数学が苦手でもわかる！AIがデータを扱いやすくする「標準化・正規化」入門
AI（人工知能）は、データに基づいて学習し、未来の予測や未知のパターンの発見を行います。ビジネスの現場でAI活用を検討されている皆様も、日々、売上データや顧客データ、 Webサイトのアクセスデータなど、様々な数値データに触れていることと思います。
AIがこれらのデータから正確な洞察を得るためには、単にデータを集めるだけでなく、「前処理」と呼ばれる準備のステップが非常に重要になります。その中でも、特によく行われるのが「データの標準化」と「データの正規化」です。
「標準化？」「正規化？」「数学っぽい言葉で難しそう…」と感じられた方もいらっしゃるかもしれません。しかし、ご安心ください。この記事では、難しい数式は一切使わず、これらの概念がなぜAIやデータ分析で必要になるのか、そしてそれがどのようにビジネスに役立つのかを、分かりやすい例え話を交えながら解説します。
なぜデータの「標準化」や「正規化」が必要なのでしょうか？
AIが扱うデータには、性質の異なる様々な数値が含まれています。例えば、顧客データで考えてみましょう。
- 購買金額: 数千円から数百万円まで、非常に大きな幅があるかもしれません。
- Webサイト訪問回数: 1回から1000回以上まで、これも幅があります。
- 顧客満足度: 5段階評価（1～5）かもしれません。
このように、同じ「数値」であっても、その「尺度（スケール）」や「単位」は全く異なります。購買金額は「円」、訪問回数は「回」、満足度は「段階」です。
もしAIがこれらの異なるスケールのデータをそのまま学習しようとすると、どうなるでしょうか？
例えば、「購買金額」のように値の範囲が非常に大きいデータは、相対的に値の範囲が小さい「顧客満足度」よりも、AIモデルの学習において過剰な影響力を持ってしまう可能性があります。まるで、マラソンランナーのタイム（数時間）と短距離走ランナーのタイム（数秒）を単純比較して、マラソンランナーは全然速くないと判断してしまうようなものです。スケールが違うデータを同じ土俵で比較しようとすると、歪んだ結果になってしまうのです。
AI、特にデータの「距離」や「値の大小関係」を重視するタイプのモデル（例えば、ある顧客と別の顧客がどれだけ似ているか、といったことを計算するモデルなど）は、このスケールの違いに非常に敏感です。
そこで必要になるのが、データのスケールを調整し、異なる種類のデータでも公平に扱えるようにするための前処理、つまり「標準化」や「正規化」なのです。
「標準化」とは？：データの「平均からの距離」で揃える考え方
標準化を一言でいうと、「データの平均が0になり、ばらつき具合（統計でいう標準偏差）が1になるようにデータを変換すること」です。
難しく聞こえるかもしれませんが、これは「元のデータの値が、平均から見て、ばらつきの大きさに対してどれくらいの位置にあるか」という相対的な位置に変換するイメージです。
例えるなら、あるテストで自分の点数が「80点」だったとします。これだけでは、そのテストの難易度が分からないので、良い点なのか悪い点なのか判断できません。
ここで、テストの「平均点」が「60点」、ばらつき具合を示す「標準偏差」が「20点」だったとします。標準化の考え方では、あなたの80点は「平均点（60点）からプラス20点離れている。これは標準偏差1つ分に相当する」と捉えます。
別のテストで、平均点が「70点」、標準偏差が「5点」だったとします。ここであなたが「75点」を取った場合、あなたの点数は「平均点（70点）からプラス5点離れている。これは標準偏差1つ分に相当する」となります。
このように、元の点数は「80点」と「75点」で違いますが、標準化の考え方に基づくと、どちらも「平均から標準偏差1つ分だけ上」という同じ尺度で比較できるようになります。これが標準化の基本的な考え方です。
AIに異なる種類のデータ（例えば、売上金額と顧客満足度）を与える際、それぞれのデータの平均とばらつきを考慮して標準化を行うことで、スケールの違いによる不公平をなくし、AIがデータの本質的な関係性を捉えやすくなります。
