azure-recipe-user 前回「効率化とイノベーションの鍵：製造業におけるChatGPTの活用ポイント」、製造業におけるChatGPTの活用方法を紹介しました。今回は、具体的なデータを用いて、ChatGPTの活用に焦点を当てます。
今回具体的なデータを使いながら、ChatGPTの活用について紹介します。Kaggleコンペ「Mercedes-Benz Greener Manufacturing」のデータを使います。
本記事はKaggleコンペで高スコアを出すことを目的としておりません。企業でデータサイエンティストがデータを扱うことを想定し、どんなアプローチで可視化・分析を進めればいいかの参考となる様に分析画像を用いてわかりやすく説明しています。分析手法の選択や結果の解釈にChatGPTを活用することで、データサイエンティストは効率的かつ迅速に問題に取り組むことができます。また、ChatGPTを用いた自動化により、データ分析のプロセスを簡素化し、企業の意思決定をサポートすることができます。
このMercedes-BenzのKaggleコンペティションは、車の構成データを用いて、テスト時間を短縮し、Mercedes-Benzのグリーナーマニュファクチャリングプロセスを改善することを目的としています。具体的には、データセットを分析し、車の構成に基づいてテスト時間を予測することが求められています。
Kaggleコンペ：メルセデスベンツ予測の目的
このコンペティションの予測対象は、「y」として表される実際のテスト時間です。テスト時間は、Mercedes-Benzの車が生産ラインで各検査プロセスを通過するのに要する時間を指します。目的は、車両の構成データ（X0-X8として与えられるカテゴリ変数）と車の各構成要素に関するバイナリ特徴量（X10-X385）を用いて、このテスト時間を予測することです。
テスト時間を予測することで、以下の利点が得られます。
- 効率の向上:
テスト時間を正確に予測できることで、製造プロセス全体の効率を向上させることができます。例えば、あらかじめ予測されたテスト時間に基づいて、生産ラインのスケジュールを最適化したり、各工程の人員配置を効率的に行うことが可能になります。 - コスト削減:
製造プロセスの効率化により、運用コストが削減される可能性があります。短縮されたテスト時間は、労働時間の削減や設備の効率的な利用につながり、コストを抑えることができます。 - 環境への配慮:
テスト時間の短縮は、環境にも好影響を与えます。効率的な生産プロセスは、エネルギー消費や廃棄物の削減に繋がり、持続可能な製造に貢献します。これが、コンペティションのタイトルに「グリーナー（環境に優しい）マニュファクチャリング」という言葉が使われている理由です。
このように、テスト時間を予測することは、製造プロセスの効率化、コスト削減、そして環境への配慮という観点から、非常に重要なタスクとなります。そのため、このコンペティションでは、参加者が車両の構成データを用いてテスト時間を正確に予測することが求められています。
Kaggleコンペのデータについて
train.csv には以下の情報が含まれます。
- ID: 車両のID
- y: 実際のテスト時間（予測対象）
- X0-X8: カテゴリ変数（例: 車体タイプ、エンジンタイプなど）
- X10-X385: 車の各構成要素に関するバイナリ特徴量は、車の各構成要素（例: エアバッグの有無、パワーステアリングの種類など）に関する情報を表しており、0または1の値で存在するかどうかを示します。
データは、4209台の車に関する情報を含んでいます。それぞれの車には、カテゴリ変数（X0-X8）とバイナリ特徴量（X10-X385）が与えられています。カテゴリ変数は、車の様々な属性を表しており、例えば車体タイプやエンジンタイプなどが考えられます。バイナリ特徴量は、車の各構成要素に関する情報を表しており、0または1の値を持ちます。これらの特徴量は、車の構成要素が存在するかどうかを示していると考えられます。
データを分析することで、以下のような情報や傾向を見つけることができます。
- カテゴリ変数X0-X8では、いくつかの項目がテスト時間に影響を与えている可能性があります。例えば、X0のある項目ではテスト時間が他の項目よりも長くなっています。例えば、相関分析や重回帰分析を用いて、特定の車の構成要素がテスト時間にどのように影響しているかを定量的に理解することができます。
- バイナリ特徴量X10-X385では、いくつかの特徴量がテスト時間に大きな影響を与えていることがわかります。これらの特徴量に対して、0と1の間でテスト時間の差が大きくなっています。このような特徴量を特定することで、車の構成要素がテスト時間にどのように影響しているかを理解することができます。
