ガウス分布とは、平均値の周囲にデータが左右対称の鐘型曲線を描いて集まる確率分布のことです。正規分布とも呼ばれ、自然界や社会現象、機械学習の誤差モデルなどで広く利用される統計学の基本概念です。
ガウス分布とは
一言でいうと、平均値を中心に左右対称の鐘型（ベルカーブ）の形をしてデータが散らばる様子を表す確率モデルです。
詳しく解説
ガウス分布は確率密度関数によって定義され、平均値と分散という2つのパラメータだけで完全に形が決まります。数理統計学において非常に重要な中心極限定理により、独立な多数の確率変数の和は、元の分布が何であれガウス分布に近づくという性質を持ちます。この特性から、AIや機械学習の分野でもデータに潜るノイズや誤差のモデル化において基準として頻繁に採用されています。
具体例・使われ方
機械学習における具体例として、データのクラスタリング手法である混合ガウスモデル（GMM）や、連続的な出力を予測する回帰モデルの誤差項の仮定として利用されます。また、画像生成AIの分野では、潜在空間におけるサンプリングやノイズ除去の過程において、ガウス分布に沿った乱数が広く活用されています。
似た用語との違い
一様分布などの他の確率分布と比較すると、ガウス分布は平均値から離れるほど確率が急激に低くなるという特徴を持ちます。ベルヌーイ分布や二項分布が離散的な試行を扱うのに対し、ガウス分布は連続的な数値を扱う点が異なります。
注意点
現実のデータはすべてがガウス分布に従うわけではなく、実際には裾野が広い分布や歪んだ分布も多く存在します。すべてのデータが正規分布に従うと安易に仮定してモデルを構築すると、外れ値の存在によって予測精度が大きく損なわれる危険性があるため注意が必要です。
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更新日時: 2026年8月29日 04:01