データ前処理の完全ガイド：実務で使える手法とベストプラクティス

2025年12月13日 最終更新日時 : 2025年12月13日 エバープレイ編集部

はじめに — なぜデータ前処理が重要か

データ前処理（データプリプロセッシング）は、機械学習や分析プロジェクトの成功を左右する最も重要な工程の一つです。生データは欠損、異常値、重複、スケールの不一致、カテゴリの不整合など多数の問題を含みます。適切な前処理を行うことで、モデルの精度向上、学習安定化、計算効率の改善、バイアスや情報漏洩の抑制が期待できます。本コラムでは、実務で役立つ手法、注意点、ツール、ベストプラクティスを幅広く解説します。

前処理の基本フロー

一般的な前処理フローは次の通りです。データ取得→データ確認（EDA）→クレンジング（欠損・重複・異常値処理）→変換（スケーリング、エンコーディング等）→特徴エンジニアリング→特徴選択・次元削減→分割と検証準備。各段階での判断はドメイン知識と目的（予測精度、解釈性、推論速度など）に依存します。

データ確認（EDA: 探索的データ解析）

前処理に入る前に必ずEDAを行います。基本統計量（平均、中央値、分散、欠損率）、分布確認（ヒストグラム、箱ひげ図）、相関行列、カテゴリごとの頻度、時系列データなら季節性やトレンドの可視化を行い、問題点を洗い出します。EDAは単なる可視化ではなく、後続処理の方針決定に不可欠です。

データクレンジング：欠損値・重複・異常値

欠損値の取り扱いは文脈依存です。削除、固定値代入、平均/中央値/最頻値代入、近傍値補完（KNN）、回帰補完、多重代入（Multiple Imputation）などがあります。重要なのは、トレーニングデータから学んだ補完パラメータを検証・本番データにも同様に適用すること（情報漏洩を防ぐ）。

重複レコードは業務仕様に基づき判別・削除します。異常値は、外れ値検出（IQR法、Zスコア、ロバストスケーリング、Isolation Forest等）で検出し、除外・修正・フラグ付けを検討します。外れ値がモデルに意味ある信号を含む場合は単純除去は避け、別処理を検討します。

スケーリングと正規化

数値特徴量はアルゴリズムによりスケーリングが必要です。距離ベースの手法（KNN、SVM、k-means、ニューラルネットワーク）では正規化（Min-Max）や標準化（Zスコア）が特に重要です。標準化は平均0、分散1にし、Min-Maxは0–1の範囲に収めます。ロバストスケーリングは中央値とIQRを使い外れ値に強い方法です。

カテゴリ変数のエンコーディング

カテゴリデータはモデルが扱える形式に変換します。代表的な手法：

  • ワンホットエンコーディング：カテゴリの数が適度（高次元だとスパース化による問題）
  • ラベルエンコーディング：順序があるカテゴリ向け。ただしツリーベース以外のモデルで順序情報が意味を持つ場合に注意
  • ターゲットエンコーディング（平均エンコーディング）：カテゴリごとにターゲットの平均値を使う。リークと過学習に注意し、クロスバリデーション内で算出すること
  • 頻度エンコーディング、エンベディング（ディープラーニング向け）など

特徴エンジニアリング

モデル性能向上のために有用な特徴を作る工程です。例：

  • ドメイン知識に基づく計算特徴（比率、差分、累積など）
  • 時間特徴の抽出（曜日、月、季節、時間帯、遅延特徴など）
  • 相互作用や多項式特徴の生成（線形モデルで有効）
  • ビニング（連続変数をカテゴリ化）やログ変換で分布を正規化

自動特徴生成ツール（Featuretools等）や統計的手法の併用も有効です。

特徴選択と次元削減

不要な特徴を削減することで過学習を抑え、計算コストを下げ、解釈性を向上できます。手法：

  • フィルタ法：相関、分散閾値、情報利得、相互情報量
  • ラッパー法：逐次選択（RFE）や交差検証ベースの探索
  • 組み込み法：L1正則化（LASSO）、決定木の重要度など
  • PCA、SVDによる線形次元削減、t-SNEやUMAPによる可視化的次元削減（可視化用途に特化）

