〜何を、どう予測し、どんなデータを集めるのか〜

機械学習を学び始めたばかりだと、アルゴリズムやライブラリ（scikit-learn, TensorFlow など）のテクニックに目が行きがちです。しかし、実際のプロジェクトでは**「何のために予測や分析を行うのか」**が明確でないと、せっかく精度の高いモデルを作ってもビジネスやサービスの成果につながらないという事態に陥りがち。

そこで本記事では、機械学習プロジェクトの初期段階における**「目的定義」**について深掘りします。さらに「どんなデータを集めればいいか」も具体例を交えて解説し、機械学習の初心者が「なぜこれが大事なのか」「何を決めればいいのか」をイメージできるようにまとめました。

1. 目的定義とは？

「目的定義」とは、機械学習プロジェクトで**「どんな課題を、どのように解決したいのか」**を明確に言語化するステップです。

例: 「来週の売上を予測して在庫を最適化したい」
例: 「ユーザーの解約を早めに察知して、対策を打ちたい」

アルゴリズムを選ぶ前に、「何を予測（または分類・検出）して、それをどう活かすか」をチーム全員で共有しておくことが欠かせません。

2. なぜ「目的定義」がそんなに大事なのか

2.1 方向性がブレなくなる

機械学習の開発中、「あれも予測したい」「こういうデータも使ってみたい」と要望が増えがちです。
しかしあらかじめ「私たちの目的はこれ」と決めておけば、スコープを保ちつつ、迷子になりにくくなります。

2.2 必要なデータが見えてくる

「在庫管理を最適化したいなら過去の売上データや天気データが必要そう」
「解約予測をしたいなら利用ログや請求履歴が必要そう」
など、目的が定まれば逆算で必要なデータも見えやすくなります。

2.3 成功の基準（KPI）が明確になる

テクニカルな指標（RMSE, F1 など）だけでなく、ビジネス的な成果（在庫切れ率、解約率など）もセットで定義しやすくなります。
成果指標がはっきりしていれば、モデルの「精度が上がった」→「どのくらいビジネスが改善した？」が見えやすくなります。

3. 初心者が押さえておきたい「目的定義」で決めるべきポイント

3.1 どんな問題（課題）を解決したいのか

一文でまとめる: 「何が原因で、誰が困っていて、どうしたら解決になるのか」を端的に書き出す。
例: 「在庫切れで売上機会を逃している→来週の売上を予測して補充量を最適化したい」

3.2 ゴール（解決したいこと）のイメージ

ビジネス・サービス面: 在庫切れ率を○○%減らす、解約率を下げる、ユーザー満足度を上げる…
「なぜこれをやるのか」「どんなメリットがあるのか」を明確にするとチームが動きやすくなります。

3.3 成果を測る指標（KPI）

モデル評価指標: 回帰なら RMSE、分類なら F1スコアなどを使う。
ビジネス指標: 在庫切れ率、解約率、売上増加率など。
目標値を設定できれば、後で「うまくいったかどうか」を客観的に評価できます。

3.4 スコープ（どこまでやるか）

対象期間（翌週なのか翌月なのか）、商品やユーザーの範囲（全体か一部か）など。
何をやらないかを先に決めると、機能追加でプロジェクトが膨れ上がるのを防げます。

3.5 必要なデータとその入手可否

どのデータが手元にあるか、どれくらいの期間カバーしているか、欠損は多くないか。
プライバシーや法的リスク、外部APIの利用制限などを確認しておく。

3.6 リソース（期間・予算・人材）

いつまでにモデルを実用化したいか？
GPUやクラウドの利用コスト、データサイエンティストやエンジニアのアサイン状況などを考慮。

3.7 リスクと対応策

データ不足リスク: 思ったよりデータが少ない / ノイズが多い
プライバシー・法令リスク: 個人データをどこまで扱えるか
過学習リスク: 実運用で精度が落ちる可能性
あらかじめ想定しておけば、問題発生時に柔軟に対処できる。

4. 具体例：こんなふうに目的を定義し、どんなデータを集めるか

ここからは、機械学習初心者がイメージしやすいケースを2つ挙げて、「どんな目的定義をして、どのようなデータを集めるか」を示します。

4.1 小売店の在庫最適化

目的（解決したい課題）
「店舗Aの在庫切れと廃棄を削減したい」
ゴール
「在庫切れ率を 3% 以下に抑え、廃棄を 10% 減らす」
モデル評価
- 数値予測（回帰）の精度 → RMSE（予測と実際の売上の誤差）
- ビジネス成果 → 実際の在庫切れ率、廃棄量の変化
スコープ
- 店舗Aのみ
- 人気10商品の翌週売上を予測
学習に必要なデータ
1. 過去の売上データ (POS)
  - 日ごとの売上数、在庫量、売上金額など
  - 数ヶ月〜1年分はあると精度向上が期待できる
2. 在庫履歴
  - どのタイミングで何個発注し、余ったか・切れたか
3. 天気・気温情報
  - 雨の日や暑い日は売上が上がる/下がるなどの関連を捉える
4. キャンペーン・セール情報
  - 値引きやポイントイベントがある日は売上に大きな影響がある
5. 曜日要素
  - 週末・平日で来店客が変わる
6. その他（地域イベント・人口動態など）
  - 取得できる範囲で追加要素に取り組むと、予測精度が上がる場合も
リスク
- 天候データを取得できない週がある → 代替APIを検討
- 在庫データが部分的に欠落している → クリーニングや補完策が必要

