フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）とは、元のデータから、予測に役立つ特徴を作り出したり選んだりして、AIが学びやすい形に整える作業のことです。たとえば購入日から「曜日」や「月末かどうか」を取り出す、購入回数から「3か月以内に来店したか」を作る、といった工夫です。同じデータでも特徴の作り方で精度が大きく変わるため、機械学習の重要な工程とされています。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）関連用語

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）に関連する単語は以下の通りです。

• 特徴量（Feature amount）特徴量とは何？→
• 特徴選択（Feature Selection）特徴をどう絞り込む？→
• スケーリング（Scaling）数字の大きさをそろえるには？→
• 特徴抽出自動で特徴を取り出す方法は？→
• 機械学習（Machine Learning）機械学習の流れの中のどこ？→
• ディープラーニング（深層学習）ディープラーニングなら不要になる？→

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）で知っておくと得する有益情報

フィーチャーエンジニアリングは、AIの成績を上げる工夫の一つです。大切な3つの点です。

• 現場の知識が効くどの情報が結果に効くかは、業務を知る人が一番よく分かります。
• 作りすぎない特徴を増やしすぎると、かえって精度が落ちる場合があります。
• 未来の情報を使わない予測時に手に入らない情報を混ぜると、現場で使えなくなります。

特徴づくりの例

特徴づくりの注意チェック

作った特徴に問題がないか、確認してみましょう。

• 予測の時点で手に入る情報だけ使っている
• 業務担当者の意見を聞いた
• 作った特徴の意味を説明できる
• 使わない特徴を整理した
• 学習用と評価用で同じ作り方をしている

確認できた数 0 / 5

基本の確認から始めましょう。特に時点の扱いが大切です。

現場の知識から、結果に効く特徴を考えることが近道です。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）やさしい解説

同じデータなのに、特徴を作るだけで変わるの？

料理の下ごしらえに似ています。同じ野菜でも、洗って切って下ゆでしておくと、おいしく仕上がります。

データも、使いやすい形に整えるだけで、AIの結果が大きく変わります。

仕事に置き換えると、顧客が離れそうかを予測する場面です。購入日の一覧をそのまま渡すより、「最後に買ってから何日たったか」に直した方が、AIは傾向をつかみやすくなります。どの数字が効きそうかを考えるときに、営業担当の感覚が活きてきます。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）についてのみんなの疑問

ディープラーニングなら特徴づくりは不要ですか？

画像や文章では不要になりやすい一方、表のデータでは今も重要です。ディープラーニングは特徴を自分で見つけられます。ただし売上などの表データでは、人が作る特徴が効くことも多いです。

特徴づくりはどれくらい大変ですか？

試行錯誤が必要で、時間がかかる作業です。自動で特徴を作る機能を持つツールもあります。ただし意味のない特徴も作られるので、人の目での確認が必要です。

特徴は多いほどいいのですか？

多ければよいとは限りません。不要な特徴が増えると学習が不安定になり、偶然のパターンまで覚えてしまいます。効果の高いものに絞りましょう。

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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