データマイニングがどのように生データを実用的な洞察に変換し、AI、ML、およびヘルスケア、小売などの分野における実際のアプリケーションを強化するかを解説します。
データマイニングとは、大規模なデータセットを探索・分析し、意味のあるパターンを発見する計算プロセスである、 データマイニングとは、大規模なデータセットを探索・分析し、すぐには明らかにならないパターンや傾向、関係性を発見するための計算プロセスである。生の情報を実用的な この分野は、統計分析と人工知能（AI）の間の重要な橋渡しの役割を果たす。 人工知能（AI）の間の重要な架け橋となる。 組織はデータマイニングを活用して、将来の行動を予測し、異常を特定し、戦略的意思決定をサポートする。 意思決定を支援する。多くの場合、構造化されたデータベース管理に関連付けられていますが、最新のデータマイニングでは、次のようなアルゴリズムが多用されています。 機械学習（ML）アルゴリズムを多用し 機械学習（ML）アルゴリズムを多用し、テキスト、ビデオ、センサーログなどの非構造化入力を処理します。 ビッグデータを貴重な組織資産に変える。
データマイニングのワークフローは、通常、標準的な次のものに従います。 データマイニングのための業界横断標準プロセス（CRISP-DM）は、ビジネス目標の理解からモデルの展開まで、実務者をガイドする。
データマイニングは、特定の問題を解決するために、様々な統計的手法やML手法を用いる。
データマイニングは、主要産業の効率化を推進するインテリジェント・システムの原動力となっている。
コンピュータビジョンにおいて「マイニング」とは、構造化されていない画像データから構造化された情報（クラスラベルやカウント）を抽出することを指すことが多い。
を抽出することである。次の例は ultralytics ライブラリで
オブジェクトをdetect し、クラス名と信頼度スコアを抽出する。
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO11 model to mine object data from images
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Extract and display mined insights: detected classes and confidence
for result in results:
for box in result.boxes:
cls_id = int(box.cls[0])
print(f"Detected: {model.names[cls_id]} | Confidence: {box.conf.item():.2f}")
データマイニングを、データサイエンスにおける類似の用語と区別することは重要である。
