IGS Energy Uses AI and ML to Reduce Forecasting Complexity and Improve Anomaly Detection
IGS Energyは、Snowflakeを使用してデータを活用し、より費用対効果の高い予測モデルからより正確な異常検知まで、AI/MLのユースケースを解決し、すべての人にサステナブルな未来をもたらすというミッションを実現しています。
データマイニングとは：仕組み、メリット、手法
データマイニングとは何かを学び、主要なデータマイニングの手法を探り、実践的なデータマイニングの例を見て、価値あるインサイトを引き出せます。
- 概要
- データマイニングとは
- データマイニングが役立つ理由4つのメリット
- データマイニングの課題
- データマイニングの仕組み
- データマイニングの技術
- データマイニングの事例とユースケース
- 結論
- データマイニングに関するよくある質問
- Snowflakeを使用しているお客様の事例
- データマイニングの関連リソース
概要
データマイニングは、アルゴリズムと統計分析の原則（多くの場合、機械学習やデータアナリティクスと組み合わせ）を使用して大規模なデータセットを分析し、パターン、異常、その他のインサイトを明らかにする手法です。データ収集とストレージのツールは広範に利用できるため、小規模な組織であっても、顧客の嗜好、ユーザーアクティビティ、在庫管理、その他のビジネス機能に関係なく、大量のデータを収集して分析できます。
組織は、データマイニングを使用して強力な予測を行い、システムのボトルネックを特定し、インパクトが発生する前に潜在的な問題を把握できます。新しいAI機能は、データマイニングのインサイトへのアクセスを民主化します。これは、ステークホルダーがアナリストやデータエンジニアの直接入力なしに、データパターンの問い合わせやデータに関する仮説のテストを行えるようにするためです。
この記事では、データマイニングの基礎について説明し、ビジネス上の重要なメリットを得るための活用方法について説明します。
データマイニングとは
データの収集は私たちの身の回りで常に行われており、購入した製品から日常生活における心拍数までを追跡しています。企業は業務に関するデータを収集し、データマイニングの手法を使用することで、その情報からメリットを得られます。データマイニングは、データポイントや履歴データの間の関連を特定してインサイトを生成したり、将来を予測したりします。
例として、ある食料品チェーンが生成したデータを見てみましょう。販売データによると、夏はアイスクリームの売上が増加し、冬は風邪薬の需要が増加しています。このデータは意外に思われるかもしれませんが、データマイニングの手法は、組織に隠された意外なパターンを発見するのに役立ちます。たとえば、データマイニング分析では、特定の食品やビタミンサプリメントの需要の増加が、その9か月後のオムツ販売の増加と相関していることが示されており、妊婦に人気がある可能性が示されています。
組織が扱うデータの量は膨大であるため、機械学習ツールや統計分析の支援なしには、この種のインサイトの検出は極めて困難になります。データマイニングツールは、関連するデータポイントをクラスタリングし、想定外の切り口でデータを分類します。これにより、組織は予期しない変化に迅速に対応し、将来的なニーズを予測することができます。
データマイニングが役立つ理由4つのメリット
データマイニングとデータアナリティクスにより、組織は業務パフォーマンス、顧客選択、履歴パターンを把握して、より情報に基づいた意思決定を行えるようになります。以下に、データマイニングがもたらす4つの主なメリットを示します。
意思決定の向上
データマイニングは、前提や業界のベストプラクティスに基づいて選択するのではなく、データに裏付けられたサポートを提供することで、各選択のメリットとトレードオフを理解し、意思決定時の当て推量を削減します。
不正や異常の検知
データマイニングツールは、リアルタイムデータと履歴データを分析することで、悪意のある行動やリスクの高い行動を示すパターンやその他の変数を特定できます。たとえば、ATMの利用パターンを調査することで、銀行はカードスキミングやその他の詐欺に関連するアクティビティを検知できます。これにより、疑わしいトランザクションを凍結し、調査のためのフラグを立てることができます。
ビジネスプロセスの最適化
サービス利用状況データ、購入フロー行動、サポートチケットの応答時間を分析することで、組織全体の運用上のボトルネックや過剰負荷のシステムを特定できます。これにより、リソース割り当ての改善、平均修復時間（MTTR）の短縮、システムレイテンシーの短縮が実現します。
予測モデリングのサポート
データマイニングの最も強力な活用例の一つが、履歴データのパターンから将来の挙動を推定する「予測」です。これは、特定のオペレーションや製品ローンチに必要なコンピュート需要を予測することで、在庫を管理して製品の可用性を確保し、リソース管理に役立てることで、ロジスティクスや計画に役立ちます。
