基本情報

データサイエンスとは?基本をわかりやすく説明します

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データサイエンスに興味がある方、はじめて学ぶ方に向けて、データサイエンスとは何か説明していきます。

データサイエンスがどのような研究分野なのか、どんな役割を求められてるのか、身近なところでどのように利活用されているのか等、基本情報がわかります。

データサイエンティストを目指している方はぜひご覧ください。

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データサイエンスとは?

データサイエンスとは、統計学、情報工学など、様々な領域の手法を用い有意義なデータを引き出すための研究分野です。

データサイエンスは、歴史的に実践的な取り組みが先に先行し、社会的なニーズが高まった結果として、ようやく大学等のアカデミックの分野でデータサイエンスが学部や学科として設置されることが増えてきました。

データサイエンスは、従来の研究分野の総合力と実践力が試される

データサイエンスへも関する疑問は、

研究分野としてのデータサイエンスとは新しい分野なのか?
データサイエンスは従来からの統計学やコンピューター工学を発展させただけなのか?
人工知能(AI)や機械学習(Machine Learning)はどこから生まれたのか?

など、たくさんあると思います。

データサイエンスをわかりにくくしている理由に、データサイエンスが多くの研究分野の集合体として成り立っているという背景があります。

そのことは、データサイエンティストの仕事の流れをみればわかります。


ビッグデータと呼ばれる大量のデータを蓄積するには大規模でコストのかからない格納先が必要

格納したデータを抽出して加工するには、効率的で賢いツールが必要

解析のモデリングには多くの分析手法を試行錯誤して評価できるプラットフォームが必要

結果についてわかりやすく伝えるビジュアライズの技法や表現のできるソフトウェアが必要
さらに、ビジネスや業務に対する理解が十分になければよい結果はでない


このようにデータサイエンスとは、従来の研究分野の総合力と実践力が試される分野だと捉えることができます。

具体的には、

・数値データ分析に関する歴史的な蓄積がある統計学
・高度な解析モデルを支える数学
・ビックデータのインフラを構築する計算機科学
・使いやすいツールを開発する情報工学
・画像や音声の解析に用いられるパターン認識や機械学習
・視覚化・可視化に役立つデザイン情報学

などがあげられます。

データサイエンスに注目が集まるふたつの理由

データサイエンスに注目が集まる大きな要因はふたつあります。

1.ビッグデータが蓄積されやすくなった

ここまで注目が集まっている一番大きな要因は、データ分析をする社会的なコストが劇的に下がったことがあります。

インターネットと個人情報カードが普及したことで、ビッグデータ(膨大な量のデータ)が蓄積されやすくなっています。

加えて、現代は分析ツールやクラウド技術が目まぐるしいスピードで発達しています。

そのため、情報を高速で収集できるようになり、さらに扱いやすくなったことは特筆すべきことです。

2.大きな収益が期待できるようになった

ふたつ目にあげられる大きな要因は、ネットワークの進展に伴い、社会的な課題が大きくなっている点です。

ここでいうネットワークとは、「人的なつながり」「経済的なつながり」「情報的なつながり」を指しています。

現代は、誰でもSNS上で世界中の人と繋がることができ、遠い国の経済危機が自国の金融システムに影響を与え、個人データは国家的に管理される時代になりつつあります。

このような状況で問題が起きた場合、これまでの規模をはるかに超えた広範囲に影響を及ぼすと考えられます。

問題の対象が大きくなるということは、解決手段への投資が促進されるということです。

このような人々を取り巻く環境の変化と、「ビジネスチャンスである」ということが、データサイエンスへの関心と期待を高めているのです。

データサイエンスに求められる役割

データサイエンスは、世の中の課題に対して社会実装で解決していくという役割を期待されています。

これまではデータ分析の結果を「知る」ことが中心だった環境から、分析結果を利活用して「動かす」ことができる環境へとシステムが進化しつつあるからです。

データサイエンスの利活用分野としては、インターネットサービスにとどまらず、小売・広告・自動車・物流・エネルギー・医療・金融・教育・エンターテインメントと、ありとあらゆる分野の細部に渡ります。

社会実装の、より具体的な例をあげていきます。

例えば、

・会員の行動を予測し、売上の向上が期待できるクーポンを発行する
・サイト上のログイン履歴のデータを分析し、イベントチケットの価格を変更して販売する
・機器の故障を予測し、設備の稼働ロスを防ぐ
・画像診断技術を用いて、医師(人間)が感知できなかった腫瘍を発見する

などです。

これら一つひとつの事例は部分的な有用性しか発揮しません。

しかしながら、価格をコントロールして世界中の「食品ロス」を減らす、故障を予測する解析モデルが原子力発電所の機器の重大な故障の予測にも使える、といったケースがでてくると考えられます。

このように、多くのデータサイエンティストが互いに蓄積していったノウハウを共有していくことが、世の中を少しづつ変える機会になるのです。

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