拓海先生、最近部下から「欠損データの話をちゃんと学んだほうがいい」と言われたのですが、正直ピンときておりません。今回の論文は一体どこが重要なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「構造的欠損（structured missingness）」という、欠損が単純なランダムではなくデータにパターンを持つ場合の扱い方を整理したものなんです。大丈夫、一緒に見れば必ず分かりますよ。
なるほど、欠損に“構造”があると。つまり現場でよくあるデータの抜け方と関係が深いということですね。具体的にどう違うのか、経営的に知っておくべきポイントを教えてください。
いい質問です。要点は三つです。第一に、構造的欠損は単にデータが抜けているだけでなく、抜け方自体が情報を持っている場合があることです。第二に、従来の「欠損がランダムである」という仮定が崩れるとモデルの推定や予測が歪むこと。第三に、データ統合や複数ソースを扱う際に特に問題が顕在化することです。だから対策が必要なんです。
これって要するに、欠け方にも「クセ」があって、そのクセを無視すると判断を誤る、ということですか？投資対効果の評価が狂うのではと心配です。
その通りです。たとえば顧客アンケートで重い質問には回答が少なくなるとします。回答が少ないという事実自体が顧客層の違いを示しています。もしそれを無視して平均を出すと、典型的な顧客像を見誤ることになるんです。大丈夫、対策は取れますよ。
対策と言われましても、うちの現場は紙の伝票もあるし、システム間の連携も完璧ではありません。現場導入のハードルが高く感じますが、実際に何をすれば良いのでしょうか。
安心してください。実務で取れるアプローチは三段階です。第一段階は欠損のパターンをまず可視化して「どのデータが、いつ、どう抜けるか」を把握すること。第二段階は欠損そのものをモデルの入力として扱い、欠損パターンから推測する設計に変えること。第三段階は意思決定に影響する重要変数の確認と簡易な検証を回すことです。これなら段階的に導入できますよ。
なるほど、まずは可視化からですね。費用対効果で言うと初期投資は抑えたいのですが、どの程度のコストを見込めば良いですか。
実務的には最小限のコストで始められます。まずは既存データを使った欠損可視化と簡単な仮説検証を1ヵ月単位で回すこと。現場で1～2名が関われば十分なケースが多いです。重要なのは小さく始めて早く学ぶことですよ。
それなら進めやすい。ちなみに論文では具体的な手法に触れていますか。うちのような小規模データでも使えるものでしょうか。
論文は理論と実例を組み合わせて、欠損の分類（タクソノミー）と、それに応じた推定・代入（imputation）の戦略を示しています。小規模データでも方針は同じで、規模に合わせて単純な手法から試すのが賢明です。要は適切な仮説検証プロセスを回すかどうか、です。
最後に、会議で部下に説明する時の短い要点を教えてください。時間が無くて長々と聞けませんので。
素晴らしい着眼点ですね！短く三点です。1. 欠損には情報がある可能性がある。2. 無対策でモデル化すると誤判断を招く。3. 小さく可視化・検証を回して段階的に改善する。これを基準に議論すれば良いんです。
分かりました。要するに、欠損をただ埋めるのではなく、抜け方をまず理解してから対処する、ということですね。これなら部下にも伝えられそうです。ありがとうございました。
