2026.02/20 データサイエンスのコツ

データサイエンスには様々な技法がある。例えば、既存のデータから目的とする値を予測する方法には重回帰式を用いる方法から機械学習や深層学習の手法まで様々である。

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また、データの特徴量を解明し、分類する手法にしても、多変量解析や機械学習、深層学習、マハラノビスの方法など様々である。

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深層学習の手法は、いわゆるAIであり、どのような問題にでも応用可能である。それでは、この手法一つを体得しておけばよいのか、というと、牛刀でリンゴの皮をむきにくいのと同様に使えないことは無いが、不便な場合がある。

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例えば変数間に一次相関があるならば、多変量解析が圧倒的に使いやすい。変数間の関係が分からない場合でも変化が予想されるような、あるいは期待される変化があるならば、パーセプトロンを持ち出すまでもなく決定木で十分な場合がある。

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あるいは重回帰式の工夫で2次以上の変数を導入し組み立てるという方法もある。このような回帰式が使いやすい場合もあるので手法の選択は経験知も必要になってくる。

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昨日答えから考えると書いたが、これは故ドラッカーの正しい問題設定が前提となる。正しい問題の正しい答えをもとに解析しなければ、何をやっているのか分からない状態になる。実務においては正しい問題を解くことが一番大切なミッションである。AIの手法を前提にするとおかしなことが始まる。

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