データ分析の標準プロセス CRISP-DM とは？

1. 研究開発課題の理解 (Business Understanding)

• ポイント: 最初から完璧な定義でなくて構いません。「まずはこの物性を予測できるか試したい」というレベルでもOKです。

• 重要性: 目的が明確であればあるほど、後でモデルの良し悪しを判断しやすくなります。

2. データの理解 (Data Understanding)

• データのポテンシャル確認: 単に場所を知るだけでなく、「そのデータは機械学習に使えそうな中身か？」「データ量は足りていそうか？」 といった、データの質と量をざっと確認しておくことが重要です。

3. データ準備 (Data Preparation)

• プラットフォームの活用: MIプラットフォームを使えば、「魔法のようにデータが綺麗になる」わけではありませんが、指定のExcelテンプレートに入力することでデータの形式（フォーマット）を統一したり、アップロード時に数値と文字を正しく認識させたりと、データの規格化をスムーズに進めることができます。

4. モデリング (Modeling)

• まずは試してみる（ベースライン作成）: 最初から複雑なアルゴリズムを考える必要はありません。まずはツールを使って、基準となるシンプルなモデル（ベースライン）を作ってみるのがおすすめです。実際に動かすことで、「あ、このデータが足りないな」「意外と予測できそうだ」という感覚が掴めます。

5. 評価 (Evaluation)

• 順解析（予測）の視点: 未知の条件を入力したとき、妥当な物性値を予測できるか？

• 逆解析（探索）の視点: 欲しい物性値を入力したとき、それを実現する組成やプロセス条件を提案（逆解析）してくれそうか？

• ドメイン知識との照合（解釈性）:
• SHAP解析や特徴量重要度を見て、モデルが「どの因子を重要視しているか」を確認します。
• それが「過去の知見やドメイン知識（化学的な常識）と合致しているか？」を確認します。もし合致していれば、モデルへの信頼が一気に高まります。
• 逆に矛盾している場合は、チャンスかもしれません。「データの偏り（バイアス）」の可能性もありますが、人間が見落としていた「隠れた相関」や「新たな知見」が示唆されている可能性もあります。ここを考察することが、研究開発のブレイクスルーに繋がります。

• 精度改善の視点: もし精度や納得感が不十分な場合、どうすれば改善できそうか？
• 単純に実験データを増やすべきか？
• 今あるデータに手を加える（特徴量エンジニアリングや構造変換）べきか？
• 原料のメタデータやSMILES情報などを追加して、モデルに与えるヒントを増やすべきか？

6. 展開・活用 (Deployment)

• 現場での運用: プラットフォーム上で 順解析（シミュレーション） を行って実験回数を減らしたり、 逆解析（最適化） を行って人間では思いつかない配合を発見したりします。

• サイクルを回す: ここで得られた新しい実験結果をまたデータとして蓄積し、モデルを再学習させて育てていきます。

「まずは試して、走りながら考える」が正解

プラットフォームがサイクルを加速させる

• データ準備: テンプレート活用によるデータの規格化と一元管理

• モデリング: 専門知識なしで試せる自動モデリング機能

• 活用: 作成したモデルを使った 順解析・逆解析 の実装