⑥ AIの社会実装と数理・統計 ／ 35. AI プロジェクトの進め方
CRISP-DMとは
CRISP-DMとは、データマイニングの標準プロセスモデルで、「ビジネス理解 → データ理解 → データ準備 → モデリング → 評価 → 展開」の6段階で構成されます。
この用語はG検定シラバスの「35. AI プロジェクトの進め方」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
データ分析プロジェクトの標準的な進め方を6段階に整理したモデルです。
6つの段階
- ビジネス理解：解くべき課題を定める
- データ理解：使えるデータを把握する
- データ準備：前処理・加工を行う
- モデリング：モデルを作る
- 評価：課題を解けているか確かめる
- 展開：実業務へ適用する
最初がビジネス理解である点が重要です。技術ではなく課題から始まります。
一方通行ではない
6段階は順番に進みますが、必要に応じて前の段階へ戻ります。データを見たら課題設定が甘いと分かった、といったことは頻繁に起こります。
この反復性がウォーターフォールとの違いです。運用後の監視・再学習まで拡張したものがCRISP-MLです。
なぜ今も使われるのか
CRISP-DMは1990年代後半に策定された枠組みですが、現在も参照され続けています。特定の技術や業種に依存しない作りになっているためです。
深層学習が登場しても「課題を理解し、データを準備し、モデルを作り、評価し、展開する」という流れは変わりません。技術ではなく進め方を整理した枠組みだからこそ、長く使われています。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| CRISP-DM | データマイニング向け。6段階 |
| CRISP-ML | 機械学習向けに拡張。運用後の監視・再学習を重視 |
🎯 G検定での押さえどころ
- 6段階（ビジネス理解から展開まで）
- 最初はビジネス理解（技術ではない）
- 前の段階へ戻る反復を前提とする
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「CRISP-DMは最初にデータの収集から始める」→ 誤り。ビジネス理解が最初です
- 「CRISP-DMは各段階を一度だけ通過する」→ 誤り。前段階へ戻る反復を前提とします
この用語を覚えたら
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