✅ はじめに
機械学習モデルの性能は、データ前処理（preprocessing）の質に大きく左右されます。
Google Cloudの**TensorFlow Extended（TFX）**は、スケーラブルかつ再現性のあるMLパイプラインを構築できるフレームワークです。本記事では、TFXを活用したデータ前処理のベストプラクティスについて、試験頻出ユースケースをもとに解説します。
📂 データ前処理におけるTFX主要コンポーネント
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| ExampleGen | データの取り込み（Cloud Storage, BigQueryなど） |
| Transform | 特徴量エンジニアリング、欠損値処理、正規化などのデータ変換 |
| SchemaGen | データスキーマの自動生成 |
| StatisticsGen | データの統計量生成 |
| ExampleValidator | 異常データの検出 |
| Trainer | モデルのトレーニング |
| Evaluator | モデル評価 |
🏥 ユースケース①：医療データの前処理
シナリオ
- データ：患者記録、治療履歴、人口統計情報
- 課題：データの一貫性を確保し、欠損値処理・特徴量エンジニアリングを実施
必要なステップ
- ExampleGenでCloud Storageからデータを取り込む。
- Transformで欠損値補完・特徴量変換を行う。
❌ SchemaGenやExampleValidatorは補助的だが、特徴量エンジニアリングの主要ステップではない。
🏬 ユースケース②：小売業の推薦エンジン
シナリオ
- データ：取引データ、顧客インタラクションデータ
- 課題：大量データをスケーラブルに処理し、特徴量エンジニアリングを実施
必要なステップ
- Dataflow with Apache Beamで大規模データをスケーラブルに処理。
- Transformでデータクリーニング・特徴量エンジニアリングを行う。
❌ SchemaGenはスケーラビリティに直接関与しない。
🖼️ ユースケース③：画像分類モデル
シナリオ
- データ：Cloud Storageに保存されたラベル付き画像
- 課題：画像リサイズ・正規化などの前処理を行い、モデル学習の準備を整える
必要なステップ
- ExampleGenで画像を取り込む。
- Transformで画像リサイズ、正規化を実施。
❌ StatisticsGenやExampleValidatorは補助的だが、リサイズ・正規化には関与しない。
🚚 ユースケース④：物流業の配送予測モデル
シナリオ
- データ：タイムスタンプ、位置情報、配送ステータス
- 課題：データクリーニング・正規化・特徴量エンジニアリングを行い、モデルの予測精度を高める
必要なステップ
- ExampleGenでデータを取り込む。
- Transformでクリーニング・正規化・特徴量エンジニアリング。
❌ Trainerはモデル学習用であり、前処理の一部ではない。
📝 まとめ：試験頻出ポイント
| 覚えておきたいポイント | 具体例 |
|---|---|
| ExampleGenでデータ取り込み | 医療データ、取引データ、画像、物流データなどすべてに必要 |
| Transformで変換・特徴量エンジニアリング | 欠損値処理、リサイズ、正規化、特徴量抽出 |
| Dataflow with Apache Beamはスケーラビリティ | 大規模データ（小売業）向け |
| SchemaGen/StatisticsGen/ExampleValidatorは補助的 | 主にデータ品質チェック目的 |
🚨 試験対策メモ
- Trainerは必ず「モデル学習専用」であり、前処理には使用しない。
- ExampleValidatorは「データ異常検出」に使うが、必須ではない。
- スケーラビリティの話が出たら、Dataflow + Apache Beam。