CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)とは
CRISP-DMの各フェーズにおける主要タスク
ビジネス理解フェーズとデータ理解フェーズのタスク
データ準備フェーズとモデリングフェーズのタスク
評価フェーズとデプロイメントフェーズのタスク
CRISP-DMの利点と課題
CRISP-DMがプロジェクトマネジメントに与える利点
CRISP-DMの柔軟性がもたらすメリット
CRISP-DMを適用する上での課題と留意点
CRISP-DMの発展と他のモデルとの関係
CRISP-DMの登場以降の発展経緯
CRISP-DMを拡張したモデルの例
CRISP-DMと他のデータサイエンスプロセスモデルとの関係

CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)とは

CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)はデータマイニングプロジェクトを効果的に進めるための標準的なプロセスモデルです。このモデルはビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、デプロイメントの6つのフェーズで構成されています。

CRISP-DMはデータマイニングプロジェクトを体系的に管理し、再現性と品質を確保するためのフレームワークを提供します。各フェーズには具体的なタスクと成果物が定義されており、プロジェクトの進捗状況を把握しやすくなっております。

CRISP-DMの特徴の一つはフェーズ間のフィードバックループを重視している点です。例えば、モデリングフェーズで得られた知見をもとに、データ準備フェーズに戻って追加の前処理を行うことができます。

CRISP-DMは業界や分野を問わず広く適用可能なモデルとして知られています。データサイエンティストやプロジェクトマネージャーにとって、CRISP-DMを理解することはデータマイニングプロジェクトを成功に導くための重要なスキルといえるでしょう。

CRISP-DMは1990年代後半に欧州委員会の支援のもと開発されました。以来、データマイニングやデータサイエンスのプロジェクトにおいて広く採用され、業界標準としての地位を確立しています。

CRISP-DMの各フェーズにおける主要タスク

CRISP-DMの各フェーズにおける主要タスクに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

ビジネス理解フェーズとデータ理解フェーズのタスク
データ準備フェーズとモデリングフェーズのタスク
評価フェーズとデプロイメントフェーズのタスク

ビジネス理解フェーズとデータ理解フェーズのタスク

ビジネス理解フェーズではプロジェクトの目的と要件を明確にし、データマイニングの観点からプロジェクトを定義します。ビジネス目標をデータマイニング目標に変換し、プロジェクト計画を立案するのがこのフェーズの主要タスクとなります。

データ理解フェーズでは分析対象となるデータを収集し、その品質と特性を理解します。データの探索的分析を行い、データ品質の問題点を特定するとともに、興味深いサブセットやパターンを発見していきます。

これらのフェーズを通じて、プロジェクトのゴールとデータの特性を把握し、以降のフェーズにおける作業の方向性を定めることができるのです。CRISP-DMにおいて、初期段階のフェーズを丁寧に実施することは非常に重要だといえます。

データ準備フェーズとモデリングフェーズのタスク

データ準備フェーズではモデリングに適した形式にデータを変換します。データのクリーニング、統合、選択、変換などの前処理を行い、モデリングのインプットとなるデータセットを構築するのがこのフェーズの主眼といえます。

モデリングフェーズでは様々なモデリング手法を選択し、それらのパラメータを調整しながら、データにモデルを適合させます。複数のモデルを構築し、それらの性能を比較評価することで、最適なモデルを見つけ出していきます。

CRISP-DMではこれらのフェーズを繰り返し実行することで、徐々にモデルの性能を改善していくアプローチを取ります。データ準備とモデリングのサイクルを回すことで、ビジネス課題に対する最適解を導き出すことができるのです。

評価フェーズとデプロイメントフェーズのタスク

評価フェーズでは構築したモデルがビジネス目標を満たしているかどうかを評価します。モデルの性能指標を確認し、プロジェクト当初に設定した成功基準との照合を行います。評価結果をもとに、モデルの改善点や追加の要件を検討するのもこのフェーズの重要なタスクです。

デプロイメントフェーズでは構築したモデルを実運用環境に導入し、ビジネスプロセスに組み込みます。モデルの運用・保守体制を整え、定期的にモデルのパフォーマンスをモニタリングしていくことが求められます。

CRISP-DMの最終段階であるこれらのフェーズはプロジェクトの成果をビジネスに還元するために欠かせない工程といえるでしょう。評価とデプロイメントを適切に実施することで、データマイニングの価値を最大限に引き出すことができます。

CRISP-DMの利点と課題

CRISP-DMの利点と課題に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

CRISP-DMがプロジェクトマネジメントに与える利点
CRISP-DMの柔軟性がもたらすメリット
CRISP-DMを適用する上での課題と留意点

CRISP-DMがプロジェクトマネジメントに与える利点

CRISP-DMはデータマイニングプロジェクトのマネジメントに大きな利点をもたらします。各フェーズの成果物とタスクが明確に定義されているため、プロジェクトの進捗状況を可視化しやすく、リスク管理も行いやすくなります。

また、CRISP-DMに基づいてプロジェクトを進めることで、プロジェクトメンバー間のコミュニケーションが円滑になるという効果も期待できます。共通の枠組みを使うことで、関係者の認識を合わせやすく、プロジェクトの目的や進め方について合意形成がしやすくなるのです。

加えて、CRISP-DMを採用することで、プロジェクトの再現性や品質の向上につながります。標準的なプロセスに沿って作業を進めるため、手順の抜け漏れを防ぎ、一定の品質を担保することができるでしょう。