データマイニングの課題
大きな可能性を秘めているにもかかわらず、データマイニングには有効性を低下させる固有の課題も含まれています。以下に、潜在的な最大の問題点をいくつか示します。
データ量とコストの増加
データマイニングは有用な大量のデータを必要とし、そのためにストレージや処理の負担が大規模になる可能性があります。取り込みからストレージ、処理に至るまで、データマイニングプロセスのあらゆる部分に計算リソースと多額の投資が必要となるため、組織によっては正当化できないこともあります。
結果の不確実性
データマイニングプロセスがパターンを発見し、予測を行ったとしても、予測が正しいことや、そのパターンがビジネス価値をもたらすという保証はありません。市場や消費者の嗜好の予期しない変化も、データマイニングされたインサイトの有用性を低下させる可能性があります。
アルゴリズムの複雑さ
データマイニングの手法は非常に複雑になりがちであり、変化に継続的に適応するためには、テスト、評価、継続的な改善を繰り返す必要があります。この作業はコストと労力がかかるため、他の重要な業務からリソースを引き離すことになります。
データ品質の問題
データマイニングは、正確で有用なデータが利用可能かどうかによって価値が変わります。データパイプラインの非効率性、データセットのバイアス、機密データの意図しない取り込みなどの問題は、リスクを生み出し、アナリティクスの品質を低下させる可能性があります。
データマイニングの仕組み
データマイニングは、スタンドアロンのアルゴリズムやソフトウェアを使用するのではなく、いくつかのステップからなる戦略的なマイニングプロセスです。その仕組みは以下のとおりです。
1.ビジネス上の目標
データを収集して処理する前に、組織は取り組みの明確な目標を設定する必要があります。データの収集とストレージは大量のコンピュートリソースを必要とするため、最も適切で包括的なデータソースを選択し、そのデータソースから意味のあるインサイトを抽出できるだけのデータがあるかどうかを見極めることが重要です。また、現実的な目標を選択することで、アナリストは最適なデータマイニングモデルを選択できます。
2.データの収集と統合
収集プロセスのファインチューニングとは、特定したデータソースに適用する効率的な収集パラメータを設定することです。データの収集しすぎはストレージや処理リソースに負荷をかけ、大きな運用負担となりますが、逆に少なすぎてもデータセットとしての有用性が限定されてしまいます。また、機密データを匿名化して保護する前に、データソース内の潜在的なリスクを特定することも重要です。
3.データのクリーニングと準備
データクリーニングは、外れ値やノイズを取り除き、欠落しているデータ値を補う重要な処理ステップです。データフォーマットの標準化も重要です。これは、特にさまざまなソースからデータを収集する場合に重要です。
4.モデルのトレーニング
モデルを使用して有用なパターンを認識するには、まずトレーニングと改良が必要です。トレーニングでは、さまざまな変数の重みを調整します。たとえば、かなり古いデータよりも最近収集したデータに重みを付けたり、分析するデータセットのサイズやディメンションの数を調整したりします。
5.パターンマイニング
トレーニング済みのモデルを展開して大規模な生データセットを分析することで、データ内の統計的に有意なパターン、関係、トレンドを特定できます。この手順の詳細は、自社の目標によって異なります。予測モデルでは、履歴トレンドを分析してユーザー行動の変化を予測し、テキスト分析モデルでは顧客レビューを分析することで消費者センチメントを追跡できます。
6.モデルのパフォーマンスの評価
データマイニングモデルは、その目標が達成された場合でも、特に新しいデータソースが利用可能になった場合や、より計算効率の高いデータ分析方法が開発された場合には、さらなる改良の恩恵を受ける可能性があります。
データマイニングの手法
データマイニングの手法はさまざまで、それぞれ特定の目標やデータタイプに適しています。以下に、最も一般的なアプローチをいくつか紹介します。
回帰分析
回帰分析とは、従属変数と呼ばれる特定のデータポイントと、1つまたは複数の独立変数との間の関係性を調べる手法です。代表的な例として価格伸縮性の分析が挙げられ、特定の製品の価格変動が、その製品の需要にどのような影響を与えるかを測定します。
予測分析
予測アルゴリズムは履歴データを使用して、将来起こりうる挙動を予測する数学モデルを作成します。製造企業は、このモデルを展開して機械の使用状況を評価し、障害リスクのあるコンポーネントを特定することで、プロアクティブな修理や交換を促します。
分類
データ分類は、事前定義された特性を共有するデータをグループ化するために使用されます。たとえば、特定のタイプのユーザー行動（Eメールメッセージなど）を疑わしいものとそうでないものとに分類します。これらの分類を改良することで、スパムや悪意のあるネットワークアクティビティを検出するために展開できます。分類は多くの場合、教師あり機械学習の一形態です。つまり、事前定義された特性に従ってラベル付け済みのデータでアルゴリズムをトレーニングします。
