予測モデルの開発プロセスを意識してプロジェクトを進めよう

建築業の現場では、顧客の希望と予算を確認し、設計を行い、施工し、引き渡されます。

弊社が本業とするシステム開発も、このような工程を踏む仕事ということで、よく建築業に例えられることがあります。

その際、両者に共通することは、開発規模が大きくなればなるほど（犬小屋から超高層ビルへ）、後工程からの手戻りがないように工程をマネージメントできるかどうが、プロジェクト成功の成否を決定付けるということです。

予測モデルの開発においても、同じことが言えます。

目的・ゴールがあいまいな状態で、闇雲にデータを解析ソフトに投入して結果をみて試行錯誤するのは、木を見て森を見ない、局所最適は実現できても、全体最適に寄与しないというような危険が常に背中合わせであることを肝に銘じる必要があろうかと思います。

さて、予測モデルの開発工程を大きく４つに分けると

(1) 経営目標と課題認識に基づく分析テーマ確定
(2) 業務分析に基づくモデル化方針検討
(3) 可視化／集計／相関分析に基づくモデル詳細仕様決定
(4) 予測モデル構築／評価に基づく業務への適用可能性検討

となろうかと思います。

なにか難しい言葉を並べましたが、ようは経営ビジョン（森）に対して、木（業務）を最適化する、そのための課題を解決する手段として予測モデル構築であるということを述べているに過ぎません。

建築やソフトウェア開発同様に、前工程での品質レベルが、後工程の価値や品質を左右するということであって、(4)に関係する、いくら高価な分析環境をそろえても、上流である(1)～(3)の準備が十分配慮されていなければ、プロジェクトの成功はないということです。

最近では、アジャイルBIというキーワードで、(1)～(4)のプロセスを短いスパンでまわして、変化の激しい業務要件に適合するアプローチが提唱されているようですが、いずれにせよ、テクニカルな部分にとらわれて、”木を見て森を見ず”とならないよう、常に注意したいですね。

弊社では、データ分析プロジェクトにまつわる様々なご相談に、過去20年以上に渡るプロジェクト経験に基づき、ご支援しています。

社内セミナーの企画等、お気軽にご相談いただければ幸いです。