機械の判断基準を知る

高精度な機械学習モデルというものはブラックボックス型のモデルが多く、人間がその判断ロジックを理解することが困難であるため、その出力を信頼する事の難しさが技術の導入を阻害することもあります。
例えば営業職で成績によるインセンティブの影響が大きい場合、有望な営業先を選定するためのターゲットリストを機械学習モデルで作成するようなケースではその解釈性が非常に重要になります。
そのターゲットリストを信用するための根拠が示される意義が大きいのは言うまでもありませんが、アプローチをかける際のヒントとなる情報を得るためにもそのような情報が求められます。
ただし、前述のように必ずしもモデルの解釈性は高いわけではなく、「Explainable AI」と呼ばれるモデルの出力結果からその判断で重要視された情報を逆算して抽出し、そのような解釈情報を与えるための技術も存在します。
数値的な精度だけでなくモデルの判断の妥当性を検討するためにも、その判断基準を知ることは重要であり、ホワイトボックス型のモデルを利用できないような場合には上記のような技術を併用することが重要となります。

1度実施したら終わりではない

データの分析や機械学習モデルの利用は一度実施したら終わりではなく一定期間ごとに繰り返す事が多くありますが、そのような際に気を付けなければならない点としてモデルの陳腐化です。
これらの出力はある時点でのデータを基に作成されたものであり、時間経過による傾向の変化に対応できないことが多くあります。
特に近年ではコロナ禍による大きなビジネスやライフスタイルへの変化に伴い、関連したデータの傾向への影響も大きくなっており、このような影響を無視して出力を使い続けてしまうとそのズレによって誤った判断を下す原因となってしまいます。
また、世情の変化だけでなく新商材をリリースした場合など、大きな変化点となることもあります。
ただし、上記のようなわかりやすい要因であれば考慮は容易となりますが、実際の現場では想定外の動きをすることもあり、陳腐化が発生していないかの確認としてモデルの精度検証やデータ分布の確認は継続的に行う必要があります。
分析やモデル構築は1度実施したら終わりではなく、その都度見直しとブラッシュアップが必要となります。

さいごに

上述のように、ここでは蓄積されたデータの分析利用において躓きがちなポイント紹介しました。
データ分析は人間の感覚だけでは得ることが困難な情報の取得が可能となるなど、得られるメリットが多く存在します。
その恩恵を適切に享受するためにも、これらのようなポイントに注意しデータを上手く活用していきましょう。