CRISP-MLとは

まず押さえる結論

CRISP-MLは、G検定の「大項目7 AIの社会実装に向けて」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

具体例から判断の境界を固める

CRISP-DMを機械学習プロジェクト向けに拡張したプロセスモデルとして、フェーズ構成2点の違いと品質保証方法論の組み込みで捉える

CRISP-DMはBusiness Understanding・Data Understanding・Data Preparation・Modeling・Evaluation・Deploymentの6フェーズで構成されるデータ分析プロジェクトの標準的な進め方です。Studerらの論文『Towards CRISP-ML(Q)』（2021年、arXiv:2003.05155）が提案するCRISP-ML(Q)は、CRISP-DMのBusiness UnderstandingとData Understandingを『Business & Data Understanding』という1つのフェーズへ統合し、運用後のモデル劣化に備える『Monitoring & Maintenance』フェーズを新設した6フェーズ（Business & Data Understanding・Data Preparation・Modeling・Evaluation・Deployment・Monitoring & Maintenance）で構成されます。加えて、CRISP-DMには無い品質保証方法論を各フェーズの各タスクへ組み込む点も特徴です。

問題文で見る箇所

「機械学習プロジェクト向けに拡張された」「運用後のモニタリング・保守のフェーズがある」「各タスクに品質保証の手順が組み込まれている」という記述があればCRISP-MLを候補にします。データ分析プロジェクト全般の標準的な手順で、運用後の保守フェーズを含まない記述であればCRISP-DMを候補にします。

隣接概念との境界

CRISP-DMはBusiness Understanding・Data Understanding・Data Preparation・Modeling・Evaluation・Deploymentの6フェーズで、機械学習に特化した運用後のモニタリング・保守や品質保証の手順は扱いません。CRISP-MLはBusiness UnderstandingとData Understandingを統合し、Monitoring & Maintenanceフェーズを新設した6フェーズで、各タスクに品質保証方法論を組み込みます。

誤答しやすい選択肢

• ×CRISP-MLをCRISP-DMと同じフェーズ構成のまま名称だけ変えたものと説明する。実際はBusiness UnderstandingとData Understandingの統合、Monitoring & Maintenanceフェーズの新設という2点の構成変更があります。
• ×運用後のモニタリング・保守のフェーズをCRISP-DMの既存フェーズの一部として説明する。CRISP-DMにはモニタリング・保守フェーズ自体が存在しません。
• ×品質保証方法論をCRISP-DM由来の要素として説明する。品質保証方法論はCRISP-ML(Q)で新たに各フェーズ・各タスクへ組み込まれた要素です。

4段階の判断手順

1. 01設問がデータ分析全般の標準的な手順を問うのか、機械学習プロジェクトに特化した運用後の保守まで含む手順を問うのかを先に分ける。
2. 02運用後のモデル劣化への対応やモニタリングへの言及があればCRISP-MLを候補にする。
3. 03Business UnderstandingとData Understandingが1つのフェーズにまとまっているか、CRISP-DMのように分かれているかを確認する。
4. 04各タスクに品質保証の手順が組み込まれているかどうかも判断材料にする。

到達条件: CRISP-MLをCRISP-DMとの2つの構成上の違い（Business & Data Understandingへの統合、Monitoring & Maintenanceの新設）と品質保証方法論の組み込みで説明できる。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

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