KDDプロセスとは？データベースからの知識発見の流れと主要ステップを解説

KDD（Knowledge Discovery in Databases）とは

KDDは「Knowledge Discovery in Databases（データベースからの知識発見）」の略称で、データの中から知識を発見する一連の広範なプロセスを定義する概念です。特定のデータマイニング手法を高度に応用することを重視しており、人工知能、機械学習、パターン認識、データベース、統計学、エキスパートシステム向けの知識獲得、データ可視化など、多くの分野の研究者が注目している領域です。

知識発見プロセスの特徴

知識発見プロセスは反復的かつ対話的に進められる点が大きな特徴で、複数のステップで構成されています。各段階で反復が行われるため、状況に応じて前の工程へ戻ってやり直す必要が生じることもあります。さらに、このプロセスには創造的な側面があり、各ステップや適用ケースごとの正しい判断について、単一の公式や完全な科学的分類を示すことはできません。そのため、プロセス全体の流れと、各段階における多様な要件や可能性を深く理解することが求められます。

1. 理解の深化（アプリケーションドメインの把握）

最も基本的な準備段階であり、変換手法、アルゴリズム、データ表現などのさまざまな意思決定において「何をすべきか」を学ぶための土台を作ります。KDDプロジェクトの担当者は、エンドユーザーの目標と、知識発見プロセスが実行される環境（関連する事前知識を含む）を把握し、明確に定義しなければなりません。

2. 対象データセットの作成

知識発見を実施する対象として、データセットを選択したり、変数やデータサンプルのサブセットに絞り込んだりします。データマイニングは利用可能なデータから学習・発見を行うため、この工程は極めて重要です。対象データはモデル構築の証拠となる基盤であり、重要な属性が欠落していると、研究全体が失敗に終わる恐れがあります。その意味でも、できるだけ多くの属性を考慮することが望まれます。

3. データクリーニングと前処理

データクリーニングとは、欠損値の補完、ノイズを含むデータの平滑化、外れ値（異常値）の検出と除去、データ内の不整合の解消などを行い、データを分析に適した状態に整える作業を指します。

4. 探索的分析とモデル・仮説の選択

使用するデータマイニングアルゴリズムや、データパターンを探索するための手法を選択する段階です。この工程では、どのモデルやパラメータが適切であるかを判断するとともに、特定のデータマイニング手法をKDDプロセス全体の長期的な基準と照らし合わせて整合させることが求められます。

5. データマイニング

分類ルールや決定木、回帰分析、クラスタリングといった特定の表現形式（またはそれらの組み合わせ）の中から、関心のあるパターンを探索します。前段階のステップを正しく実行することで、ユーザーはデータマイニングの結果の質を大きく高めることができます。

6. 発見された知識の活用

発見した知識を直接業務に活用したり、別のシステムに組み込んでさらなるアクションにつなげたり、あるいは文書化して関係者に報告したりする段階です。この工程では、これまでに受け入れられた（または抽出された）既存の知識との間に潜在的な矛盾がないかを確認し、あれば解消することも含まれます。