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学習フロー丸わかり6ステップ — はじめてのMLプロジェクト道案内

学習フロー丸わかり6ステップ

— はじめてのMLプロジェクト道案内 —

📅 2025年4月28日

📊 機械学習ワークフローガイド

この記事の狙い

  • "機械学習って何から始めるの？"を 3〜4分でイメージ
  • 6ステップ と各工程の 費用・期間・リスク を把握
  • 実務に落とし込む際の チェックリスト を得る

🔄 全体像を1枚図解

1
📥 データ収集
→
2
🧹 前処理 & 特徴量
エンジニアリング
→
3
✂️ データ分割
Train 70%
Val 15%
Test 15%
6
🚀 デプロイ &
モニタリング
←
5
🧪 評価 &
チューニング
←
4
🏗️ モデル学習

1📥 データ収集（Data Collection）

まずは 良いデータ を集めることが成功のカギ。"Garbage in, garbage out" を忘れずに。
観点
ポイント
目的
モデル学習に十分な量と質のデータを確保
データの型
構造化（CSV, SQL）／半構造化（JSON, XML）／非構造化（画像, 音声, テキスト）
主な手段
既存DB抽出、公開API、IoTセンサー、スクレイピング、クラウドストレージに集約
チェック項目
同意取得（プライバシー）、ライセンス、タイムスタンプ欠損、重複行
📋 例:
  • ・ECサイト：商品ID・価格・購入日時をログから抽出
  • ・工場：センサー値を1分ごとにクラウド送信

2🧹 前処理 & 特徴量エンジニアリング（Data Prep）

モデル構築の 7〜8割の時間 はここに費やされます。地味ですが、最も精度に効く作業です。
作業
具体例
目的
欠損値処理
平均／中央値で補完、KNN補完、欠損フラグ追加
情報損失を減らす
外れ値処理
箱ひげ図で検出しウィンズライジング
学習を安定させる
特徴量作成
売上 → 売上の前年比・移動平均
テキスト → TF-IDF
モデルに役立つ"説明変数"を作る
エンコーディング
カテゴリをOne-Hot、日付を「月」「曜日」に分解
数値で表現できるようにする
🛠️ ツール例:

Pandas / Polars、scikit-learn ColumnTransformer、Databricks AutoML

3✂️ データ分割（Train / Validation / Test）

テストデータは調理後に味見する最後のひと口。学習には一切使わない ことで真の汎化性能が測れます。
推奨比率
用途
やること
70 %
Train
モデルを"記憶"させる
15 %
Validation
ハイパーパラメータ調整、過学習チェック
15 %
Test
最終評価レポート用、1回だけ使用
⚠️ 時系列データの注意:

ランダム分割はNG。古い→新しい 時間順で切るタイムスプリット方式を採用。

4🏗️ モデル学習（Training）

まずは シンプルなアルゴリズム から。精度が足りなければ徐々に複雑にします。
アプローチ
使いどころ
初期設定の手軽さ
決定木 / ランダムフォレスト
変数が多く説明性を保ちたい
◎
勾配ブースティング（XGBoost, LightGBM）
Tabularデータで高精度を狙う
○
ニューラルネット（DNN, CNN, RNN）
画像・音声・自然言語の大量データ
△
AutoML
手動チューニングの時間がない
◎
🎛️ ハイパーパラメータ例:
  • ・学習率 0.01 → 速いが不安定。0.001 で安定
  • ・決定木の深さ max_depth → 深過ぎると過学習

5🧪 評価 & チューニング（Evaluation）

評価指標は ビジネスゴール に合わせて選択。クリック率ならAUC、在庫予測ならRMSEなど。
指標
適用例
読み方
Accuracy
スパム or 非スパム分類
正答率
F1-score
医療診断（陽性少）
適合率と再現率の調和平均
RMSE
売上予測、気温予測
予測誤差の平均的な大きさ
AUC
クレジット不正検知
1.0 完璧、0.5 ランダム

チューニングの流れ

  1. Baseline（デフォルト設定で精度を測る）
  2. パラメータ探索（Grid / Random / Bayesian）
  3. 交差検証（k-fold CV）で過学習チェック
  4. 最終モデルをTestデータで一度だけ計測

6🚀 デプロイ & モニタリング（Deployment）

モデルは作って終わりではなく "育て続ける" もの。本番に出した瞬間から管理が始まります。
項目
内容
デプロイ方法
REST API（Flask/FastAPI）, サーバーレス（AWS Lambda）, バッチ, モバイル組込み
バージョン管理
MLflow Model Registry, DVC, Git LFS
監視指標
入力データと学習時分布の差（データドリフト）
精度の低下（概念ドリフト）
レイテンシ／コスト
🔄 ローリングアップデート例:
  1. Shadow Test 新旧モデルを並行稼働し応答を比較
  2. KPIが上回れば Gradual Rollout（10%→100%へ段階移行）
  3. 監視で異常検知→自動リバート

まとめ — 6ステップをスムーズに回すコツ

  1. データ探索に7割の時間を割く
    - 低品質データは後工程で10倍のコストになる
  2. 小さく回す→学習→修正
    - 1,000行のサンプルでPipelineを組み、全量投入は後
  3. MLOpsを最初から意識
    - デプロイ方法・監視指標を企画段階で定義

チェックリスト（コピーして使える）

  • 目的とKPIが明文化されている
  • データソースが確保でき、利用許諾も確認済み
  • 前処理フローがスクリプト化され再現可能
  • テストデータは完全未使用で保持
  • デプロイ後の監視ダッシュボードが設置済み

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