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// PART 03 / 16 · 15 ARTICLES
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リハビリAI・機械学習アルゴリズム図鑑

データを整えた後に考えるべきことは、「どの機械学習アルゴリズムを選ぶか」です。

機械学習のアルゴリズムには、それぞれ得意なデータ、苦手なデータ、解釈のしやすさ、必要な症例数があります。リハビリAI研究では、最新の手法を選ぶことよりも、FIM、歩行評価、ADL、退院先などの臨床データと研究目的に合ったモデルを選ぶことが重要です。

第3部「リハビリAI・機械学習アルゴリズム図鑑」では、リハビリテーション研究で使われる代表的な機械学習アルゴリズムを15記事で整理します。線形回帰、ロジスティック回帰、正則化、SVM、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネット、次元削減、クラスタリングを、仕組み・強み・弱み・適用場面の違いから解説します。

退院時 FIM 予測、歩行自立予測など、リハビリ領域の具体例を通して、「この研究ではどのアルゴリズムを選ぶべきか」を考えるための判断軸を身につけられるように解説します。

ARTICLES
15
READING
~2.5 h
LEVEL
L1–L2
UPDATED
2026.05.23

なぜ「リハビリAI・機械学習アルゴリズム図鑑」が必要なのか

// 01 · INTRO

機械学習の入門書は、どれもアルゴリズムを並列に紹介します。「線形回帰、決定木、SVM、ニューラルネット…」というリスト形式です。しかしそれだけでは、自分の研究テーマに対して「どれを選ぶべきか」を判断しにくくなります。本パートは、各アルゴリズムを強み・弱み・適用場面・対立する選択肢の対比で整理し、リハビリAIに取り組む研究者が「研究目的から逆算してアルゴリズムを選ぶ」ための判断軸を養います。

実務では、アルゴリズムを「線形 / 距離・確率 / 木・アンサンブル / 教師なし / ニューラル」の5系統に分類して把握すると、初見のアルゴリズムでも「どの系統に近いか」で大体の特性が予想できます。本パートはこの分類軸を提供します。

// CONTEXT

本パートは 第1部 リハビリAI・機械学習の基礎地図 のタスク類型と 第2部 リハビリAI・機械学習の臨床データ前処理 を前提とします。データを整えた後に、何で学習させ、何を基準に比較するかを決めるための章です。第4部「深層学習」は、本パート 03·12〜13 の続編として読むと理解しやすくなります。

5系統で把握する

// 02 · LINEAGES

15のアルゴリズムを、「物事の見方」の違いで5系統に分けると次のようになります。

// LINEAGE 1 / 線形系(03·01–03)

「重み付き和」で予測する系統。線形回帰・ロジスティック回帰・正則化（Lasso / Ridge / Elastic Net）。係数を臨床的に解釈しやすく、FIM予後予測や歩行自立予測などのリハビリAI研究で比較基準にしやすいモデルです。

// LINEAGE 2 / 距離・確率・カーネル系(03·04–06)

「類似度」「条件付き確率」「サポートベクター」で予測する系統。k近傍法・ナイーブベイズ・SVM。直感的・小サンプルで強力・モデルがコンパクト。標準化が必須のものが多い。

// LINEAGE 3 / 木・アンサンブル系(03·07–10)

「閾値の連鎖」と「複数モデルの統合」で予測する系統。決定木・アンサンブル(Bagging/Boosting/Stacking)・ランダムフォレスト・勾配ブースティング。表形式データで実用性が高く、FIM、検査値、歩行指標などを同時に扱うリハビリAI研究で候補になります。

// LINEAGE 4 / 教師なし系(03·11, 03·14–15)

「データの構造」を見つける系統。異常検知・次元削減・クラスタリング。仮説生成・可視化・データ理解に有効です。リハビリAI研究では回復パターンの類型化や外れ値検知に使います。

// LINEAGE 5 / ニューラルネット系(03·12–13)

「層を重ねた変換」と「勾配で学ぶ最適化」で予測する系統。ニューラルネット基礎・最適化アルゴリズム。表形式データでは木系モデルとの比較が必要ですが、画像・動画・時系列を扱う歩行解析や医用画像AIでは重要な土台になります。

記事一覧 — 15 articles

// 03 · ARTICLES

読む順番(推奨パス)

// 04 · LEARNING_PATH

15記事は系統別に学ぶのが最も効率的です。目的別の最短経路もあります。

// 急いで予後予測モデルを作りたい人(40分)

03·02 → 03·03 → 03·09 → 03·10。ロジスティック回帰でベースライン → 正則化で過学習防止 → ランダムフォレスト → 勾配ブースティングで性能向上。リハビリAI研究の予後予測モデル開発で、まず比較したい一連の流れです。

// 体系的に学びたい人(2.5時間)

系統順に 03·01〜15 を通読。線形系(01-03)→ 距離・確率・カーネル系(04-06)→ 木・アンサンブル系(07-10)→ 教師なし系(11, 14, 15)→ ニューラル系(12-13)。各系統の「物事の見方」が積み上がる。

// 深層学習に進みたい人(40分)

03·12 → 03·13 → 第4部。ニューラルネット基礎 → 最適化(SGD/Adam/AdamW)→ 第4部 CNN/Transformer。第4部の前提知識として必須の2記事を集中的に。

// 結果の解釈を重視する人(50分)

03·02 → 03·03 → 03·07 → 03·10 → 第10部 XAI。ロジスティック回帰の係数 → 正則化で変数選択 → 決定木の if-then ルール → 勾配ブースティング+SHAP。解釈可能性に強い系統を辿る。

前提として読むと良い章

// 05 · PREREQUISITES

編者ノート

// 06 · EDITORS_NOTE

私が研究を始めた頃、アルゴリズムの選択は「最新で強力なものを使う」という基準でした。「ランダムフォレストが流行っているから RF」「いまは勾配ブースティングの時代」「いやいや深層学習でしょ」── でも、実は逆で、研究目的に対して最も適したアルゴリズムを選ぶことが、性能・解釈性・査読の通りやすさのすべてを左右します。

リハビリAI研究の文脈では、サンプル数が200例程度の予後予測なら、ロジスティック回帰と正則化線形モデルをまず比較基準に置くのが現実的です。勾配ブースティングを試す場合も、外部検証で本当に差が出るかを確認します。一方、ウェアラブルから得られる大規模な時系列データや画像データでは、LightGBM や深層学習が有力な選択肢になります。

本パートは、「データの量と性質に応じてアルゴリズムを選ぶ」という実務感覚を養うことを目指します。15記事を通読すると、自分の研究ではどの系統を先に試し、どのモデルを比較基準に置くべきかを判断しやすくなります。

特に 03·02 ロジスティック回帰、03·10 勾配ブースティング、03·12 ニューラルネット基礎 は、リハビリAI研究で登場しやすいので先に読んでおくと全体をつかみやすくなります。

— Editor