AIモデルの品質はデータに依存

機械学習・AIモデルの精度は、学習データの品質に大きく依存します。「ゴミを入れたらゴミが出る（Garbage In, Garbage Out）」というデータサイエンスの格言通り、データ品質の低いデータで学習したモデルは低品質な予測を行います。

AI活用を支えるデータ管理の要素

①学習データの品質：正確で・完全で・代表性のある学習データが、高精度なモデルの前提です。②特徴量の設計：モデルの学習に使う変数（特徴量）の設計と計算が正確に行われていることが重要です。③データの鮮度：時間依存性のあるモデルは、定期的に新しいデータで再学習する必要があります。④データのリネージ管理：モデルに使われるデータの出処を追跡できることが、モデルの説明可能性と問題発生時のデバッグに必要です。

AIを見据えたデータ管理

AI活用を将来的に見据えた場合、データ管理の設計段階から「AI学習に使えるデータ品質・形式」を意識することで、AI活用への移行がスムーズになります。