次元削減は特徴の意味を失う場合があるため、解釈性が必要な場合は注意して使うこと。

不均衡データの扱い

分類問題でクラス不均衡がある場合、単純な精度は誤解を招きます。対策：

  • リサンプリング：過サンプリング（SMOTE等）、アンダーサンプリング、両者の組合せ
  • クラス重みの調整：損失関数に重みを与える
  • 専用の評価指標：F1スコア、ROC-AUC、PR-AUC、リコール/精度のバランスを重視

SMOTEは合成データを生成するため有効だが、ノイズや異常を増幅するリスクがある。

時系列データ特有の前処理

時系列ではデータ分割に時間の順序を守ることが最重要です。窓化（スライディングウィンドウ）、遅延特徴の導入、季節調整、差分や対数変換で定常化を図る、欠損補完では時系列補間（線形、スプライン、カルマンフィルタなど）を使います。交差検証も時系列分割（time series split）を使うこと。

テキスト・画像データの前処理

テキスト：トークン化、正規化（小文字化、記号除去）、ストップワード除去、ステミング／レンマタイゼーション、n-gram、ベクトル化（TF-IDF、Word2Vec、BERT等）を適切に選択。語彙サイズやOOVの扱いを設計する。

画像：リサイズ、ピクセル正規化、データ拡張（回転、翻転、クロップ、カラー変換）、標準化（チャネル毎の平均・分散でスケール）など。学習時と推論時で同じ前処理を適用することが必須。

パイプライン化と再現性

前処理はコード化してパイプラインとして管理しましょう。scikit-learnのPipelineやColumnTransformer、TensorFlowのtf.data、PyTorchのDataset/Transformsを使うと、トレーニングと推論で同一処理を保証できます。前処理のパラメータ（スケーラーの平均・分散、カテゴリ辞書など）は保存し、バージョニング・ログを残すこと。ランダム処理はシード管理を行い再現性を確保します。

データリーク（情報漏洩）の防止

前処理時の最大の罠はデータリークです。標準化やターゲットエンコーディングなどのパラメータは訓練セットのみで計算し、検証/テストセットに適用すること。クロスバリデーション内で前処理を行わないと過学習した評価が出るため、必ずパイプライン内に組み込んで評価します。

運用化とモニタリング

モデル本番運用では、訓練データと本番データの分布差（データドリフト）を監視します。特徴分布の変化、欠損率の上昇、カテゴリの新規出現などをアラート化して再学習や前処理の見直しを行います。また、前処理の実行時間やメモリ使用量も運用上重要です。

性能・計算面の工夫

大規模データでは分割処理、ストリーミング処理、バッチ処理、オンライン学習（逐次学習）を検討します。pandasだけで処理できない場合はDask、Vaex、Sparkなどの分散処理フレームワークを利用します。メモリ削減のために適切なデータ型（カテゴリ型や整数型のダウンキャスト）を設定することも有効です。

プライバシーとセキュリティ

個人情報（PII）を含むデータは匿名化、マスキング、集約化を行い、必要なら差分プライバシーやフェデレーテッドラーニングなどの技術を検討します。法規制（GDPR等）への準拠とアクセス制御が必須です。

実務でのチェックリスト（簡易）

  • EDAで分布と欠損を把握したか
  • 欠損・重複・外れ値処理の方針を記録したか
  • 前処理はパイプライン化しているか（学習・推論で同一処理）
  • 情報漏洩を防ぐために前処理は訓練データ基準で行っているか
  • 不均衡対策・評価指標を適切に選んでいるか
  • 運用時のモニタリング設計（ドリフト検出等）をしているか
  • 前処理の実行コストとメモリ要件を確認したか

まとめ

データ前処理は単なる前段作業ではなく、モデル性能、信頼性、運用性に直結する中核工程です。EDAでの観察を基本に、適切な欠損処理、スケーリング、エンコーディング、特徴エンジニアリング、次元削減、不均衡対策を組み合わせ、パイプライン化して再現性と運用性を高めることが重要です。また、情報漏洩やプライバシー、計算コストへの配慮も必須です。本稿を実務でのチェックリストや設計方針決定の参考にしてください。

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