学習のポイント：

  • データ前処理は、AIが理解しやすい形にデータを整える重要なステップです。
  • 欠けている情報を補ったり、形式を変えたりすることで、AIの判断がより正確になります。
  • 前処理には手間と判断力が必要なため、基本的な考え方を知っておくことが大切です。

AIが学ぶ前に必要な「データの下ごしらえ」とは

「AIにデータを食べさせる前に、ちゃんとごはんを整えてあげる必要があるんです」。そんなふうに聞くと少しユニークに感じるかもしれません。でもこれは、「データ前処理（Data Preprocessing）」という作業をわかりやすく表現した言い方です。

AIや機械学習の世界では、学習に使うデータをそのまま渡すことはほとんどありません。まずはそのデータを“きれいに整える”ことが、とても大切な準備になります。どんなに優秀なAIでも、バラバラで不完全な情報では正しい判断ができません。たとえば、人間でも文字がかすれて読めない資料や、意味の通らない文章を見ると混乱してしまいますよね。それと同じように、AIにも「わかりやすく整理された情報」が必要なのです。

どんな作業？ データ前処理の基本的な内容

では、「データ前処理」とは具体的にどんなことをするのでしょうか。一言で言えば、「AIが理解しやすい形にデータを整える」作業です。

たとえばアンケート結果の中で、「年齢」の欄が空白になっている人がいたとします。このままだとAIはどう扱っていいかわからず困ってしまいます。そこで、「全体の平均年齢で埋める」あるいは「似た傾向の人から推測する」といった方法で空白部分を補います。これを「欠損補完（けっそんほかん）」と言います。

また、人間には意味が通じる「はい・いいえ」も、そのままではAIには伝わりません。そこで、「はい＝1」「いいえ＝0」といったように数字へ置き換える必要があります。こうした変換も前処理の一部です。

さらに画像や音声など、複雑な種類のデータにもそれぞれ特有の前処理があります。たとえば画像ならサイズをそろえたり明るさを調整したりしますし、音声なら雑音（ノイズ）を取り除いたり特定の音域だけを取り出したりします。こうして初めて、AIはそれらの情報から意味あるパターンを見つけ出せるようになるのです。

料理でたとえる前処理の大切さと難しさ

ここで少し身近なたとえ話をご紹介しましょう。

料理番組などでプロのシェフが登場するとき、多くの場合、材料はすでに切られていて、お皿にもきれいに並べられていますよね。「玉ねぎのみじん切り」や「皮むき済みのじゃがいも」が用意されている状態です。この“下ごしらえ”こそが、まさにデータ前処理なのです。本番となる調理（＝モデルによる学習）をスムーズに進めるためには、この準備段階が欠かせません。

ただし、この作業には時間も手間もかかります。そして場合によっては、人によって判断基準が異なることもあります。「この空白は埋めたほうがいい？ それとも削除したほうが安全？」というような迷う場面も多く、一概に正解とは言えないケースもあります。また、不適切な前処理によって、本来得られるはずだった学習結果がおかしくなることもあるため注意が必要です。

こうした背景から最近では、自動的に前処理してくれるツールや仕組みも増えてきました。ただ、それでも基本的な考え方や流れについて知っておくことは、とても大切です。

目立たないけれど重要な「縁の下」の仕事

AIや機械学習について学び始めると、「モデル」や「アルゴリズム」といった目立つ部分につい注目してしまいます。でも、その裏側で静かに支えている“縁の下の力持ち”こそ、このデータ前処理なのだと思います。

派手さこそありませんが、この丁寧な準備こそが後々の成果につながります。それはまるで舞台裏で支えるスタッフたちのおかげで、公演本番が成功するようなものかもしれませんね。

次回は、この前処理とも深く関係する「正規化」という技術についてご紹介します。「整える」というテーマにつながる内容なので、ぜひ楽しみにしていてください。

用語解説

データ前処理：AIが学ぶために、データを整理したり整えたりする作業です。具体的には、欠けている情報を補ったり、わかりやすい形へ変換したりします。

欠損補完：データ内で抜けている部分（空白など）を埋めることです。たとえば年齢欄が空白の場合、その人の年齢を他の情報から推測して補うなどがあります。

正規化：数値としてばらつきのあるデータを一定の範囲内（たとえば0〜1）になるよう調整することです。これによって異なる種類の数値でも比較しやすくなります。