データクレンジングとは？AIモデルの精度を左右する手順・メリット・ツール選定を徹底解説！

現在のビジネスにおいて「情報」は非常に重要なものであり、企業は質の高い情報を保持していく必要があります。

特に、需要予測やデータ分析などの構造化データを扱うAIモデルを構築する上では、ビッグデータと呼ばれる膨大な構造化データが必要となります。しかし、未整備でバラバラなデータではAI開発でモデルを学習させることができず、ビッグデータがただのゴミデータとなってしまいます。

そのため、質の高いデータを維持するための方法として、多くの企業からデータクレンジングの必要性が注目されており、実際に実施されています。

本記事では、データクレンジングの定義とデータプレパレーションとの違いを整理した上で、企業にもたらす5つのメリット、5ステップの実務手順、社内実施とツール活用の比較、ツール選定の判断基準までを体系的に解説します。

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データクレンジングとは？

データクレンジング（データクリーニング）とは、データベースに保存されている各種データを参照し、表記揺れや誤記、重複などの修正や削除を行うことです。

データクレンジングを行うことで、データベース内にあるデータはきれいすっきりと整理・標準化され、スムーズに使えるようになります。

ほかに「名寄せ」という言葉がデータクレンジングとセットで語られることが多いですが、データクレンジングで行うことがデータの整理・標準化であるのに対し、名寄せは複数のデータをまとめ、重複するデータを一つにする作業のことを指しています。

データプレパレーションと混同されることも多いですが、データプレパレーションは、クレンジングされたデータを分析やモデル開発に適した形に整える広範なプロセスを指します。データクレンジングはデータプレパレーションの一部と考えることができますが、それ自体が独立した重要なステップでもあります。

データプレパレーションの定義、活用方法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

なぜデータクレンジングが必要？

企業はデータ基盤を構築し、様々なソースから日々データを収集・蓄積します。しかし、定期的にデータクレンジングを行わなければ、探しているデータが検索しても出てこなかったり、探し出すのに長い時間がかかったりといった問題が発生する可能性があります。

また、拠点ごと、取引先ごとに以下のように少しずつ異なるやり方でデータが入力されていたり、ファイルやデータベースの形式が異なる状況はどうしても生じるものです。

• データの半角／全角
• 空白や区切り文字
• 法人格（株式会社と（株）など）
• 住所や電話番号

上記のような微小な食い違いにより、検索しても必要なデータを見つけることができません。また、同じデータが重複して入力されていることに気が付かなければ、何度も同じ人に営業をかけてしまうことも起きます。

このようなデータは「ダーティデータ」と呼ばれます。

どのようにデータを活用するか、その目的に必要なデータを集め、クレンジングしていくことが欠かせません。データクレンジングを定期的に実施してクリーンなデータを維持しなければなりません。

こちらで企業でのデータ分析で活用できる手法を詳しく説明しています。

データプレパレーションとの違いは？

データプレパレーションとは、生データを変換・加工してデータ分析やAI開発、機械学習などにデータを活用できる状態にする一連のプロセスです。単にデータを「使える」状態にするだけではなく、それを「価値ある」ものへと変貌させる鍵です。

データプレパレーションとデータクレンジングは密接に関連していますが、それぞれ以下のように異なる焦点を持っています。

データクレンジングはデータの品質を向上させることに焦点を当てています。データプレパレーションは、クレンジングされたデータを分析やモデル開発に適した形に整える広範なプロセスです。

データクレンジングはデータプレパレーションの一部と考えることができますが、それ自体が独立した重要なステップでもあります。

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データクレンジングが企業にもたらすメリット

データクレンジングを適切に実施することで、企業はデータの品質を一定水準に保ちながら、業務・戦略・AI活用の各面でさまざまな恩恵を受けられます。主なメリットは以下の5点です。

• 意思決定の精度が上がる
• コスト削減・生産性向上につながる
• 顧客満足度・サービス品質が向上する
• AIモデルの学習精度を高められる
• データに潜むパターン・相関関係を発見できる

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

意思決定の精度が上がる

データの品質は、経営判断や戦略立案に直結します。参照しているデータに誤りや時代遅れの情報が混在していれば、どれほど優れた分析手法を用いても正確な結論は導けません。

データは時間の経過とともに劣化するものであり、定期的なクレンジングによって精度の高いデータを維持することが質の高い意思決定の前提条件となります。

コスト削減・生産性向上につながる

データベースを統合・整理することでサーバー台数の削減が可能となり、維持コストの圧縮が見込めます。また、データ入力・検索にかかる時間が短縮されることで人件費の削減にも寄与します。

