データクリーニング（Data Cleaning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データクリーニング（Data Cleaning）

データクリーニング（Data Cleaning）とは、データの誤りや重複、抜けを見つけて直し、使える状態に整える作業のことです。「データの洗浄」とも呼ばれ、AIや分析の前に必ず行う下ごしらえです。表記ゆれの統一、同じ顧客の二重登録の統合、空欄の補い方の決定などが含まれます。ここを省くと、結果の信頼性が下がります。

データクリーニング（Data Cleaning）関連用語

データクリーニング（Data Cleaning）に関連する単語は以下の通りです。

• 欠損値空欄のデータはどう扱う？→
• 外れ値極端な数字は消してよい？→
• データの正規化（Data Normalization）数字の大きさをそろえるには？→
• データセット（Dataset）きれいになったデータの集まりは？→
• データガバナンスデータの品質は誰が守る？→
• ビッグデータ（Big Data）大量のデータでも手作業でやるの？→

データクリーニング（Data Cleaning）で知っておくと得する有益情報

データクリーニングは地味ですが、成果を左右します。押さえたい3つの点を挙げます。

• 時間がかかりやすい分析作業の多くを占めるといわれます。計画に余裕を持たせましょう。
• ルールを記録するどう直したかを残さないと、後で結果を再現できなくなります。
• 元データは残す直す前の原本は別に保管し、元に戻せるようにします。

よくあるデータの問題と直し方

データの状態チェック

手元のデータを見ながら、確認できた項目に印を付けましょう。

• 同じ項目の表記がそろっている
• 重複した行がないか確認した
• 空欄の多い項目を把握している
• 極端な数字を確認した
• 直す前の元データを保管している

確認できた数 0 / 5

汚れが残っていそうです。まず全体を眺めましょう。

分析やAIの前に、データを整えることが結果の質を決めます。

データクリーニング（Data Cleaning）やさしい解説

データを掃除するって、具体的に何をするの？

部屋の片づけと似ています。同じ物が二つあれば一つにし、置き場所を決め、壊れた物は直すか処分します。

データも、重複を消し、書き方をそろえ、おかしな値を確かめて整えます。

仕事に置き換えると、顧客名簿に「山田商事」「（株）山田商事」「山田商事株式会社」が混ざっている状態です。そのまま集計すると、同じ会社が三社に見えてしまいます。名前の書き方を決めて直しておけば、顧客数や売上の数字が正しく出るようになります。

データクリーニング（Data Cleaning）についてのみんなの疑問

データクリーニングは自動でできますか？

一部は自動化できますが、判断が必要な部分は人の確認が要ります。重複の検出や形式の統一はツールで自動化できます。どの値が正しいかの判断は業務を知る人が行うと安全です。

空欄はすべて埋めたほうがいいですか？

無理に埋めず、空欄の意味を考えてから決めましょう。平均値で埋める、行を外す、空欄のまま扱うなど選択肢があります。やり方で結果が変わるため、方法を記録しておきます。

AIに頼めばデータクリーニングも任せられますか？

補助はできますが、最終確認は人が行うのが安全です。生成AIは表記ゆれの修正案を出せます。ただし誤って直すこともあるので、結果を抜き取りで確かめてください。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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