GIGOの原則とは？ざっくりと3行で
- 不完全なデータを入れたら、不完全な結果しか出てこないというコンピュータの世界の鉄則のこと！
- それがデータの正確性を保つ重要性を説き、システム設計や分析の初期段階で有効です。
- 現場で使うと原因不明のエラーや分析ミスによる手戻りがなくなります。
【深掘り】これだけ知ってればOK！
どんなに高価で高性能なAIや計算ソフトを導入しても、元となるデータに間違いや漏れがあれば、導き出される答えは無価値なゴミになってしまいます。現代ではビッグデータやAI活用が叫ばれていますが、その成否はアルゴリズム以上にデータの綺麗さに依存しています。この原則を忘れると、間違ったデータに基づいた誤った意思決定を下すリスクが生じるため、常に意識しておく必要があるのです。
会話での使われ方
分析結果が変なのは、元のエクセルの入力ミスが原因だね。まさにGIGOの原則そのままだよ。
AIに学習させる前に、GIGOの原則を意識してデータの不備を徹底的に排除してください。
システムをいくら作り込んでも、使う人がデタラメな値を入力したらGIGOになるから注意しようね。
【まとめ】3つのポイント
- 腐った食材で美味しい料理は作れない：最高級の鍋を使っても、中身が腐っていれば出来上がるのは毒料理と同じです。
- 出口ではなく入り口を疑う習慣：計算が合わない時に計算式を直す前に、まずは入力された数値が正しいかを確認しましょう。
- 質の高いアウトプットは質の高いインプットから：正しいデータを入れる手間を惜しまないことが、最終的な生産性の向上に直結します。
よくある質問（FAQ）
- QGIGOの原則はいつ使うのがベストですか？
- Aシステム設計時のバリデーション（入力チェック）の検討や、データ分析の結果が直感とズレている原因を探る際に使うのがベストです。
- QGIGOの原則を失敗させないコツはありますか？
- A人間による入力を極力減らし、自動収集や選択式プルダウンを活用して、ゴミが混入する隙を物理的に無くすことです。
- QGIGOの原則の具体例は何ですか？
- Aアンケートの自由記述欄にある表記ゆれ、センサーの故障による異常値、古い名簿データの住所変更漏れなどが挙げられます。
- QGIGOの原則とシステムエラーとの違いは何ですか？
- Aシステムエラーは処理が止まることですが、GIGOは処理自体は正常に動いてしまい、一見正しそうな顔をして間違った答えを出してくる点が異なります。
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