AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下が「データが汚いのでAIが使えない」と騒いでまして、どう対応すべきか困っているんです。要するにデータをきれいにすればいいんじゃないですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この論文は「データを後から掃除するのではなく、変換の過程で品質を自動的に守る仕組みを作るべきだ」と示しているんですよ。
それは「変換の過程で守る」というのは何が変わるんですか。現場ではいつもExcelで整形してから分析に回しているのですが、それと何が違うのですか。
良い質問です。簡単に言うと、今は毎回使うたびにデータをチェックして手直しする作業が発生しがちです。それを『データが動く場所＝変換パイプライン』に品質のルールを組み込み、変換が行われるたびに自動で保証する仕組みにするということです。
なるほど。でもそれは高度な数学や専門家がいないと無理なんじゃないですか。現場はITに詳しくない人が多いので、投資対効果が心配です。
その懸念は重要ですよ。ここでのポイントは3つです。1つ目、理論は難しくても実装はツールで隠せる。2つ目、長期的にはデータ清掃に費やす工数を大幅に減らせる。3つ目、まずは小さなパイプラインから導入して効果を測る、という段階的アプローチが取れることです。
これって要するに、データの変換で品質が落ちないように最初からルールを埋め込んでしまう、ということですか？現場の人間はそのルールに従って作業すればいい、と。
そうなんです。要点を端的にまとめると、1. ルールを変換パイプラインに組み込めば毎回の手直しが不要になる、2. そのルールは形式的に検証できると安心度が上がる、3. 導入は段階的に行えば投資対効果も見える化できる、ということです。
具体的にはどんな仕組みを使うんですか。名前が難しくて頭に入らないんですが、カテゴリー理論とか出てきたと聞きました。
専門用語を見ただけで尻込みする必要はないですよ。カテゴリー理論（Category Theory、CT、カテゴリー理論）は数学の言語で、構造とルールを抽象的に書けるツールです。ここではその言語を使ってデータの「形」と「変換の約束事」を記述し、それをソフトウェアで検証するアプローチを取ります。
なるほど。これをやると現場の人は何が楽になるのか、投資したらどれくらいで効くのか、最後に教えてください。
投資対効果の観点からは、初期導入でルール作りとツールの設定が必要ですが、データサイエンティストの掃除工数が削減されるため中期的に回収できる可能性が高いです。まずは1つの業務フローで試して、効果と工数を測れば良いんです。一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。ではまずは小さく試して、効果が出そうなら拡大する、という進め方で行きましょう。私の言葉でまとめると、変換時に品質を自動で担保するルールを作って現場の手間を減らす、ということですね。
