教師なし学習は、人工知能および機械学習の分野における一分野であり、アルゴリズムがラベル付けされていないデータ、すなわち事前に正解が与えられていないデータから学習します。教師あり学習とは異なり、学習を導く「正解ラベル」が存在しません。主な目的は、データ内の構造やパターン、自然なグループ分けを見つけ出すことです。代表的なタスクとしてクラスタリング（グループ化）、次元削減、異常検知などがあります。教師なし学習は人手を介さず大量のデータを探索できる点が特徴ですが、得られた結果の解釈には専門的な知見が求められます。
ユースケースと利用例
教師なし学習は、マーケティングにおける顧客のセグメンテーション、金融分野での不正検知や外れ値検出、文書の自動テーマ分類、科学や医学での探索的データ解析などに利用されます。推薦エンジン、画像圧縮、ソーシャルネットワークでの新たな行動パターン発見なども典型例です。
主要なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク
代表的なツールにはscikit-learn（Python）、TensorFlow、PyTorchなどがあり、特に高度な実装に適しています。クラスタリングにはK-meansやDBSCAN、スペクトラルクラスタリングが利用され、次元削減にはPCA（主成分分析）、t-SNE、UMAPがよく使われます。RapidMinerやKNIMEなどのプラットフォームは、教師なし学習のワークフローを可視化で支援します。
最新動向・発展・トレンド
近年は、オートエンコーダやニューラルネットワークベースのクラスタリングなど、ディープラーニングと教師なし学習の融合が進んでいます。自己教師あり学習のような、ラベルなしデータから人工的なタスクを生成する手法も登場し、教師あり・なしの境界が曖昧になりつつあります。教師なし学習は、生成モデルのデータ準備や大規模データ解析で中心的な役割を担いつつあり、より自律的かつ堅牢なAIアプリケーションへの道を拓いています。