G検定（ジェネラリスト検定） AIの社会実装と数理・統計 練習問題 第2問: データ分析のプロセスモデルであるCRISP-DMと、それを機械学習向けに拡張したCRISP-ML(Q)に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

肢3が不適切です。CRISP-ML(Q)を提案した論文（Studerら, arXiv:2003.05155）は、実務ではビジネスの目標が手に入るデータによって決まったり変わったりするため、CRISP-DMで別々だったビジネス理解とデータ理解を1つの段階にまとめたと述べています。

細かく分けたのではありません。

肢1は同論文の表1が示すCRISP-DMの6段階とその順序です。肢2について、同論文はCRISP-DMを、成功や完了の基準を満たすまで前の段階を見直す反復を含む、後戻りのあるウォーターフォール型の進め方と説明しています。

肢4は、データの分布の変化などによるモデルの劣化に対処するためにCRISP-ML(Q)が加えた段階です。CRISP-DMの最後の段階は展開で、監視と保守はCRISP-ML(Q)で加わった点を区別しましょう。