フィーチャーエンジニアリングは、生データを機械学習モデルが扱いやすい特徴量に変換し、予測に効く情報を引き出す設計・加工の作業です。モデル選定よりも前に、どの情報をどの粒度で持たせるかが性能と安定運用を左右します。たとえば行動ログの集計、カテゴリのエンコード、欠損処理、正規化、日時から曜日や季節性を作る加工などが代表例です。
実務では、業務プロセスの理解にもとづいて「意味のある単位」に集約する設計が効きます。時系列ならラグ特徴量や移動平均、直近7日などのウィンドウ集計が定番で、将来情報が混ざらない切り方が肝になるでしょう。特徴量が増えるほど再計算や再学習の負荷も増えるため、計算定義と依存関係を管理し、再現可能にしておくと運用が回しやすくなります。
注意点として、目的変数に近い情報をうっかり混ぜるリーケージが起きやすく、検証では高精度でも本番で崩れる原因になります。学習時の特徴量と推論時の特徴量がズレる学習・推論の乖離も頻発するので、同じロジックで作る仕組みとテストが必要です。特徴量の分布変化を監視し、バージョン管理とロールバック手順まで用意しておくと、継続改善がしやすいでしょう。