「正規化」とは？：データを「決まった範囲」に収める考え方
一方、正規化は「データの値を、ある決まった範囲（例えば0から1の間）に収まるように変換すること」です。
これは、元のデータの中で一番小さい値を0に、一番大きい値を1になるように、他の値もその間に比例して変換するイメージです。
例えるなら、生徒の成績を100点満点から5段階評価（S, A, B, C, Dなど）に変換するようなものです。元の点数の範囲は0点から100点ですが、変換後は5つのランクという決まった範囲に収まります。
正規化は、データ全体の最小値と最大値に基づいて行われます。データの値がすべて、例えば0から1の間に収まることで、AIモデルが特定の入力範囲に制限されている場合に有効だったり、データの絶対的なスケールを揃えたい場合に利用されます。
ただし、正規化はデータの中に極端に大きな値や小さな値（外れ値）があると、その外れ値に引っ張られてしまい、他の大部分のデータが狭い範囲に押し込められてしまうという側面もあります。
標準化と正規化、どちらを使うべき？
AIやデータ分析において、標準化と正規化のどちらを使うべきか、という明確なルールはありません。扱うデータの種類や、利用するAIモデルによって向き不向きがあります。
一般的には、外れ値の影響を受けにくい「標準化」の方が、様々なAIモデルに対して汎用的に使われる傾向があります。一方、データの範囲を特定の区間に限定したい場合や、特定のモデル（ニューラルネットワークの一部など）では「正規化」が有効なことがあります。
最も重要なのは、「AIに様々なスケールのデータをそのまま与えるのは避けるべきだ」という点を理解し、目的に応じて適切な尺度変換（標準化または正規化）を行う必要がある、という認識を持つことです。
ビジネスにおける示唆
ビジネスの現場でAI活用を進める上で、標準化や正規化といった具体的な前処理の計算方法を深く理解する必要はないかもしれません。しかし、「なぜAIは前処理が必要なのか」「なぜ異なる種類のデータをそのまま比較できないのか」という背景にある考え方を知っておくことは、AIプロジェクトを成功させる上で非常に重要です。
- データ分析者が提示する結果の妥当性を判断する際のヒントになります。
- 自社のデータがAI活用に適しているか、どのような準備が必要かの議論に役立ちます。
- AIモデルが期待通りに動かない原因を探る際の手がかりになることもあります。
例えば、AIを使って顧客をグループ分け（クラスタリング）する際に、購買金額のスケールが他のデータより圧倒的に大きいまま処理してしまうと、顧客のグループ分けがほぼ購買金額の高低だけで決まってしまい、年齢や利用頻度といった他の重要な要素がほとんど考慮されない、といった事態が起こりえます。これは、ビジネス上の顧客戦略としては望ましくないかもしれません。
標準化や正規化といった前処理の概念を理解することで、AIがどのようにデータを解釈し、どのような根拠で結果を出すのか、その「裏側」にある数学的な考え方に一歩近づくことができます。
まとめ
AIが異なるスケールのデータを正しく理解し、公平に扱うためには、「標準化」や「正規化」といったデータの前処理が不可欠です。
- 標準化: データの平均を0、ばらつきを1に揃え、データが平均からどれだけ離れているかを相対的に比較できるようにします。
- 正規化: データをある決まった範囲（例えば0から1）に収まるように変換します。
これらの処理は、複雑な数式を理解しなくても、異なる尺度のデータをAIが公平に扱うための「当たり前」の準備であると概念的に捉えることが重要です。
ビジネスにおけるAI活用において、こうした基礎的なデータの前処理の考え方を知っていることは、より質の高いデータ分析を理解し、AIの可能性を最大限に引き出すための確かな一歩となるでしょう。
数学が苦手でも、今回ご紹介した標準化・正規化の概念を理解することで、AIがデータをどのように見ているのか、その基礎の基礎に触れることができたはずです。ぜひ、これからのAI活用にこの知識を役立ててください。