データ分析を通じて、テスト時間に影響を与える要因を特定し、その要因に基づいてテスト時間を予測するモデルを構築することができます。このようなデータ分析を通じて得られる知見を活用し、製造プロセスの効率化やコスト削減、環境への配慮といった目的を達成するだけでなく、企業の競争力を向上させることができます。
カテゴリ変数データ：X0-X8の分析
カテゴリ変数X0-X8は、車のさまざまな特徴を示しています。れらの変数がテスト時間にどのように影響しているかを調査するために、まず各カテゴリ変数の分布を調べます。
countplot関数を使って8つのカテゴリ変数の分布を比較しています。これにより、各カテゴリ変数がどれくらいの頻度で現れるかを把握できます。一部のカテゴリ変数では、特定の項目が非常に多く現れていることがわかります。
次に、boxplotを用いて8つのカテゴリ変数それぞれに対するテスト時間の分布を比較します。これにより、それぞれのカテゴリ変数がテスト時間にどのような影響を与えているかを視覚的に把握することができます。例えば、X0ではある項目が他の項目よりもテスト時間が長くなっていることがわかります。
次に、特徴があったX0のboxplotを拡大表示しています。これにより、X0の各項目がテスト時間にどのように影響しているかを詳細に確認することができます。 左から出現回数順に並べていますが、zとakでは平均値が大きく異なることがわかります。
最後に、X0でカウントの多い2つの項目をhistplotで重ねて比較しています。これにより、これらの項目がテスト時間にどのような違いをもたらしているかを直接比較することができます。X0がzとakの場合、テスト時間におおよそ20の差があることがわかります。X0の項目によってテスト時間に大きく影響していることが確認できました。
これらのグラフを通じて、カテゴリ変数がテスト時間にどのような影響を与えているかを理解し、車の構成がテスト時間にどのように影響しているかを把握することができます。この知見をもとに、テスト時間を予測するモデルを構築する際に、重要なカテゴリ変数を特定し、それらを適切に扱うことができます。
このアプローチにより、データ操作に詳しくない私でも、ChatGPTと協力してわずか1時間ほどでここまでたどり着くことができました。ChatGPTにサポートしてもらうことでデータサイエンスの速度を劇的に加速することが出来ます。
バイナリ特徴量データ：X10-X385の分析
バイナリ特徴量X10-X385に着目して、テスト時間に影響を与える特徴量を特定します。ただし、カラム数が368もあるため、すべてのカラムを個別に分析するのは非常に大変です。そこで、ChatGPTのアドバイスに従い、効率的なアプローチを採用しました。
バイナリ特徴量X10-X385においては、いくつかの特徴量がテスト時間に大きく影響していることが明らかです。これらの特徴量では、0と1の値によってテスト時間に大きな差が生じています。このような特徴量を特定することで、車の構成要素がテスト時間にどのように影響しているかを理解することができます。
まず、各バイナリカラムにおけるテスト時間の平均値の差を計算し、差が大きい上位20の特徴量を抽出します。この結果を基に、テスト時間に大きな影響を与えそうなカラムを特定しました。
ここで得られた情報を元に、テスト時間に大きな影響を与える特徴量を特定しました。これらの特徴量を詳細に分析することは今回の目的ではありませんが、今後の研究や予測モデル構築に役立てることができます。 今回の分析では、テスト時間に影響を与える要素を特定し、それらがどのように影響を与えているかを理解することが重要です。
まとめ
この記事では、メルセデス・ベンツ車のテスト時間を予測するためのデータ分析が行われました。分析対象となったカテゴリ変数やバイナリ特徴量から、テスト時間に影響を与える要素が明らかにされました。記事の中では、カテゴリ変数の分布やバイナリ特徴量におけるテスト時間の平均値の差に着目し、それらがテスト時間にどのように影響しているかを理解しました。
この分析をもとに、今後は予測モデルの構築に取り組むことができます。重要なカテゴリ変数やバイナリ特徴量を特定し、適切に扱うことで、より精度の高い予測が可能になるでしょう。さらに、この記事で行ったような分析手法を他のデータセットや業界にも応用することができ、多様な問題解決に役立てることが期待できます。
また、記事では非データサイエンティストとChatGPTの協力によって、短時間で効率的なデータ分析が実現されました。これは、データサイエンスの世界でAIや機械学習の活用がますます重要になっていくことを示唆しています。今後の発展に期待し、継続的に技術の進化に目を向けていくことが重要です。
