データサイエンスとは？身近な例から学ぶ分析の最前線

AIやIoT、ビッグデータといった先端技術の需要が拡大している中で、これらを支える「データサイエンス」という専門分野も注目されています。

一度は耳にしたことがある方も多いと思います。

しかし、具体的にどういったことを学ぶのか、AIやIoTなどとどういった関係があるのか、詳しく理解できていない方も少なくありません。

そこで今回は、データサイエンスとはどういった分野なのか、私たちの身近にある活用例などをもとに分かりやすく解説します。

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、膨大なデータを分析することで、課題解決や意思決定につながる有益な情報や知見などを導き出す手段のことです。

データサイエンスは、数学や統計学といった古くから存在する学問だけでなく、さまざまな手段、ツールを組み合わせて行われることが大きな特徴といえます。

たとえば、コンピュータプログラムや機械学習などを組み合わせます。

昨今のビジネス業界ではDXが推進されていますが、これにはAIやIoTといった先端技術が欠かせません。

AIやIoTを駆使するためには膨大なデータが必要ですが、データを有効的に活用するためには適切に整理・分析する必要があります。

そのためにデータサイエンスは不可欠な学問といえるのです。

ちなみに、データサイエンスに特化した専門人材はデータサイエンティストとよばれ、さまざまな業種において需要が高まっています。

データサイエンスと統計学の違いについて

データを分析するという意味において、データサイエンスと統計学は同じようなものではないかと混同されることが多くあります。

しかし、両者には大きな違いがあります。

まず、データサイエンスは上記でもご紹介した通り、課題解決や意思決定につながる情報や知見などを導き出すことを目的としています。

そして、統計学を含むさまざまな学問、手法、ツールを組み合わせて行われます。

これに対し統計学とは、データ群の中から一定の規則性や法則性を導き出す学問です。

データサイエンスにおいて重要な役割を果たす学問であることに違いありませんが、あくまでも統計学はデータサイエンスの一部と捉えることができます。

データサイエンスの特徴と身近な活用例

データサイエンスと聞くと専門性が高く、とっつきにくい印象を抱きがちですが、実は私たちの生活において身近な存在でもあります。

どういった場面でデータサイエンスは活用されているのか、実社会でのデータサイエンス活用例をご紹介しましょう。

活用例1.小売店舗の在庫管理

スーパーやコンビニ、デパートなどの小売店舗では、店舗の立地や曜日、季節などさまざまな要因によって来店客数が変化し売上にも影響を及ぼします。

過剰在庫や売り切れを防ぐためには、需要と供給のバランスを考慮し適切な在庫を確保しておくことが重要です。

そこで、データサイエンスを活用することで、過去の売上データなどをもとに適切な在庫管理に役立てられます。

活用例2.物流業界における配送管理

大量の荷物を複数の目的地まで効率的に届けるためには、配送ルートの選定をはじめとした配送管理が不可欠です。

また、季節によっても物流量は大きく変化するため、どの程度の配送車両とドライバーを確保しなければならないかをマネジメントする必要もあります。

データサイエンスを活用すれば、過去の物流データをもとに適切な配送管理のプランを策定でき、ムダのない効率的な配送に役立てられます。

活用例3.天気予報・自然災害の予測

天気予報では、これまで蓄積してきた膨大な気象データをもとに、今後の天候や気温などを予測しています。

また、昨今頻発している自然災害の被害を防ぐためにも気象データをもとにした予測が不可欠です。

しかし、膨大なデータを人の手によって分析するのは、限界があります。

データサイエンスを活用することで膨大な気象データを瞬時に分析でき、予測の精度を高めることにもつながります。

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データサイエンスとAI

データサイエンスの分野が注目されている背景のひとつに、AIの需要が拡大していることが挙げられます。

データサイエンスとAIはどういった関係があるのか、AIが広がる社会の中でデータサイエンスを学ぶ意味についても解説します。

AIとデータサイエンスの関係

AIの基本的な仕組みは、膨大な量のデータをコンピュータに学習させ、人間のように過去に学んだ知識をもとに適切な判断や推論、予測を行うというものです。

しかし、AIは自らデータを学習し知識を広げていけるという特徴がありますが、AIに取り込む学習データの質が低いと優れたAIを構築することはできません。

目的や役割に応じたAIを構築するためには、どういったデータを集める必要があるのかを正確に理解しなくてはなりません。

そして、それに応じたデータ解析や、統計処理なども行う必要があります。

これにはデータサイエンスの知見が不可欠であり、優れたAIのシステムを構築するためにはデータサイエンティストが重要な役割を果たすのです。

AIによるデータ分析の進化

AIはここ数年になって生まれた技術ではなく、実はコンピュータが社会に広く普及する以前から研究されてきた歴史があります。

1950年代の第一次AIブームでは、数学の定理証明など限られた問題解決のために用いられました。

