CRISP-ML

CRISP-MLとは、データマイニングの標準であるCRISP-DMを、機械学習プロジェクト向けに拡張したプロセスモデルのことです。機械学習システムはモデルを作成して終わりではなく、運用開始後の継続的な学習や監視が必要になるため、そうした運用フェーズを考慮した枠組みです。

従来のデータマイニングプロセスに、モデルのデプロイメント後のモニタリングやメンテナンスという要素が明示的に組み込まれています。機械学習のライフサイクル全体をカバーし、モデルが劣化していないか、データドリフトが発生していないかといった管理を体系的に行います。MLOps（機械学習運用）の文脈で語られることが多いモデルです。

G検定では、従来のデータ分析と機械学習システム開発の違いが問われます。一度作れば完了する分析と異なり、機械学習はリリース後も改善し続けるサイクルが必要です。CRISP-MLはそのサイクルを管理する指針として理解しておくと役立ちます。