社内においても一貫性と正確性を備えたデータがあれば必要な情報へ迅速にアクセスできるようになり、データ分析・活用にかかる工数が大幅に減少します。結果として従業員の業務効率と満足度が高まり、組織全体の生産性向上につながります。

顧客満足度・サービス品質の向上

整備されたデータはサービスの応答速度や信頼性の向上に直結します。ユーザーの立場からも、データが整理されていて使い勝手の良いサービスのほうが信頼感を与えます。

最新データを維持することで市場のトレンドや顧客ニーズの変化にも迅速に対応でき、競争力の維持・向上に寄与します。

AIモデルの学習精度を高められる

整備されたデータはそのままAIの学習データとして活用できますが、未整備のデータはモデルに使用できません。ビッグデータにはノイズ・欠損値・外れ値・重複といった問題が混在しやすく、そのままAIに学習させると精度の低い、信頼できないモデルが生成される原因となります。

データクレンジングによってこれらを除去・修正することで、AIモデルの性能と信頼性を大幅に底上げできます。

さらに、クレンジングされたデータを継続的に取り込む仕組みを整えることでAIシステムが新しいデータから学習し続け、環境の変化や新たなデータ種別にも迅速に適応できるようになります。

データに潜むパターン・相関関係の発見

データが整理・標準化された状態であれば、データマイニングや統計分析によってデータセット内の隠れたパターンや変数間の相関関係が明らかになりやすくなります。これらの発見はAIモデルの訓練において新たな洞察をもたらし、複雑な問題の解決や予測精度の向上に貢献します。

データクレンジングの進め方

データクレンジングを行うにあたって、一つずつステップを踏んで進めていく必要があります。大きく分けて5つの手順を踏む必要があります。

1. 重要なデータフィールドの特定を行う
2. データ収集を行う
3. データを整形し、不必要なデータを排除する
4. プロセスを標準化させる
5. データスクラビングを行う

それぞれのステップの詳細を見ていきましょう。

データドリブン経営の導入におけるデータクレンジングの位置づけをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

重要なデータフィールドの特定を行う

まず初めに、重要なデータフィールドの特定を行います。企業は非常に多くのデータを扱っていますが、そのデータのすべてが等しく有用あるとは言い切れません。

データクレンジングでは特定のフォーマットに統一する必要がありますが、対象となるプロジェクトやプロセスにとって、どのような形式のデータタイプ、データフィールドに特定するべきなのかを判断することが、非常に重要です。

自分の企業のツールや業務プロセスなどを一度見直し、もっとも適していると思われるデータ形式を選び、採用するようにしましょう。

データ収集を行う

関連しているデータフィールドを識別した後、その中に含まれているデータを収集し、ソート、整理を行います。様々なデータを一つのデータベースにまとめることで、今まで把握していなかったデータ同士の関連性も把握できるようになります。

しかし、今まで別の場所で管理していたデータはそれぞれの関連性が薄いため、工夫なく一つにまとめてしまうと、大きな不具合を引き起こしてしまう可能性があります。

場合によってはデータの品質が劣化してしまい、データクレンジングを行う意味がなくなってしまう可能性もあるので、データの収集は慎重に行いましょう。

データ収集の代表的手法、コツをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

データを整形し、不必要なデータを排除する

データの収集を行なった後は、そのデータを整形し不必要なデータを排除していきます。名寄せと呼ばれる作業も、この工程に含まれているクレンジングの一種です。

例えば、複数登録されている企業の名前を統一したり、昔の所で登録されている住所を、新しい住所に変更したりもします。数値の情報は全角で書かれているものは計算の際に認識されないため、ここですべて半角に置き換える必要があります。

ほかに同一テーブル項目を結合したり、データ分析の際に適した形にしたりといった処理も必要です。この工程によってさまざまな形でデータ分析を行えるようになり、データの運用スピードを上げることができます。

プロセスを標準化させる

データクレンジングプロセスを効果的に行うためには、プロセスを標準化させる必要があります。

データクレンジングは毎回違う方法で行うとデータに悪影響を与えかねないので、プロセスに一貫性を持たせなければいけません。

具体的に解説すると、どのデータがよく使われていて、どのタイミングで必要になるのか、プロセスを維持する責任者は誰なのかといった事柄を決定し、マニュアル化していきます。

そして最後に、毎日行うのか、それとも毎週、毎月なのかといったデータスクラビングの頻度を決めます。

データスクラビングを行う

定期的にデータスクラビングを行うことによって、どこに改善の余地があるのか、どういうところで効果を上げているのか、バグや不具合がないかどうかなどを特定していきます。

