データサイエンスに興味がある方、初めて学ぶ方を対象に、データサイエンスとは一体何なのかを解説します。
今回は、データサイエンスとはどのような学問なのか、どのような役割が期待されているのか、日常生活でどのように活用されているのかなど、データサイエンスの基本を学ぶことができます。
データサイエンティストを目指す方はぜひご覧ください。
・データサイエンスとは
データサイエンスとは、統計学や情報工学など様々な分野の手法を用いて、関連するデータを抽出する学問です。
データサイエンスは歴史的に実用化が先行しており、社会的ニーズの拡大を受けて、大学などでもデータサイエンスを学部・学科として設置する動きが出てきています。
・データサイエンスについての疑問
データサイエンスは全く新しい研究分野なのでしょうか？
データサイエンスは、従来の統計学やコンピュータサイエンスの論理的な延長に過ぎないのでしょうか？
人工知能（AI）や機械学習（ML）の起源は何なのか？
などなど、いくつもあると思います。
データサイエンスが多数の学問の集まりでできているという土台が、理解するのが大変な理由の一つです。
これは、データサイエンティストのプロセスに見ることができます。
ビッグデータと呼ばれる大量のデータを保存するためには、大規模で費用対効果の高いストレージが必要
↓
保存されたデータを取り出し、処理するためには、効率的でインテリジェントな技術が必要
↓
分析モデリングには、様々な分析手順を試行錯誤しながら評価できるプラットフォームが必要
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可視化アプローチや表現を用いて、結果をわかりやすく伝えることができるソフトウェアが必要
また、企業やプロセスを十分に理解しなければ、効果的な結果を得ることはできない
そのため、データサイエンスは既存の研究分野の総合力や実践力が試されるテーマといえます。
具体的には
・統計学は数値データの解析に長い歴史を持つ学問である。
・高度な分析モデルは数学に支えられている。
・コンピュータサイエンスによる大規模データ基盤の構築
・情報工学は、ユーザーフレンドリーなツールを作るため
・画像や音声の解析には、パターン認識や機械学習
・可視化情報学
などです。
・データサイエンスが注目される2つの理由
データサイエンスが注目される理由は、大きく2つあります。
1）ビッグデータが身近になった
データ分析にかかる社会的コストが大幅に下がったことが、データサイエンスが注目されるようになった最も決定的な要因です。
インターネットや個人情報カードの普及により、大量のデータ収集がより容易になりました（膨大なデータ量）。
さらに、分析ツールやクラウド技術が今日、猛烈なスピードで進化しています。
その結果、データを高速に取得し、さらに簡単に処理できるようになった可能性があることは特筆すべきことです。
2.莫大な利益を得られる可能性があること
2つ目の重要な要素は、ネットワーク展開に伴う社会的課題の増加です。
「人のつながり」「経済のつながり」「情報のつながり」すべてがネットワークに含まれるのです。
現在、誰もがSNSを通じて世界中の個人と交流する可能性があり、他国の経済問題が自国の金融システムに影響を及ぼし、個人情報の国有化が進んでいます。
このような状況下で問題が発生した場合、その問題は当初の範囲をはるかに超える広範囲な影響を及ぼす可能性があります。
問題が広範囲に及ぶからこそ、救済のための投資が促進されます。
こうした人々を取り巻く環境の変化と、「ビジネスチャンスである」という事実が、データサイエンスへの関心を高め、期待を高めているのです。
・データサイエンスの役割
データサイエンスは、世界の課題解決に向けた社会的な実行への貢献が期待されています。
なぜなら、これまでのデータ分析の結果を 「知る」ことに重点を置いていた環境から、情報を 「使う」「動かす 」ことができるシステムへと移行しつつあるからです。
データサイエンスは、小売、広告、自動車、物流、エネルギー、ヘルスケア、金融、教育、エンターテインメントなど、さまざまな分野で活用されています。
今後、より具体的なソーシャル実装の事例を紹介していきたいと思います。
一例として
・会員の行動を予測し、クーポンを提供することで収益を上げる。
・Webサイトのログイン履歴データを解析して、販売するイベントチケットの価格を変更する。
・機器の故障を予測し、機器のダウンタイムを回避する。
・画像診断技術を使って、医者（人間）が見逃していた悪性腫瘍を見つける。
などがあります。
これらの事例は、それぞれ実用性の一部しか表示されません。
今後は、世界中で「食品ロス」を防ぐための価格規制が行われたり、原子力発電所の大規模な設備故障を予測するために故障を予測する解析モデルが使われたりするような状況が予想されるかもしれません。
このように、多数のデータサイエンティストが集めた知見を互いに共有することで、少しずつ世界を変えていくことができるようになるのです。