製造業のデータはなぜ難しいのか。機械学習で注意すべき落とし穴

製造業のデータは偏っている

製造業の現場で機械学習やデータ分析を進めようとすると、真っ先に直面する壁が「データの偏り」です。金融・小売などの業界のデータと異なり、製造業ではデータが非常に偏っていることが多く、これが機械学習を難しくしていることが多いです。

実験や生産条件は現場の経験や過去の判断に基づいて設定されるため、学習データは狭い範囲に偏ってしまい、高精度な機械学習モデルを構築することが難しくなるのです。

偏りを克服するための工夫

実験計画法で効率的にデータを得る

従来の「一因子ずつ条件を変える」やり方では、実験回数が膨大になり、必要な情報を得るまでに時間がかかります。そこで有効なのが実験計画法（Design of Experiments, DOE）です。DOEを導入することで、複数因子を同時に組み合わせて効率的に探索でき、限られたデータから最大限の情報を抽出できます。D最適計画などの手法は、スモールデータでも広範な条件をカバーすることを可能にします。

クロスバリデーションの工夫で過学習を防ぐ

製造業データの偏りに対応するには、モデル評価の方法にも工夫が必要です。教科書的なランダム分割法では、同じロットや同じ日付に偏ったデータが訓練と検証に混在してしまい、実際よりも過大な精度が算出されることがあります。これを防ぐには、グループK-Foldのように「ロット単位」「日付単位」で分ける方法が効果的です。こうすることで、実務に近い状況でのモデル精度を確認でき、過学習を未然に防ぐことができます。

汎用ツールや生成AIをそのまま使う危険性

ここで注意すべきなのは、一般的な機械学習ツールや、生成AIが自動生成するPythonコードをそのまま利用してしまうことです。これらは一般的にランダム分割によるクロスバリデーションが使用されることが多く、製造業特有のロット依存や条件の偏りを考慮していません。その結果、データリークが発生し、過学習したモデルを"高精度"と誤認してしまう危険性があります。

このような製造業特有のリスクを避けるためには、製造業のデータ構造と特性を理解した上で設計された専用の機械学習ツールを活用するのが最も確実です。製造業向け機械学習ツールは、過学習対策を前提に設計されており、全てではありませんが、グループ単位でのクロスバリデーションやスモールデータに最適化されたアルゴリズムを搭載しているものもあります。

まとめ

製造業データはデータ範囲が偏っていることが多く、一般的な機械学習手法ではうまく機能しないことが多いです。

そのため、製造業のデータ特性に最適化された機械学習ツールを選ぶことが推奨されます。