AIの用語での分類（Classification）は、与えられたデータや事例を事前に定義されたカテゴリまたはクラスに分類するタスクや手法を指します。分類は、教師あり学習（Supervised Learning）の一種であり、データの特徴やパターンを学習して新しいデータを予測する際に使用されます。

分類タスクでは、データは入力とそれに対応するクラス（またはカテゴリ）のラベルで構成されます。例えば、手書き数字の画像を分類する場合、入力データは画像のピクセル値であり、それぞれの画像に対して正しい数字のクラス（0から9まで）が与えられます。

分類の手法には、様々なアルゴリズムやモデルが存在します。代表的な手法には、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、ナイーブベイズ分類器、k最近傍法（k-Nearest Neighbors, k-NN）などがあります。これらの手法は、入力データとそれに対応するクラスの関係性を学習し、新しいデータを分類するために使用されます。

分類の過程では、モデルは学習データセットを用いてトレーニングされ、データの特徴やパターンを抽出します。学習が進むと、モデルはデータの特徴とクラスの関係を理解し、未知のデータに対して予測を行うことができます。分類の性能は、正確なクラス分類ができるかどうかや、誤ったクラスに分類される割合などを指標として評価されます。

分類は様々な応用があります。例えば、スパムメールの分類、手書き文字の認識、疾患の予測、画像や音声の自動分類、顧客のセグメンテーションなどが分類タスクとして扱われます。分類は、機械学習やデータマイニングの重要な手法の一つであり、幅広い分野で活用されています。