しかし、社会のさまざまな課題を解決するのは難しくブームは終焉します。

その後、1980年代には第二次AIブームが起こり、特定分野に関する知識を組み込んだエキスパートシステムが注目されます。

しかし、AIに組み込む知識は人間が用意しなければなりません。

その量があまりにも膨大であることや、曖昧な事象に関する判断が難しいといった問題も露呈しました。

データサイエンスと機械学習

現在は、第三次AIブームにあたります。

エキスパートシステムで課題とされた、膨大な量のデータをAIに学習させるという点については、機械学習によって解決されつつあります。

機械学習とは、膨大なデータの中からヒトがある程度用意した一定の法則性や規則性、パターンに沿ってコンピュータが分析を行う手法です。

これを派生させたものを、ディープラーニング（深層学習）とよびます。

ディープラーニングではより深く分析する事で、コンピュータが自ら法則性や規則性を見つけ出すことができます。

しかし、学習データの種類や内容、さらに機械学習そのもののアルゴリズムによっては分析結果が大きく変わってくる可能性があります。

AIをさまざまな課題解決に役立てるためには、学習データとして取り込むべきものや機械学習のアルゴリズムを正しく理解する必要があります。

データサイエンスでは、それらの専門的な知見を学ぶことができます。

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データサイエンスの発展と将来性

データサイエンスはこれまでどのような歴史を辿ってきたのか、そして今後どのようになっていくのかを解説します。

データサイエンスの進化の歴史

データサイエンスの分野は、AIと同様に古くから研究されてきた分野のひとつでした。

1974年にデンマークのピーター・ナウアという科学者が、自身の書籍で用いたのが始まりとされています。

第二次AIブームの真っ只中である1990年代には、機械学習のアプローチ手法としてデータサイエンスが注目され始めます。

一方、同時期にはマーケティング分野においてもデータサイエンスは注目されはじめ、一般企業のデータ分析などに取り入れられるようになりました。

2010年代に入ると第三次AIブームが到来し、AIによる高精度の画像認識システムが話題となります。

このようなセンセーショナルなニュースもあり、AIはかつてないほど注目度が高まり広く認知されるようになりました。

同時に、機械学習やディープラーニング、そしてデータサイエンスもバズワード化し、データサイエンティストの需要は高まっている現状があります。

データサイエンスの現状における課題

これまでもご紹介してきた通り、AIの発展においてデータサイエンスは不可欠な分野といえます。

しかし、データサイエンス業界は決して明るい話題ばかりではなく、さまざまな課題が残っていることも事実です。

たとえば、収集した生データはそのままの状態で利用できるとは限りません。

全角・半角の混在やデータの一部欠損、形式が統一されていないなどの問題があり、これを適切に処理するためには膨大な時間とコストがかかってしまいます。

また、機密データや個人情報などを扱う場合には情報漏えいのリスクがつきものであり、万全のセキュリティ対策も求められます。

さらに、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストは圧倒的に不足しており、人材の育成や採用に苦労している企業も少なくありません。

データサイエンスの発展の可能性

AIの需要は増加傾向にあり、今後さらに社会へ拡大していくと予想されます。

AIの発展にはデータサイエンスの専門家であるデータサイエンティストが不可欠ですが、慢性的な人手不足に陥っている現状もあります。

データサイエンスという分野そのものは将来性が高く、今後さらに発展していく可能性を秘めています。

しかし、そのためには専門人材の育成や業務の効率化、万全のセキュリティ対策といった課題も解決していく必要があるでしょう。

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城西大学で学ぶデータサイエンスの特徴

城西大学では、2025年4月に「情報数理学科」を新設予定です。

データサイエンスの基本である分析力や応用力はもちろん、プログラミングを通しデジタルスキルを身につけることもできます。

また、実際に企業や行政などの実務で用いられているデータを用いながら、企業・自治体から招かれたゲスト講師によるカリキュラムも行われます。

そのため、社会に出てからも通用する実践的なスキルが身につくのも大きな特徴といえるでしょう。

さらに、情報数理学科は紀尾井町キャンパスに新設される予定です。

新宿や渋谷からのアクセスも良いため、充実した大学生活を送れることも大きな魅力のひとつです。

まとめ

日進月歩で進化が続くAIは今後私たちの生活に不可欠な存在になる可能性が高く、データサイエンティストはこれを裏で支える重要な役割を果たします。

将来性が高く社会に広く貢献できる分野を学びたいと考えたとき、データサイエンスは有力な候補のひとつに挙げられるでしょう。

社会に出てから役立つ実践的なデータサイエンスを学びたいという方は、ぜひ城西大学 情報数理学科への入学をご検討ください。

◆城西大学 情報数理学科特設サイト◆