Data mining（データマイニング）

世界中の産業でデジタル環境が広がり、有益な情報を含む膨大なデータが蓄積される中、データマイニングの重要性はますます高まっています。データが貴重な資産であることは誰もが知っています。では、どのようにすればそのデータを活用し、実用的なインサイトを得て、問題を未然に防ぎ、十分な情報に基づいたビジネス判断を下せるのでしょうか。データマイニングとは何か、そしてさまざまな業界でどのようにデータマイニングを活用できるのかを、マイクロンとともにご確認ください。

データマイニングとは？

データマイニングの定義：データマイニングとは、大量のデータを分析し、パターンや分類を特定し、その結果を使用してデータセットを理解したり、新しいデータを生成したりするプロセスです。

データマイニングはデータウェアハウジングを基盤とし、機械学習やデータ分類の手法を使用して、保存されたデータから情報を「掘り起こす」ものです。これは、データベースからの知識発見（KDD）の重要な要素であり、大規模なデータセットから価値ある情報を抽出することに重点を置いています。

データマイニングは一般に、データを分類・記述する、または予測を行うという2つの目的のいずれかで使用されます。どちらの場合も、データは整理、フィルタリング、並べ替え、分析という体系的なプロセスを経ます。多くの場合、このプロセスを強化するために、データは機械学習アルゴリズムにかけられます。

データマイニングはどのように機能しますか？

データマイニングは、大量のデータから情報、予測、分析、分類を抽出することを目的としています。そのために、アルゴリズムを使用してデータ内の傾向やパターンを特定します。こうしたパターンを使用することで、データをカテゴリ別に分類し、分析し、さらには予測に活用することもできます。

データマイニングには、主に4つのステップがあります。

• データ収集：プロジェクトでマイニングするデータをどうやって特定し、どのように収集するかは、組織やプロジェクトによって異なります。データはさまざまなソースから取得される場合もあれば、分析システム内にある場合や、データウェアハウスから取得できる場合もあります。
• データ準備：一貫性のある分析を行うには、多くの場合、異なるソースから取得したデータの形式をそろえる必要があります。このステップでは、データのクレンジングやエラーの修正も行います。こうした一連の整理作業により、一貫性があり、実用的なデータセットが整います。
• データマイニング：データサイエンティストが、1つまたは複数のアルゴリズムにデータを通し、データセットから有益な情報を抽出します。どのデータマイニング手法を選択するかは、求める結果やプロジェクトのリソースによって異なります。
• データ分析：データマイニングプロセスで得られた結果を詳細に分析し、そこから得られる知見を最大化します。データサイエンティストは、分類・分析されたデータをもとに、調査結果を提示し、結論を導き出すことができます。

データマイニングの歴史とはどのようなものですか？

データマイニングはもともと、人が情報を分析してインサイトを見つけ出す、手作業のプロセスでした。かつては手作業で行われていたデータマイニングですが、現在では人工知能（AI）や機械学習の技術に支えられています。

• 1960年代、自動化：当初は手作業で行われていましたが、その後、自動化されたプロセスが開発されました。データマイニングの基礎は、1960年代に高度なコンピューティングが登場したことで築かれました。
• 1989年、KDD：1980年代後半には、データベースからの知識発見という分野が開拓され、自動化された計算処理としてのデータマイニングの発展に寄与しました。
• 1990年代、データマイニングの発展：1990年代には、データ分析テクノロジーの登場と機械学習の発展に伴い、データマイニングが技術革新として注目を集めるようになりました。
• 1990年代後半、学術研究と関心の高まり：1995年には、知識発見とデータマイニングに関する初の国際会議がモントリオールで開催され、データマイニングに対する学術的関心の高まりを示す出来事として注目を集めました。
• 2010年以降、データマイニングへの依存度の高まり：2010年代以降、急速に主要テクノロジーの基盤となったのが人工知能です。この進化に伴い、データマイニングの重要性もますます高まっています。人工知能テクノロジーは、データの分類、分析、大量データの保存を効率化・自動化するプロセスを特長としており、データマイニングにおいて効率的かつ効果的に機能します。

データマイニングの種類には主にどのようなものがありますか？

データマイニングは、プロジェクトの目的に応じて、一般に記述型と予測型に分類できます。ただし、データマイニングには他にも次のような種類があります。

• 異常検知は、データセット内に存在する、通常とは異なるデータを特定します。
• アソシエーションルール学習は、個々のデータ間の関係を探り、その関係をより深く理解し、文脈の中で把握できるようにします。
• クラスタリングは、文脈を考慮せず、データそのものに基づいてデータをグループ化します。
• 分類は、入力ラベルをデータに適用し、データをカテゴリに分けます。
• 回帰は、データから読み取れる情報に基づいてラベルを生成します。
• 要約は、データを中核となる情報に凝縮します。

データマイニングはどのように活用されていますか？

データマイニングは、さまざまな業界で活用できます。現在、多種多様な業界が複雑かつグローバルなつながりに依存しており、あらゆるビジネスにとって大量のデータが欠かせないものになっています。そのため、データを慎重に扱い、分析することが求められます。

データマイニングの代表的な活用例の一つが、センサーを使用した分類による異常検知です。すべてのデータが適切に分類されることで、データマイニングによるミス、エラー、異常のチェックが迅速化・自動化し、その正確性が高まります。異常なデータは目立ちやすく、簡単に特定または削除できるため、データ分析の効率化と高度化につながります。異常なデータを可視化することで、不正データの発見、ソーシャルメディアサイト上のボットの特定、製品欠陥の特定に役立ちます。

データマイニングはまた、モデルの構築や、リスク、欠陥、潜在的な問題の特定にも活用できます。たとえば金融サービス業界では、データマイニングツールがセキュリティリスクの特定や不正行為の検知に使用されています。同じ考え方はサイバーセキュリティにも応用でき、代表的なデータを通じて現実のリスクを特定できます。

データマイニングは、自動車業界におけるリスクや課題の検知のほか、イノベーションの推進にも役立ちます。実際、データマイニングは、自動運転車分野で関心が高まっている先進運転支援システム（ADAS）のトレーニングにおいて、きわめて重要なステップとなっています。