係性を捉えられる
• 重要度の低い情報やノイズの影響を受けにくい
• 過学習しにくい（未知のデータに対しても予測精度が落ちにくい）

といった特徴から、金融、医療、マーケティング、製造、農業など、非常に幅広い分野で応用されています。

簡単に言うと、 「いろいろな要素が絡み合っていて、単純なルールでは判断が難しいけれど、なんとか精度良く予測したり分類したりしたい！」 という場面で、ランダムフォレストは強力な味方になってくれるのです。

もちろん、ランダムフォレストが万能というわけではありません。しかし、その使いやすさと性能の高さから、データ分析や機械学習の入門として、また実務における強力なツールとして、多くの場面で活用されています。

この「活用例編」が、ランダムフォレストという技術をより身近に感じていただくきっかけになれば幸いです。