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もう失敗させない、機械学習プロジェクト成功のコツ

[2020/07/14 09:00]周藤瞳美 ブックマーク ブックマーク

機械学習プロジェクトに必要な環境

続いて望月氏は、機械学習プロジェクトの立ち上げ時に必要な環境として、マイクロソフト製品のなかからクラウドストレージサービス「Azure Data Lake Storage Gen2」、データ統合サービス「Azure Data Factory」、クラウド型データべースサービス「Azure SQL Database」、BIツール「PowerBI Desktop」、クラウド機械学習サービス「Azure Machine Learning」の5つを挙げた。

望月氏が提案する機械学習プロジェクトに必要な環境

「Azureの各サービスは、Azureポータルからボタン操作で立ち上げることができる上、必要なときに利用した分だけ課金されます。低コストでスタートして、周りに認められてきたら拡張していくことができるのがクラウドサービスの魅力です。

また機械学習プロジェクトにおいては、分析結果を可視化して関係者にわかりやすく報告し、合意形成していくことが必要となります。実際には、データをSQLやPythonで集計してExcelに貼り付け、表やグラフを作成し、PowerPointで報告するというケースが多く、分析作業段階からBIツールが使われることはほとんどありません。しかし、PowerBI Desktopであれば無料な上に、さまざまなサービスに接続可能で、Excelライクな操作感で利用することができます。例えば、同じレポートをさまざまな角度から確認したり、モデルの予測精度を店舗ごとに確認したりする場合などには、PowerBIが便利です」(望月氏)

作成した機械学習モデルの使いどころ

機械学習プロジェクトの全体の流れとしては、機械学習用データを準備/集計/加工し、これを基に機械学習モデルを作って新たなデータを当てはめることで予測をしていくという流れになる。

しかし、冒頭で説明したように、いきなり機械学習モデルの業務適用を目指すことにはさまざまな問題点がある。これに対して望月氏は「いくらで販売したらこれくらいの売上が予測される、この段階でこの施策を打ったらこれくらいの集客が期待できる、といったように、業務の企画段階に使うシミュレーション機能として機械学習モデルを活用するところから始めると最終的な意思決定権が現場に残るため、業務現場の賛同を得やすい」とアドバイスする。

さらに望月氏は、モデル予測値と実際の数値を見比べてみることを推奨している。

「モデル予測値と実値を比較した際に誤差が大きい部分を深堀りして解析すると、思わぬインサイトが得られる可能性があります。例えば、売上の予測値と実値の誤差が大きい日に共通することはないか調べていったところ、売上や集客につながるとは思っておらず説明変数に入れていなかった重要な要素があることに気づいたケースがありました。自分の立てた仮説通りに分析/可視化するだけでは、仮説を裏付ける分析はできたとしても思いもよらぬ結果は得られません。現状との差を分析することで、インサイトを得てみてください」(望月氏)

※ 本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。予めご了承ください。

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