AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「電子カルテのデータを分析すれば色々分かる」と言われましてね。ですが、現場のデータが全部揃っているとは思えません。これって本当に役に立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！データの“抜け”はAIでも人でも常に悩みどころですよ。まず結論を端的に言うと、欠損データの扱いを誤ると、分析結果が根本から狂うことがあるんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
欠損データですか。要するに記録漏れみたいなものですか？うちでも手書きのメモが仕事の要みたいなことがあって、システムに入らないことがありまして。
いい理解です！ただ、もう少し分類が必要です。まず要点を三つにまとめます。1) 欠損には原因があり、放置すると偏りが生じる、2) 見えない欠損（Dark Data）は特に厄介、3) 適切な補完や解析手法で被害を小さくできる、ですよ。
「見えない欠損」ですか。それは例えばどんな状況でしょう。要するに、記録が無いこと自体を誰も認識していないということですか？
まさにその通りです。例えば患者がデータ利用を拒否するケース（データオプトアウト）などで、ある属性がデータセットから丸ごと欠けることがあります。これが分析にどう影響するか分からない状態が「Dark Data」です。
それは怖いですね。うちで言えば重要な取引先のデータが系統的に抜けてしまうようなイメージでしょうか。これって要するに分析結果が偏るということ？
その理解で合っています。偏りが起きれば、表の結論が実態を反映しなくなります。経営判断で言えば、数字に基づいた投資判断が誤るリスクです。回避のためには欠損のタイプを把握し、対処法を選ぶ必要がありますよ。
対処法というと、単に平均値で埋めるような話ですか。それで本当に大丈夫でしょうか。現場はそんなに単純じゃありません。
その不安も的確です。単純な平均値補完は時に悪影響を与えます。要点を三つで言うと、1) 欠損の原因が観測可能かどうかをまず確認、2) 観測できる欠損は統計手法で扱える、3) 観測できない欠損は設計段階でのリスク管理が必要、です。
なるほど。結局、データの欠けを見つけて正しく補うか、欠けが見えない場合は設計で被害を防ぐ、という二段構えですね。最後に、要点を私の言葉で整理してもいいですか。
もちろんです！短くまとめてもらえれば、会議で使えるフレーズも最後に用意しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、1) データの抜けはまず確認、2) 見える抜けは統計で補う、3) 見えない抜けは設計で防ぐ、こう整理して現場に説明します。ありがとうございました。
