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title: "次元削減とは｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/glossary/dimensionality-reduction/
description: "次元削減とは、多くの項目を持つデータを、情報をなるべく保ったまま少ない項目にまとめる手法のことです。"
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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# 次元削減

じげんさくげん／ Dimensionality Reduction

定義

次元削減とは、多くの項目を持つデータを、情報をなるべく保ったまま少ない項目にまとめる手法のことです。

次元削減は、項目（特徴量）の数が多いデータを、元の情報の特徴をできるだけ残しながら、少ない数の項目で表し直す手法です。代表的なものに主成分分析（PCA）があります。項目が多すぎると、計算に時間がかかったり、学習データに合わせすぎたりしやすくなるため、その対策として使われます。また、2次元や3次元にまとめて図に描くと、データの全体像やグループの分かれ方を目で確かめやすくなります。一方で、まとめた後の項目は元の項目の組み合わせになり、業務の言葉で意味を説明しにくくなることがあります。分析の目的に合わせて、使うかどうかと、まとめる数を決めることが大切です。

次元削減のはたらき

項目（特徴量）の多いデータ

元の情報の特徴をできるだけ残してまとめる（例：主成分分析）

少ない項目のデータ

使われる目的

- 計算時間や過学習への対策
- 2次元・3次元の図にして全体像を確かめる

まとめた後の項目は元の項目の組み合わせになり、**業務の言葉で意味を説明しにくくなる**ことがあります。

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最終更新 2026-11-13

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出典：フロレンティナ株式会社「次元削減とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/dimensionality-reduction/