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title: "CRISP-DM"
description: "CRISP-DMについて、G検定で問われるAI・機械学習分野の観点から、基本的な意味、代表モデル・手法との関係、試験で問われやすい判断軸を整理します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/crisp-dm/"
section: "gk"
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## まず結論

* **CRISP-DMはデータ分析プロジェクトの標準的な進め方（プロセスモデル）**
* 全部で **6つのフェーズ** から構成される
* **「契約」や法務プロセスは含まれない**

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## 直感的な説明

CRISP-DMは、

> 「データ分析の仕事を、どういう順番で進めるか」

を整理した **作業手順書のようなもの** です。

モデルやアルゴリズムの話ではなく、

* 何を目的にするか
* データをどう扱うか
* 結果をどう使うか

という **プロジェクト全体の流れ** を定義しています。

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## 定義・仕組み

### CRISP-DMとは？

**CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）** は、  
業界を問わず使える **データマイニング／データ分析の標準プロセスモデル** です。

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### 6つのフェーズ

CRISP-DMは次の **6段階** で構成されます。

1. **ビジネス理解**
2. **データ理解**
3. **データ準備**
4. **モデル作成**
5. **評価**
6. **展開（デプロイ）**

👉 この並びは **G検定の頻出暗記事項** です。

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### 各フェーズの簡単な意味

#### ① ビジネス理解
* 何を解決したいのか？
* 成功条件は何か？

#### ② データ理解
* どんなデータがあるか把握
* 欠損や偏りの確認

#### ③ データ準備
* 前処理・加工・特徴量作成

#### ④ モデル作成
* 機械学習モデルを構築

#### ⑤ 評価
* ビジネス目的に合っているか確認

#### ⑥ 展開
* 実運用への組み込み

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## いつ使う？（得意・不得意）

### 得意な場面

* データ分析プロジェクト全般
* 機械学習導入の進め方整理
* チームでの共通理解づくり

### 注意点

* 法務・契約・知財管理は対象外
* 技術詳細（アルゴリズム）は定義しない

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## G検定ひっかけポイント

* ❌ **「CRISP-DMに契約フェーズがある」** → 誤り  
* ❌ **「モデル作成が最初」** → 誤り  
* ✅ **ビジネス理解から始まる**
* ✅ **最後は展開（Deployment）**

👉  
**「契約・法務・ガバナンス」系ワードが出たら、CRISP-DMではない** と疑う。

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## まとめ（試験直前用）

* CRISP-DMは **データ分析の進め方**
* フェーズは **6つ**
* **契約は含まれない**
* 展開（Deployment）が最終段階