AIはモデルの構築に時間がかかると思われがちだが、実は最も大変なのが学習データの準備と前処理だ。AI導入にかかる時間全体のうち、8割はこの作業に費やされるといわれる。
分析に必要なデータがない場合、どういったデータをどうやって取得するか、というところから始める。その際、個人情報などのデータに関するポリシーを策定しておくことが重要だ。
“使える”データがない
データを保有していても、使える状態にあるとは限らない。米調査会社IDCによれば、企業に蓄積されたデータのうち、分析可能な状態にあるものは15%、実際に分析に使われているものはわずか3%にすぎない。
よくあるのが、過去のデータを残していないケースだ。サーバーの容量などを考慮し、一定の期間を超えると削除してしまっている。また、データを保持する期間が業務や部署によってバラバラというケースもある。
部署Aが10年分のデータを持っていても、部署Bには1年分しかなければ、1年分しか分析できない。「機械学習は過去のデータをさかのぼれないと意味がない。必要なデータのすべてが同じ期間分そろっていて初めて、AIは本領を発揮する」(関口氏)。
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