【ITニュース解説】The Harsh Truth About Data Cleaning Nobody Tells You

AIや機械学習、データ分析といった分野では、高度なアルゴリズムやモデル構築が注目されがちである。しかし、その華やかな成果の裏側には、非常に地味で時間のかかる準備作業が存在する。データサイエンティストやデータアナリストの業務時間の約80%が、この準備作業に費やされているという現実がある。この作業こそが「データクリーニング」であり、データ活用の成否を分ける最も重要な工程である。質の高い分析結果や高精度なAIモデルは、質の高いデータがあって初めて実現可能となる。「Garbage In, Garbage Out」、つまり「ゴミを入れればゴミしか出てこない」という原則は、データの世界における絶対的な真理である。

データクリーニングとは、分析や機械学習モデルの入力に適さない「汚れたデータ」を、利用可能な「綺麗なデータ」に変換するプロセス全般を指す。この「汚れたデータ」には様々な種類がある。最も一般的な問題の一つが「欠損値」である。これは、データセット内のあるべき値が存在しない状態を指す。例えば、顧客データベースにおいて、一部の顧客の年齢や住所が未入力であるケースがこれにあたる。欠損値が存在したまま分析を進めると、計算ができなかったり、分析結果に偏りが生じたりする原因となる。そのため、欠損値を含むデータを削除する、あるいは平均値や中央値といった代表値で補完するなどの対処が必要となる。

次に「重複データ」も深刻な問題を引き起こす。システムの不具合や手動入力のミスにより、全く同じデータが複数行にわたって記録されることがある。例えば、同じ顧客からの注文が二重に登録されてしまうと、売上や注文数を過大に評価してしまうことになり、ビジネス上の意思決定を誤らせる危険性がある。重複データは正確に特定し、一つを残して削除しなければならない。

「不正確なデータ」も頻繁に発生する。これは、入力されている値が明らかに間違っている状態である。例えば、人の年齢が「200歳」と入力されていたり、商品の価格がマイナスの値になっていたりするケースだ。このような異常な値は、入力時のミスやシステムのバグによって生じることが多い。これらを見つけ出し、正しい値に修正するか、あるいは分析対象から除外する判断が求められる。この判断には、そのデータが扱っているビジネスや業務に関する知識、いわゆる「ドメイン知識」が不可欠となる。

また、「形式の不統一」は、システム開発の現場でもよく遭遇する問題である。同じ意味を持つデータが、異なる書式で記録されている状態を指す。例えば、日付データが「2023/04/01」と「2023-4-1」、「April 1st, 2023」のようにバラバラの形式で混在している場合、コンピュータはこれらを同じ日付として認識できない。また、企業名が「株式会社A」と「(株)A」で表記揺れを起こしていたり、数値データが全角と半角で混在していたりするのも典型的な例だ。これらの形式を一つに統一する作業は、データを正しく集計・分析するための基本的なステップである。

最後に「外れ値」の存在も考慮する必要がある。外れ値とは、他の大多数のデータから大きく逸脱した値のことである。例えば、ECサイトの購買データで、他のユーザーの購入額が数千円から数万円であるのに対し、一人だけ数百万円の購入履歴がある場合、そのデータは外れ値の可能性がある。外れ値は、単なる入力ミスや測定エラーの場合もあれば、不正行為やシステムの特異な挙動など、分析上非常に重要な情報を示唆している場合もある。そのため、外れ値を単純に削除するのではなく、その原因を調査し、慎重に取り扱いを決定する必要がある。

これら多種多様なデータの「汚れ」を一つひとつ特定し、修正していく作業は、膨大な時間と労力を要する。自動化できる部分もあるが、どのデータをどう修正すべきかという判断には、人間の知識と洞察が必要な場面が非常に多い。この作業は、華やかなモデル構築と比較すると地味で退屈な繰り返し作業に感じられるかもしれない。しかし、この土台となるデータが不正確であれば、その上にどんなに高度な分析手法やAIモデルを構築しても、得られる結果は信頼性のない無価値なものになってしまう。信頼性の高いシステムや精度の高い分析結果を生み出すためには、この地道なデータクリーニングこそが最も重要な工程なのである。システムエンジニアを目指す者にとっても、データは単なる文字列や数字の集合ではなく、その「品質」がシステム全体の価値を左右するという視点を持つことが極めて重要である。