【感想・ネタバレ】AI、IoTを成功に導く データ前処理の極意のレビュー

日立産業制御ソリューションズ

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AIモデルの精度向上を実現する手法、熟練者がやさしく伝授

今、IoT（Internet of Things）の分野でAI（人工知能）の活用が急速に広まっています。ただし、実業務において成果を得るまでに到達できる企業はごくわずかでしょう。その主な原因は、AIにおける学習モデルの精度にあります。AIにとってデータの良しあしが最も重要な点はよく知られていますが、現実にはAIに適したデータを収集するのは容易ではありません。

ではどのようにデータを収集すればよいでしょうか。その答えは、「データの前処理」にあります。本書は、日立産業制御ソリューションズ AI&ビッグデータソリューションセンタが取り組んできた、IoTで生まれるビッグデータをAIに与えるためのデータの前処理に関する実践的なノウハウを事例に基づいてまとめたものです。

本書前半の1章、2章では、データ利活用におけるデータ前処理の重要性について紹介します。後半の第3章以降では、IoTやAIにおけるデータ活用プロセスについて、より実践的に解説します。各章では、データ分析ツールを用いた実践方法を掲載しています。プログラミングの知識なしに、データ前処理を体験できます。

本書の読者は、IoT、AI、ビッグデータ解析の導入に興味を持っている、あるいは、すでに導入されている企業の経営層、CIOをはじめ、情報システム部門や企画部門といった関連する方々、実務的なデータ活用プロセスを学びたい学生を対象としています。特に、IoT、AI,ビッグデータ解析を導入する意欲がありながら、技術面・費用面で踏み切れないでいる中堅・中小企業の方々に読んでいただきたいと思います。

[ブクログ · ★★★★☆]

機械学習にかけるため（モデル化するため）に、生データの加工・除去、データの理解に加えて、データクリーニング、モデリング、モデル評価・検証、と一連の流れを平易な言葉を使って記述している（逆に言うと学術的な記載は希薄）。
「データ前処理」とあるが、どちらかというと上記のようにIoTソリューションビジネス全体の一連の流れを俯瞰したまとまり方になっている。面白い点は、データの扱い方や解釈（またはモデル評価に至っても）にて、モデル化対象における「その業界での常識・前提条件・事前知識・業務情報」をしっかり抑えてフル活用することを強く推奨しているところだろう。かなり泥臭い印象を受けると思うが、これは事実であり、かつ、非常に重要な点（ノウハウ）であろうと推測できる。
本書にあるキーワードをきっかけに詳細（理論的）な方向に深耕するのもよいと思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

日立産業制御ソリューションズのメンバーが書いたビックデータの解析方法の解説書
オープンソースソフトウェアのKNIMEを使って、前処理から分析評価までを事例紹介している。

Tableauで分析することと同じことを簡易的にできる。

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析について、わかりやすく書かれており、読みやすかった。実際の現場でハマりやすい事例がわかりやすく書かれており為になる。
メモしたいところ：
・データ活用の標準プロセス：CRISPーDM

[ブクログ · ★★★★☆]

設備の予知保全のようなIoTプロジェクトを進めるにはピッタリの本。
ビジネス理解→データ理解→モデル構築→評価と一連のプロセスの概要がわかりやすく説明されている。