コラム データサイエンスとは一体何？用途やメリットなどを徹底解説！
近年、多くの大学や専門学校などで、データサイエンスを一つの学問として扱うようになっています。しかし、その言葉の意味や学問の内容についてはまだ認知が十分ではなく、よく分からないという方もいるでしょう。ここでは、データサイエンスとは何なのか、注目される理由や将来性についてもご紹介します。
データサイエンスとは？
データサイエンスとは、あらゆる分野で蓄積している莫大な情報(データ)を科学的に分析し、問題の原因を探り、有用な結論や正確性の高い予測を行う学問のことをいいます。
分析には、数学や統計学、プログラミングなどが用いられ、近年ではAIの活用も増えました。主にビジネス上での意志決定に役立てられると思われがちですが、そればかりではありません。スポーツや医療、教育、行政などの分野でも広く用いられ注目されています。
企業や団体、組織などでは、活動にあたり日々多くのデータが蓄積されています。これらのデータは、ただ蓄積するだけでは利益をもたらすことはありません。有益な情報を集めて分析していくことで、顧客やユーザーのニーズや課題を見出すことができます。さらに、新しいアイデアやニーズ、課題に向けた適切なアプローチもできるようになるのです。
データサイエンスが注目・重要視される理由
データサイエンスが重要視されるようになった背景には、インターネットの普及が大きく影響しています。企業や団体、組織と、顧客の両方がインターネットを使用することが一般的になった昨今では、インターネットを介したやりとりが主となってきており、インターネット上には日々莫大なデータが蓄積されています。
このデータには、アナログ時代には知ることのできなかった部分の情報も多く含まれています。例えば、顧客が商品をインターネット上で購入する際に、実際の購買に至るまでの時間や行動を知ることが可能です。
こうしたデータを、ただ統計として処理するのではなく、科学的に分析しうまく活用することで、顧客満足度を高める方法を探り実践することができます。
データサイエンスの歴史と将来性について
データサイエンスという言葉は、実は1960年代には登場していました。しかし、時代の流れとともに意味合いが少しずつ変わってきています。当初は、統計の別名のような形で用いられていたこの言葉が実際に使われ始めたのは1990年代後半のことです。さらに学会で使われるようになったのは2000年代後半とも言われています。
現代は、既にデータサイエンスの重要性が認識されており、人工知能や機械学習の革新などで環境面も十分に整ってきました。大学での学位や社会人としての職位も確立し、ひとつの専門分野・専門家として成り立っています。今後しばらくの間、技術の進歩とともに成長していく、将来性のある分野とも言えるでしょう。
データサイエンスの用途は？
データサイエンスが具体的にどのように用いられるのか、主となる4つの方法について見ていきましょう。
記述的分析
データを視覚化して、何が起こっているのか、何が起こったのかを明らかにするのが記述的分析です。円グラフや棒グラフ、線グラフ、表などを用いて分かりやすく可視化するのが特徴です。
例えば、ホテルの宿泊予約で記述的分析をしたとします。すると、1日でどのくらい予約があったのか、他の日との比較や予約の多い時間帯、パフォーマンスが高い月はいつだったのかなどが見えてきます。
診断分析
何かが起こった時に、その理由を理解するための分析です。例えば、ホテルの宿泊予約が急増したとします。その理由は何なのかを知るために行うのが、診断分析です。ホテルの宿泊予約が急増する理由は、近場でコンサートがある、イベントがある、大きな会合がある、観光地が賑わうなどのさまざまな理由がありますが、その理由の発見につなげることが目的です。
診断分析で用いる手法は、ドリルタウン、データディスカバリー、データマイニング、相関などがあげられます。
予測分析
予測分析では、履歴データを使用して将来の予測をし、備えることを目的としています。例えば、ホテルの宿泊予約においては、あらかじめ予約が急増する時期や理由を踏まえた上で、特定の期間の需要に対する広告を早い段階で行うなどの対処ができるようになるでしょう。
ここで用いられるのは、機械学習や予測、パターンマッチング、予測モデリングなどの手法です。
処方的分析
データを通じて将来起こりそうなことを予測するだけでなく、適切な対応策を提案することが処方的分析の目的です。起こりえることが予測できても、対処が間違っていれば十分な結果を得ることができません。そういった間違いをできる限り防ぐために、処方的分析が用いられます。
ここでは、グラフ分析やシミュレーション、ニューラルネットワーク、機械学習のレコメンデーションエンジンなどが用いられるのが特徴です。処方的分析によって、会社や企業はマーケティング戦略に自信を持つことができ、適切な方法で対処することが可能となります。
データサイエンスのメリットとは？
