AI開発とデータの重要性｜「AIの性能はデータで決まる」を徹底解説

「AI開発の80%はデータ準備」

AI開発プロジェクトの工数の80%はデータの収集・整備・前処理に費やされると言われます。優秀なAIモデルも、質の低いデータで学習すれば質の低い結果しか出しません。

データ品質の4つの基準

1. 正確性（Accuracy）

データに誤りがないか。顧客名のスペルミス、金額の入力ミス、日付の間違いなどを修正。

2. 完全性（Completeness）

必要な項目が欠損なく揃っているか。「住所が空欄」「売上額が未入力」などの欠損データがあると精度が低下します。

3. 一貫性（Consistency）

同じ意味のデータが同じ形式で記録されているか。「（株）」と「株式会社」の表記揺れ、「東京都」と「東京」の不統一など。

4. 鮮度（Timeliness）

データが最新の状態に保たれているか。5年前のデータで学習したAIは、現在の傾向を正しく予測できません。

開発タイプ別の必要データ

データ整備の3ステップ

1. データの棚卸し：社内のどこに、どんなデータがあるかを把握
2. 品質評価：上記4基準でデータの品質をチェック
3. 前処理：欠損値の補完、表記揺れの統一、不要データの除去