CRISP-DMの柔軟性がもたらすメリット

CRISP-DMの大きなメリットの一つはその柔軟性にあります。CRISP-DMはフェーズ間のフィードバックループを重視しており、状況に応じて前のフェーズに戻ることを許容しています。この柔軟なアプローチにより、プロジェクトの実情に合わせた最適化が可能になります。

例えば、モデリングフェーズで新たな知見が得られた場合、データ準備フェーズに戻ってデータの再処理を行うことができます。こうした柔軟な対応により、より精度の高いモデルの構築につなげられるのです。

また、CRISP-DMは業種や分野を問わず適用可能な汎用的なモデルであり、様々なタイプのデータマイニングプロジェクトに活用できます。プロジェクトの特性に応じて、各フェーズのタスクや成果物をカスタマイズすることで、CRISP-DMをより効果的に運用することが可能となります。

CRISP-DMを適用する上での課題と留意点

CRISP-DMは有用なフレームワークである一方、適用する上でいくつかの課題や留意点があります。まず、CRISP-DMはあくまでも標準的なプロセスを提示するものであり、プロジェクトの成功を保証するものではありません。プロジェクトの目的や特性に合わせて、CRISP-DMを柔軟にアレンジしていく必要があるでしょう。

また、CRISP-DMは比較的古いモデルであり、近年のデータサイエンスの進展に完全に対応しているとはいえません。機械学習やビッグデータ処理などの新しい技術を取り入れるためにはCRISP-DMを拡張したり、他のモデルと組み合わせたりするなどの工夫が求められます。

さらに、CRISP-DMを形式的に適用するだけでは不十分であり、各フェーズにおける作業の質が重要になります。例えば、ビジネス理解フェーズではステークホルダーとの密なコミュニケーションが欠かせません。CRISP-DMを有効に機能させるには高度な専門性とプロジェクトマネジメントスキルが必要不可欠だといえるでしょう。

CRISP-DMの発展と他のモデルとの関係

CRISP-DMの発展と他のモデルとの関係に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

CRISP-DMの登場以降の発展経緯
CRISP-DMを拡張したモデルの例
CRISP-DMと他のデータサイエンスプロセスモデルとの関係

CRISP-DMの登場以降の発展経緯

CRISP-DMは1990年代後半に開発されて以来、データマイニングプロジェクトの標準的なプロセスモデルとして広く利用されてきました。当初は主にビジネス分野でのデータマイニングに焦点が当てられていましたが、その後、科学分野や公共セクターなど、様々な領域にCRISP-DMの適用が拡大していきます。

また、CRISP-DMの登場以降、データマイニングやデータサイエンスの技術は大きく進化を遂げました。機械学習やビッグデータ処理などの新しい手法が登場し、データから価値を引き出すためのアプローチが多様化しています。こうした技術の発展に合わせて、CRISP-DMを拡張したり、補完したりする試みが行われるようになりました。

さらに、CRISP-DMの考え方はデータマイニング以外の分野にも影響を与えています。例えば、ビジネスインテリジェンスやデータ分析のプロジェクトにおいても、CRISP-DMの基本的な枠組みが参考にされることがあります。CRISP-DMはデータを活用するプロジェクト全般に通用する汎用的な指針を提供しているといえるでしょう。

CRISP-DMを拡張したモデルの例

CRISP-DMは様々な拡張モデルの基礎となっています。例えば、ASUM-DMはCRISP-DMにアジャイル開発の考え方を取り入れたモデルです。反復的な開発サイクルを重視し、変化に柔軟に対応できるようにCRISP-DMを拡張しています。

また、TDSP(Team Data Science Process)はマイクロソフトが提唱するデータサイエンスプロセスモデルです。CRISP-DMをベースにしつつ、協調作業やバージョン管理、再現性の確保などの点に重点を置いています。チームでのデータサイエンスプロジェクトを効率的に進めるための工夫が盛り込まれているのが特徴です。

この他にも、CRISP-DMを特定の分野やテクノロジーに特化させた拡張モデルが数多く存在します。例えば、CRISP-MED-DMは医療分野でのデータマイニングに特化したモデルであり、倫理的配慮やデータプライバシーの観点が強化されています。こうした拡張モデルはCRISP-DMの基本的な枠組みを継承しつつ、個別の用途に合わせて最適化を図ったものといえます。

CRISP-DMと他のデータサイエンスプロセスモデルとの関係

CRISP-DMはデータサイエンスプロセスモデルの代表格ですが、他にも様々なモデルが提案されています。例えば、KDDプロセスはCRISP-DMと似た構造を持っていますが、データマイニングに特化したモデルとなっています。KDDプロセスはデータの選択、前処理、変換、データマイニング、解釈/評価という5つのステップから構成されます。

一方、SASのSEMMAモデルはサンプル(Sample)、探索(Explore)、修正(Modify)、モデル化(Model)、評価(Assess)の5つのフェーズを持ち、CRISP-DMよりもシンプルな構成となっています。SEMMAはSAS社のデータマイニングソフトウェアに特化したモデルです。

また、マイクロソフトのTeam Data Science Process (TDSP)はCRISP-DMをベースにしつつ、アジャイル開発の要素を取り入れたモデルです。TDSPはプロジェクト管理、データの取得と理解、モデリング、デプロイメント、カスタマーアクセプタンスの5つのステージから構成されています。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。