クラスタリング
クラスタリングアルゴリズムは、事前定義された分類ではなく、共有の特性に基づいてデータのグループを作成します。組織は、これを使用して新しいグループや行動パターンを発見します。たとえば、製品嗜好が似た顧客のセグメントを特定するなどです。クラスタリングは通常、教師なしMLの一形態であり、ラベル付けされていないデータを分析するために展開できます。
決定木
決定木とは、データセットをさまざまな意思決定に基づいて分割していく視覚的な構造のことです。それらの決定が連鎖状に次の判断へとつながり、最終的に予測される結果や確率へと導かれます。一部の医療診断アルゴリズムでは、患者の年齢、血圧、特定の症状の有無に基づいて患者をソートし、特定の医療問題や病気の可能性を判断します。
異常検知
異常検知は、予期される動作のベースラインから外れるデータアクティビティを特定して監視します。たとえば、データベースクエリの実行にCPUの電力が突然大量に消費されるようになった場合などです。この情報を利用することで、組織はボトルネックや非効率性を特定して、パフォーマンスの問題を引き起こす前に是正できます。
データマイニングの事例とユースケース
あらゆる業界のチームが、データドリブンなインサイトを活用して意思決定と生産性を改善しています。以下に、組織が業務全体にわたってデータマイニングをどのように活用しているかを示します。
顧客のセグメンテーションとターゲティング
クラスタリングを使用することで、マーケティングチームは共有の嗜好に基づいて消費者をグループ化し、より効率的にアドレス可能な市場をセグメント化できます。これにより、各セグメントのニーズや期待に直接応えるマーケティング活動が可能になり、収益の改善と新たな機会の特定がもたらされます。
銀行業における不正検知
セキュリティチームは、さまざまなタイプのユーザーアクティビティを分類して、予想される行動のベースラインを設定し、海外でのクレジットカード料金や高額のクレジットカード料金など、通常とは異なる不正行為の可能性にフラグを付けることができます。また、セキュリティインシデントに関する履歴データを分析して、異常検知を使用して悪意のあるアクティビティを予見するデータパターンを検索することもできます。
物流における業務効率
予測モデルは、物流チームが需要の変化を予測することでサプライチェーンの効率を改善し、一貫した製品供給を確保できるようにします。また、天候が特定の原材料の価格に与える影響など、目に見えないパターンの複雑なサプライチェーンデータセットを掘り起こすこともできます。
ヘルスケアにおける患者リスク分析
ヘルスケアアナリストは、データクラスタリングを使用して、従来の医療診断の範囲から外れる可能性のある新たなリスク要因を特定します。データマイニングは、患者の所在地、職業、その他の要因を特定の医療問題に関連付けることで、健康へのポジティブな効果を高め、医療専門家がより専門的なケアを提供できるようにします。
結論
データマイニングは、多くの企業にとって不可欠なものとなっています。これにより、組織は新たな機会の特定、より優れた製品の開発、業務効率の向上を実現できます。さまざまなデータマイニングモデルが存在するため、組織はさまざまな種類のデータから有用な情報を抽出し、一見無関係に見える変数間のキーパターンを特定できます。データマイニングはコンピュート要求が高く、多額の投資を必要とする場合がありますが、ほとんどの組織では、こうしたコストは多くの分析上のメリットによって大幅に上回っています。
データマイニングに関するよくある質問
データマイニングには、どのような機能がありますか？
データマイニングの機能は多岐にわたり、データセットの将来的な変化の予測、KPIの追跡によるシステムパフォーマンスのモニタリング、さまざまな変数間の関係の発見、さまざまな選択の結果の予測による意思決定の最適化などがあります。どの関数を使用するかは、目的と利用可能なデータのタイプによって異なります。
データマイニングに使用するソフトウェアツールにはどのようなものがありますか？
データマイニングは、データの収集と前処理から始まります。ほとんどの組織は、大量データの収集と処理に役立つ、Apache Sparkなどの多数のオープンソースツールのいずれかを使用しています。Snowflakeのようなアナリティクスプラットフォームは、データのオブザーバビリティ、管理、可視化を提供し、データストレージと処理のコストを削減しながら、MLとAIドリブンな有用な統合を実現します。
ビジネスアナリティクスにおけるデータマイニングの活用方法
企業はデータマイニングを使用して内部システムのパフォーマンスを評価することで、最適化の新たな機会を特定できます。また、データマイニングを使用して市場戦略を改善し、顧客行動やマーケティングパフォーマンスを分析することで、最もパフォーマンスの高いメッセージングの発見や、マーケティングやセールスの新しいアプローチのテストに役立てることもできます。