4.2 サブスクサービスの解約（Churn）予測

目的
「顧客の解約率が高く利益が不安定 → ハイリスク顧客を早期に発見して対策を打ちたい」
ゴール
「解約率を 5% → 3% に下げる」
モデル評価
- 分類問題 → F1スコア、AUCなど
- ビジネス成果 → 実際の解約率の推移
スコープ
- まずは1つのプランの利用者のみ
- 次月に解約するかどうかを予測
学習に必要なデータ
1. 顧客属性
  - 年齢、登録時期、契約プラン、支払い方法など
2. 利用履歴（ログイン・アクティビティ）
  - 1日の利用回数、滞在時間、利用頻度
3. 請求・支払い状況
  - 延滞やクレジットカードエラーの有無、プラン切り替えの履歴
4. サポート問い合わせ履歴
  - クレームや問い合わせが多いユーザーは解約リスクが高い傾向
5. キャンペーン・クーポン利用状況
  - 割引期間終了時に解約が増えるケースなど
6. コミュニティ活動・SNS連携（可能な場合）
  - 積極的に使っているユーザーは離脱率が低いかもしれない
7. 時系列要素
  - 登録後○ヶ月目、最初の 1〜2 カ月が解約率が高いなど
リスク
- 個人情報や行動履歴を扱う → プライバシー・セキュリティ保護を徹底
- 解約ラベルの定義（いつをもって解約とするか）が曖昧でないかを確認

4.3 その他ユースケース

製造業の故障予測：センサー値（温度、振動）、メンテナンス履歴、稼働ログ
医療・ヘルスケアの疾患リスク予測：健康診断データ、生活習慣アンケート、遺伝情報（必要に応じて）
SNS の不適切投稿検知：投稿内容（テキストや画像）、違反報告数、ユーザー行動ログ

どの分野でも「最終的に何を予測 or 判別したいのか」に直結するデータを集めるのがポイントです。

5. データを集める際のチェックリスト

目標・目的に直結しているか？
- 目的と無関係なデータを何となく集めるのは非効率。まずはゴールに必要なデータを優先。
データの取得期間は妥当か？
- 1週間分だけでは足りないことが多い。最低でも数ヶ月〜1年分あると精度が高まりやすい。
欠損値や異常値の存在
- POSデータが途中で抜けていないか、ログが取れていない期間はないか。
プライバシーや法的リスク
- 顧客データや個人情報を含むなら、匿名化や利用規約の順守などを徹底。
データの更新頻度
- リアルタイムなのか、バッチで週1回なのか。更新時にどう再学習するかを考えておく。

6. まとめ

機械学習の「目的定義」は、アルゴリズム選びに入る前に、まずはビジネスやサービス上の課題をどのように解決するかを明確化する工程。
**具体的なゴールや指標（KPI）**を設定すると、「うまくいったかどうか」を測れるだけでなく、必要なデータを逆算しやすくなる。
必要なデータの洗い出しと入手可能性の確認は早めにやる。欠損やプライバシーリスク、外部API制限などを考慮しておこう。
目的とデータの整合性が取れていれば、あとはモデル構築・評価・デプロイの流れに移りやすい。逆にここが曖昧だとプロジェクトが迷走しがち。

一歩先の学習ポイント

データ前処理（前処理手法・特徴量エンジニアリング）
- 集めたデータをどのようにクレンジングし、学習可能な形に変換するか。
評価指標の選定
- 回帰ならMAEやR²、分類ならF1やAUCなど、使い分け方を学ぶ。
デプロイ・運用
- モデルが完成した後、実際のシステムへ組み込み、継続的にモニタリング＆再学習をするフローを構築する。

最後に

「目的定義」がしっかりしていると、途中で「何のためにこのモデルを作っているんだっけ？」と悩むことが減り、効率よく開発を進められます。特に機械学習初心者の方は、テクニカルスキルだけでなく、**「なぜ、この予測や分類を行いたいのか」「どんなデータが必要なのか」**をしっかり考える習慣をつけることが大切です。

この記事が、あなたの機械学習プロジェクトにおける目的定義とデータ収集のヒントになれば幸いです。ぜひ、実際のプロジェクトや学習テーマに当てはめてみてください。しっかりとした目的と正しいデータが揃えば、あとはモデル構築と検証に集中できます。

「なぜ、何を、どのデータで予測したいのか」を明確にして、機械学習の一歩先へ踏み出しましょう！