分析結果を確認するときの切り分け方
データマイニングとは、蓄積されたデータから規則性や傾向を見つけ出す手法と、それを支えるツールを指します。結果が想定と異なる場合、いくつかの層に分けて確認します。
元データの状態を確認する
最初に確認したいのは、分析に使ったデータそのものです。取り込みの範囲、対象とした期間、欠けている項目の有無、重複した行の有無を見ます。取り込みが途中で止まっていると、一部のデータだけで分析が行われている可能性があります。
確認の方法としては、件数や合計値を元のシステム側と突き合わせる方法が有効です。差が見つかれば、取り込みの設定や実行の状況を確認します。ツールを選ぶ際は、取り込んだ件数を表示できるか、失敗した際に通知が届くかを見ておくと、こうした確認が進めやすくなります。
設定した条件と手順を確認する
元データに問題がなければ、次に分析の条件を確認します。対象とした項目、除外の設定、整える処理の内容が、意図したとおりかを見ていきます。条件を変えながら試行錯誤した場合、どの条件で出した結果かが分からなくなることもあります。
備えとしては、分析の手順を保存し、実行した記録を残せる仕組みを使う方法があります。いつどの条件で実行したかを追えると、結果について問い合わせを受けた際にも説明できます。手順を他の担当者が確認できる形にしておくと、1人で抱え込まずに検証を進められます。
グループ分けの結果が安定しない場合
似た傾向のデータをまとめる分析では、実行するたびに結果が変わることがあります。仕組みを理解しておくと判断しやすくなります。
結果が変わる要因を確認する
グループ分けの手法には、計算の開始位置を無作為に決めるものがあります。この場合、実行のたびに結果が少し変わることは仕組み上の特性であり、不具合とは限りません。また、分けたいグループの数を指定する手法では、その数によって結果が大きく変わります。
確認したいのは、開始位置を固定する設定があるか、グループ数を変えて結果を比べられるかという点です。あわせて、どの項目を基準に分けているかも見直しましょう。単位の大きく異なる項目を混ぜると、値の大きい項目の影響が強く出る場合があります。値の範囲をそろえる処理に対応しているかを確認してください。
結果の解釈で行き違いが起きる場合
グループ分けの結果は、あくまでデータ上の類似にもとづくものです。業務上の意味づけは、担当者が内容を確認して行う必要があります。自動的に意味のある区分が得られるわけではありません。
行き違いを防ぐには、結果を業務部門へ渡す際に、使用したデータの範囲と分けた基準を添える方法が有効です。各グループの特徴を数値で示すと、受け取る側も判断しやすくなります。解釈に迷う場合は、業務に詳しい担当者と一緒に確認する機会を設けましょう。
予測の精度が想定に届かない場合
予測モデルの結果が実際と合わない場合、データと条件の両面から確認します。
学習に使ったデータを確認する
予測モデルは、過去のデータから規則性を学びます。そのため、学習に使った期間の傾向が現在と異なると、予測が合わなくなる可能性があります。事業の方針変更や外部環境の変化があった時期を含む場合は、その影響を検討しましょう。
確認したいのは、学習に使った期間、対象とした条件、予測したい項目が十分な件数記録されているかという点です。件数が少ない事象を予測しようとすると、精度が上がりにくい傾向があります。ツールを選ぶ際は、学習に使ったデータの内容を後から確認できるか、期間を変えて再学習できるかを見ておきましょう。
精度を評価する方法を確認する
精度を示す数値は、評価に使うデータや指標によって変わります。学習に使ったデータで評価すると高い数値が出やすく、実際の運用では届かない場合があります。評価の方法を確認することが大切です。
確認したいのは、学習用と評価用にデータを分ける仕組みがあるか、複数の指標で確認できるか、実際の結果と比べて振り返る仕組みがあるかという点です。運用開始後も、予測と実績のずれを定期的に確認し、必要に応じて再学習する運用を組み込みましょう。判断が難しい場合は、支援サービスの範囲に含まれるかを確認してください。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料を取り寄せて機能や特徴をさまざまな製品で比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でデータマイニングツールの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
画面への反映が遅れる場合
分析結果を表示する画面で、最新のデータが反映されていないという状況が生じる場合があります。
更新の仕組みを確認する
画面に表示されるデータは、決められた頻度で更新される仕組みになっている場合があります。設定した頻度と、実際に見ているタイミングがずれていると、古い内容が表示されます。まず、更新の設定と最終の実行時刻を確認しましょう。
