機械学習や分析技術が進むほど
「データの準備」でつまずきやすい10の理由

　優れた機械学習のプラットフォームが登場したことで、AIや機械学習のビジネスでの実践が加速している。すでに国内事例も公開され始めており、ぜひわが社もデータを活用して、ビジネスで一歩先に出たいと考えるリーダーも多いことだろう。

　だが、実際にAIや機械学習を利用するためには、周到な準備が必要だということは意外と知られていない。単に大量のデータを用意して機械学習のエンジンに放り込めば、電子レンジのようにスイッチ一つで答えが出てくるわけではないのだ。もととなるデータ自体の精度を上げなければ、その先の分析や予測の結果をミスリードしてしまう。

　そこで、事前のデータ準備として、名寄せやクレンジング、欠落の補正などが行われるが、ここでは高度なITスキルが必要とされる。データを活用したくても、この作業がボトルネックとなって、つまずく企業が増えているのはそのためだ。

　デジタルトランスフォーメーションで得られるデータの価値を最大化するには、まずはデータを思いどおりに扱うための手段を手に入れたい。

　下記からダウンロードできる資料では、新しい手法として注目されるデータ準備（データ・プレパレーション）と機械学習をテーマに解説している。データの活用を促進したい企業のビジネスリーダー、さらに企業経営者にとって、競争優位に立つヒントが満載の資料だ。