アルゴリズムとは、ある目的を達成するための手順や計算のルールを、誰が実行しても同じ結果になる形で整理したものです。データの利活用では、分析の計算方法だけでなく、検索の順位付け、レコメンド、異常検知、機械学習モデルの学習手順など、幅広い場面でアルゴリズムが使われます。
アルゴリズムが重要なのは、結果が「再現できる」状態をつくり、判断や自動化の品質を安定させられるからです。手順が曖昧なままだと担当者ごとに結果が変わり、改善の議論が進みにくくなります。反対に、アルゴリズムとして手順を明文化すると、検証と改善のサイクルを回しやすくなります。
具体例として、売上の集計なら「注文データを日付でまとめ、キャンセル分を除外し、税抜に換算する」といった手順がアルゴリズムに当たるものです。機械学習の文脈では、分類や予測を行うために、決定木や勾配ブースティング、ニューラルネットワークなどの学習手法を指してアルゴリズムという場合もあります。
アルゴリズムは正しさだけでなく、計算コストや説明のしやすさ、偏りの有無も含めて選ばなければなりません。用途に合わないアルゴリズムを使うと、期待した精度が出ないだけでなく、運用負荷やトラブル対応が増えることもあります。