更新が実行されていない場合は、取り込みの処理が失敗している、接続先が応答していない、処理の順序が想定と違うといった要因が考えられます。原因が一方に限られるとは限らないため、取り込みの記録と接続先の状態を両方確認してください。手動で更新を実行できるかも、確認しておくと急ぎの場面で役立ちます。
データ量が影響する場合
扱うデータ量が増えると、集計や表示にかかる時間も長くなります。表示までに時間がかかる、あるいは途中で処理が終わらないという状況につながる可能性があります。
対応としては、表示する期間を絞る、あらかじめ集計した結果を保持しておく仕組みを使うといった方法があります。ツールを選ぶ際は、集計結果を保持する機能があるか、表示の対象を絞り込む設定ができるかを確認しましょう。処理の負荷が高い時間帯を避けて更新を実行する設定も、検討の材料になります。
異常検知が意図どおりに働かない場合
通常と異なる動きを見つける機能では、検知の多さや少なさが課題になることがあります。
判定の基準を見直す
検知が多すぎる場合、通常の変動まで対象に含まれている可能性があります。逆に少なすぎる場合は、基準が緩く設定されているか、比較の対象とする期間が適切でない可能性があります。
確認したいのは、判定の基準を自社で調整できるか、対象とする期間や単位を変えられるかという点です。季節や曜日によって変動がある業務では、それを考慮した比較ができるかも重要です。運用の初期は通知だけを行い、記録を見ながら基準を調整する進め方が現実的です。調整の履歴を残しておくと、後から経緯を追えます。
検知した内容を確認できるようにする
検知が発生した際に、なぜ検知されたのかを確認できないと、対応の判断ができません。判定の理由や、比較に使われた値を表示できるかを確認しましょう。
あわせて、検知した記録を一覧で振り返れる仕組みがあるかも確認項目です。過去の検知について、実際に対応が必要だったかを記録しておくと、基準の見直しに役立ちます。通知の宛先を複数設定できるかも見ておきましょう。担当者1人に依存しない形にしておくと、不在時にも確認が行われます。検知の内容と対応の結果を同じ場所に記録しておけば、担当者が変わっても判断の基準を引き継げます。
結果の根拠を追いやすいデータマイニングツール
集計の条件や実行の履歴が残ると、結果について問い合わせを受けた際に説明できます。記録の仕組みを確かめたいツールを紹介します。
Flyle（フライル）
- 生成AIによる高精度の文脈理解、分析工数の大幅削減
- 部門別に最適化できるワークフロー機能
- 分析支援AIエージェントで誰もが手軽にインサイトを抽出
株式会社フライルが提供する「Flyle（フライル）」は、顧客の声を集約して分析するためのクラウドサービスです。問い合わせの記録やアンケートなどを取り込んで自動で分類でき、対話形式で分析を進める支援機能も用意されています。プログラムを書かずに処理の流れを組み立てられる点も、担当者が限られる組織での材料になります。
KNIME （インフォコム株式会社）
- 300超のデータソースとMLライブラリに接続可
- 線を繋ぐビジュアルインターフェースで直感的に操作可能。
- AIエージェント構築とチャット対応で生成AI活用が可能。
SAS High-Performance Data Mining （SAS Institute Japan株式会社）
- 高度なデータ補完機能により欠損値があっても高精度な予測が可能
- 構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを活用した分析を実現
- 冗長な行列排除により短時間での分析が可能
データマイニングに関するFAQ
データマイニングの結果にかかわる事象について、よく寄せられる質問と回答をまとめました。
- Q1： 実行するたびに結果が変わるのは不具合ですか？
- 手法によっては計算の開始位置を無作為に決めるため、結果が変わることがあります。開始位置を固定する設定があるかを確認し、再現できる形で実行しましょう。
- Q2： 予測が実際と合わない場合はどうすればよいですか？
- 学習に使った期間の傾向が現在と異なる可能性があります。期間を変えて再学習できるか、予測と実績のずれを定期的に確認する仕組みがあるかを見てみてください。
- Q3： 画面のデータが古いままです。
- 更新の設定と最終の実行時刻を確認し、取り込みが失敗していないかを見ます。手動で更新を実行できるかも、あらかじめ把握しておくと急ぎの場面で役立ちます。
- Q4： 異常検知の通知が多すぎます。
- 判定の基準を調整できるかを確認してください。季節や曜日による変動を考慮した比較ができるかも見ておくと、通常の変動を除いた検知に近づけられます。
まとめ
データマイニングで結果が想定と異なる場合は、元データの状態、設定した条件、手法の特性という順に確認すると原因を絞り込めます。グループ分けは開始位置と項目の単位、予測は学習期間と評価方法、画面の反映は更新の設定とデータ量、異常検知は判定基準の調整が焦点です。記録を残せる仕組みも選定時の確認項目です。自社のデータ状況を整理したうえで、複数の製品資料を取り寄せて比較検討を進めてください。
