AIデータクリーニングとは？ 概要や重要性、クリーニング方法を解説
データクリーニングを行わなければ、データの分析方法に多くの誤りが生じ、意思決定に時間がかかるだけでなく、結果に偽陽性をもたらすことになります。本記事では、AIクリーニングが重要な理由、質の高いデータの特徴、AIデータクリーニングの方法について解説します。
1. データクリーニングとは
データクリーニングとは、無関係なデータや不正確なデータを削除し、分析用のデータを準備するプロセスです。
これは、誤った概念を強化することで、モデルやアルゴリズムに悪影響を与える可能性があるデータです。
データクリーニングは、不要なデータの大量を取り除くだけでなく、トレーニング・検証・テストデータセット内の不正確な情報を修正したり、重複を減らしたりすることも含まれます。
2. AIにデータクリーニングが重要な理由
AIクリーニングが人工知能にとって重要なのは、精度と品質管理を確保するためです。分析に使っているデータセットがクリーンでなければ、不正確な結果が出てしまい、その対応にコストがかかります。
例えば、製品のどの部分を改善する必要があるかを決定しようとしている場合、その要因の1つとして営業チームが長期にわたってどの程度成果を上げてきたかというデータを使用しますが、品質の不十分なデータがある場合、間違った判断を下してしまう可能性があります。
データクリーニングは、常にデータ準備プロセスの一部であるべきです。なぜなら、データクリーニングを行わなければ、分析に多数のエラーが発生し、時間と費用の無駄が生じる恐れがあるからです。しかし、データクリーニングツールやテクニックを使用することで、こうした問題を回避し、最良の意思決定を迅速に行うことができます。
これまで述べてきたように、データクリーニングは、結論が正確であることを保証するために、AIにとって重要かつ必要な部分です。
AIのクリーニングにはさまざまなメリットがあります。予測精度は最も重要なものの1つです。データがクリーンであれば、入力にたいして、機械の予測の正確性を確信することができます。
これは、不正確なデータが悲惨な結果をもたらす可能性のある、医療や科学などの業界では特に重要です。また、データクリーニングは、無関係なデータ値を削除することで、分析の効率を向上させることができます。これにより、長期的には費用と時間を節約することにつながります。
さらに、データクリーニングを行うことで、研究の全体像がより明確になります。なぜなら、クリーンなデータがあれば、データのエラーや関連性の低い情報がなくなり、研究の最も重要な側面に集中することができるからです。これは、巨大なデータセットを扱う場合や、機械学習アルゴリズムを使用する場合に特に重要です。無関係なデータは、不正確な予測や誤解を招くことにつながるからです。
3. 高品質なデータの5つの特徴
データには通常、その品質を評価するために以下のような5つの特性があります。
- 妥当性
- 正確性
- 完全性
- 一貫性
- 均一性
これらの基本的な特性以外にも、データサイエンティストやデータエンジニアは、データの品質を確保するために様々な具体的な方法を用いています。
妥当性
データ収集では、多くの場合、大勢の人のさまざまな情報（名前、電話番号、住所、誕生日など）をデジタル保存されたドキュメントを収集することで行います。。
現代のデータ収集方法は、デジタル文書やフォームで提出されるデータを管理できるため、妥当性は維持しやすい特性であると考えられています。
以下は、データの有効性を保証するためにフォームや文書に使用される典型的な制約です。
- データ型制約：データ型制約は、誤ったフィールドに誤ったデータ型が入力されることによる不整合を防ぐのに役立ちます。年齢、電話番号、氏名など、元のデータがアルファベットや数値のみで構成されているフィールドによく見られる制約です。
- 範囲制約：範囲制約は、使用可能なデータに関する事前情報がすでに存在するフィールドで使用されます。例えば日付、年齢、身長などです。
- 一意制約：一意制約とは、参加者がドキュメントまたはフォームにデータを入力するたびに、自動的に更新される制約です。このタイプの制約は、一意であるはずのパラメータに対して、多くの参加者が同じ情報を入力することを防ぎます。ユーザー名、社会保障番号、パスポート番号などのフィールドで有効になることがよくあります。
- 外部キー制約：外部キー制約は、データがあらかじめ決められたキーの集合に制限されるフィールドに役立ちます。これらのフィールドは、国や州のフィールドであることが多く、提供可能なデータの範囲が把握しやすいです。多くの場合、国や州のカテゴリーであり、提供可能な情報の多様性があらかじめ容易です。
- クロスフィールドバリデーション：クロスフィールドバリデーションは、制約ではなく、文書内の複数のフィールドが互いに対応していることを保証するチェックです。たとえば、参加者が特定の数値または金額を入力する場合、その金額は参加者が間違った値を入力するのを防ぐバリデーターとして機能します。
正確性