データスクラブ（Data scrubbing）は、コンピュータープログラムによって別のプログラムから生成された出力からデータを抽出する手法を指します。ストレージプールを検査するデータ維持機能として使用されることがあります。

例えば、BtrfsボリュームやRAIDタイプのストレージプールでデータをチェックして、検出された問題を修正することができます。データスクラブは、一般に、アプリケーションを使用してWebから情報を収集するWebスクレイピングとしても知られています。

データスクラビングを効果的に行うには、データクレンジグによって影響を受ける様々な職務の人をバランスよく集め、多角的な視点で検討しなければなりません。

高い品質のデータを維持するには個人だけではない、企業というチーム全体の力が必要です。データスクラビングの取り組みによって企業にとって優先するべき事柄は何なのかが分かり、データを使った具体的な目的もはっきりと見えてくることでしょう。

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データクレンジングを行う2つの方法

実際にデータクレンジングを行うにあたって、2つの選択肢があります。それぞれに異なるメリットや特徴があり、どちらを選ぶかは非常に重要となるので、両者の特徴を詳しく見ていきましょう。

社内の人材で実施する

データクレンジングは特別なスキルを必要としない単純作業なので、社内で担当者を決めて実施することができます。

ただし、データベースの情報量が巨大であればその分大きな労力を割くことになりますし、人力作業では入力ミスが発生する可能性も少なくありません。情報の品質を保つのがデータクレンジングの目的なので、ミスが多くては意味がありません。

そのため、データクレンジングで扱う情報量と人材のバランスを考慮してから、導入するかどうかを決める必要があるでしょう。

データクレンジングサービス・ツールを使う

社内にデータクレンジングを行う人材を確保できない場合は、データクレンジングサービスやツールを使用することになります。自動でデータクレンジングが実施され、データの結合などもスムーズに行われるので、非常に効率の良い手段であると言えるでしょう。

シンプルなクレンジングであれば、RPAでも問題なく処理できるでしょう。しかし、より複雑な自動化を希望する場合は、AIを活用する方が効果的です。

AIを活用することには以下のメリットがあります。

• 人力で行うことが困難な作業を自動化できる
• 分析精度を改善できる
• 人の思考の偏りや入力ミスを排除できる
• クレンジングした後のデータの分析も自動化できる

このようにAIを活用することで、質の高い顧客分析やマーケティング活動を実施することができるでしょう。

データクレンジングサービス・ツールを選ぶ際の3つの注意点

データクレンジングサービス・ツールには多くの種類がありますので、選ぶ際には自分の企業にとってどのサービス・ツールが有益となるのか、判断しましょう。

ここでは判断する際の4つの注意点を紹介していきますので、見ていきましょう。

保有している企業情報の数

企業情報を扱うデータのクレンジングを行う場合、データクレンジングツールが保有している企業情報の数は非常に重要です。データクレンジングツールは正確なデータを保つためにその会社独自の企業情報を保有していて、保有している企業の情報が多ければ多いほど、自動でデータの精査を行ってくれます。

最低でも、100万件以上の企業情報を保有しているツールを選ぶようにしましょう。

補完可能な情報項目をチェックしておく

データクレンジングを効率よく行うためにも、補完可能な情報項目は何なのかをチェックしておきましょう。

企業名や電話番号、住所といった基本的な情報はもちろん、その企業の資本金や売上高などもカバーしていれば、スムーズにデータクレンジングを行うことが可能となります。

コスト面を確認する

データクレンジングを行う上で、費用は欠かせないチェックポイントです。

データクレンジングツールには、有料から無料まで料金形態が幅広くなっています。有料の方がサービスが充実している傾向にあるため、高い効果を見込むことが期待できるでしょう。

あまりデータ量が多くない場合は無料でも十分なので、扱っているデータ量と予算のバランスを考えた上で選ぶと良いでしょう。

データクレンジングサービスは、選ぶ会社によって費用が様々です。

サービスが充実しているものの、不要なオプションなどが含まれた料金設定になっている可能性があるため、見積もりを出してもらい比較して決定しましょう。

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データクレンジングツール5選

以下が代表的なデータクレンジングツールです。

データクレンジングについてよくある質問まとめ

まとめ

データクレンジングは一度実施して終わりではなく、データ品質を継続的に維持するための仕組みとして設計することが重要です。プロセスの標準化と定期的なスクラビングが、AI活用の土台となるデータの信頼性を守ります。

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