正確性は、収集したデータのうち、どれだけが実現可能かつ正確であるかを示します。データは、参加者本人しか知り得ない個人情報を含んでいるため、完全に正確なデータを保証することはほぼ不可能です。しかし、そのデータの実現可能性を観察することで、おおよそ正確性が保証されます。
例えば、場所のデータは、その場所が存在するかどうか、郵便番号と場所が一致するかどうかなどを簡単に照合することができます。同様に、実現可能性も確かな判断基準になりえます。例えば、身長100フィート（約300cm）、体重1,000ポンド（約454kg）の人間は存在しません。
完全性
完全性とは、入力されたデータが全体としてどの程度存在するかということです。
フィールドの欠落や値の欠落は修正不可能であり、結果としてデータ行の全体が削除されることになります。しかし、不完全なデータの存在は、参加者が不完全な情報を記入したり、特定のフィールドを省いたりすることを防ぐ適切な制約の助けを借りることで、適切に修正することができます。
一貫性
一貫性とは、他の分野と照合したときに、データがどのように反応するかということです。同じ参加者が複数のアンケートに回答し、その整合性をクロスチェックする調査がよく行われます。また、同じ参加者が複数の分野でクロスチェックを行うことも含まれます。
均一性
データ分析、機械学習、意思決定プロセスなど、様々なアプリケーションにおいて、品質データの均一性を確保することは重要です。品質データが均一であることは、データが一貫した方法で収集・記録され、すべてのデータポイントにおいて同じレベルの正確さと完全性を持っているという意味です。これにより、データの比較や分析が容易になり、誤った結論や意思決定につながるエラーや矛盾を減らすことができます。品質データの均一性を確保するために、組織や個人はデータの収集、記録、管理に関する明確なガイドラインとプロトコルを確立する必要があります。データは定期的に見直し、正確性、完全性、一貫性を確認し、問題や不一致があれば速やかに対処します。さらに、データ品質ソフトウェアなどの自動化されたツールや技術を使用することにより、データの品質を長期にわたって維持することができます。
4. AIデータクリーニング方法
ステップ1：重複データを削除する
データの重複は、データ収集の段階において頻繁に発生します。。これは通常、複数のソースからデータを組み合わせる場合、またはクライアントや複数の部署からデータを受け取る場合に発生します。重複するデータのインスタンスはすべて取り除く必要があります。
また、データセットから無関係なデータを削除するべきです。これはあなたのデータが、解決しようとしている問題に適合していない場合です。こうすることで、効率よく分析を行うことができます。
ステップ2：外れ値をフィルタリングする
外れ値とは、データセットに含まれる異常な値です。他のデータポイントとは大きく異なるため、分析が歪んだり、仮説に反していたりする可能性があります。外れ値を取り除くことは主観的な作業であり、何を分析しようとしているかに依存します。一般的には、不要な外れ値を削除することで、扱うデータのパフォーマンスを向上させることができます。
外れ値を除外するのは、次のような場合です。
- 明らかに間違っていることが明確に分かっている場合：例えば、年齢など、データがどの範囲に収まるべきかをよく理解している場合、その範囲外の値を安全に削除することができます。
- 過去にさかのぼってデータを収集することが可能な場合：あるいは、疑わしいデータ・ポイントを検証することもできる場合です。
ここにおける注意点として、外れ値があるからといって、それが間違っているとは限らないということが挙げられます。時には、外れ値があなたが取り組んでいる理論を証明するのに役立つこともあります。そのような場合は、その外れ値を保持するという選択をします。
ステップ3：構造的なエラーを修正する
構造上のエラーの例としては、奇妙な命名規則、タイプミス、誤った大文字小文字表記などがあります。一貫性がないものは、誤ってラベル付けされたカテゴリになります。
この良い例が、”N/A “と “Not Applicable “の両方が存在する場合です。どちらも同じカテゴリーとして分析されるべきところを、どちらも別々のカテゴリーとして表示されてしまいます。
ステップ4：不足しているデータを修正する
欠落しているデータがある場合は、必ず埋める必要があります。
多くのアルゴリズムが欠損値を受け付けないため、それらのデータを削除するか、または他のオブザベーションに基づいて欠損値を埋めなければなりません。
ステップ5：データを検証する
データを適切に準備した後、次の質問に答えてデータを検証します。
- データは完全に意味をなしているか
- データは、そのカテゴリやクラスの関連するルールに沿っているか
- データは、あなたの理論を証明しているのか、否定しているのか
まとめ
データクリーニングは、AI の重要かつ必要なプロセスであり、 機械予測の精度を確保するのに役立ちます。これにより、予測の価値が高まり、より信頼性の高い結論が得られます。これは、低品質のデータが危険な結果をもたらす可能性がある医学や科学などの分野で特に重要です。 AIクリーニングのもう1つの利点は、無関係な情報を削除することで、研究のより完全な全体像を提供できることです。