データサイエンスは、多くの企業等にとって必要不可欠な存在になっています。そのメリットをご紹介します。
客観的な経営判断とリアルタイムでの最適化ができる
日々刻々と変化する状況下において、トラブルやアクシデントなどに早急に対処することは非常に重要ですが、困難な部分も多いです。特に大企業の場合、さまざまな状況を見越して適切な対応を考えておく必要があります。
データサイエンスを活用することで、トラブルが起きた時の適切な対処に備えることができ、事業活動における重大な損失や混乱を未然に防ぎやすくなります。
また、客観的な経営判断ができるようになり、その時の状況での適切な判断もしやすくなる点がメリットです。これまで、個人の経験や能力に影響されてきた重要な決定や判断も、データサイエンスの活用によって客観的に行うことができます。
業務の効率化とコスト削減ができる
データサイエンスを活用すると、慣習化して非効率なまま行っている業務の見直しも可能になります。昔ながらの方法から脱却できずにいる業務は、それが非効率だったとしても気づかないことも多く、それだけ無駄な手間と時間がかかることにも気づきにくくなっているでしょう。
データサイエンスによる分析結果で業務の課題が明らかになり、客観的な結果が出れば、より適切な方法に変えていきやすく、コスト削減にもつながっていきます。
顧客満足度を高めることができる
データサイエンスによって、企業側が気づかない顧客のニーズが明らかになると、より求められるサービスを充実させ、顧客の心をつかむ対応がしやすくなります。そのおかげで、収益の大幅アップやリピーターの増加なども期待できるでしょう。
例えば、顧客側から見たシステムの使いやすさ、利便性、分かりやすさ、サポート対応などへの細やかな意見は、企業側では把握しきれないことが多々あります。
データサイエンスと混同しやすいデータフィールドとの違い
データサイエンスという言葉は、他の関連するデータフィールドと混同して認識されることも多いです。その違いについて、把握しておきましょう。
1：データサイエンスとデータ分析
データサイエンスとデータ分析は、同じ意味合いで使われることもしばしばありますが、正確には違います。
データサイエンスの場合、データの収集から始まり本質にたどり着くまでのすべてを包括する意味を持ちます。一方、データ分析は、統計、統計分析、数学といったものを用いてデータを分析することだけを示した用語です。
2：データサイエンスとビジネス分析
データサイエンスとビジネス分析には、重複している部分もあります。しかし、それぞれが主に用いるテクノロジーは違い、データサイエンスではよりデータテクノロジーを活用し、ビジネスデータを処理していきます。
一方、ビジネス分析では、蓄積されたデータを用いて傾向や成果を予測し、将来起こりえる成果を究明するのが大きな目的となります。
ビジネス分析では、ビジネス全般や毎日の運営に焦点を当てますが、データサイエンスでは問題の理解とともに解決策につながるツールを構築するなど、プログラムの作成や新しいアルゴリズムの開発まで行います。
3：データサイエンスとデータエンジニアリング
データエンジニアリングは、データを解釈するための基盤となるテクノロジーに強く関係しています。例えば、データモデルの作成やデータパイプラインの構築、抽出、変換、読み込みといった部分を指すことが多いです。
データサイエンスでは、データエンジニアリングで構築および保守されているシステムを用いて必要なデータを取得し、その後の仕事に役立てるのが一般的です。
4：データサイエンスと機械学習
機械学習は、人工知能の一部であり、コンピュータにデータを読み込ませて分析させる手法のことを指します。データサイエンスで使われるツールの一つであり、データから自動的にインサイトを得るために重要な役割を果たします。
5：データサイエンスと統計
統計は、数学を軸として定量的なデータから情報を収集して解釈しようとします。一方、データサイエンスでは、統計も含む多くの手法を用いてさまざまな形式のデータから情報を集めます。
データサイエンスの専門家”データサイエンティスト”とは？
データサイエンティストは、データサイエンスを実行する専門家です。企業などのビッグデータから、必要な情報を収集し分析・解析して、有益な提案を行うのが主な仕事となります。
数学や統計、機械学習、プログラミングなど、高度なIT技術が求められるのはもちろん、たどりついた結論を企業側に提案するプレゼンテーション能力も不可欠です。つまり、データサイエンティストは、データサイエンスに関する知識や技術と、ビジネススキルを併せ持つ専門家とも言えるでしょう。
関連リンク：
データサイエンティストとは？仕事内容や需要、年収などを解説
https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/folder/1/
データサイエンティストにおすすめの資格とは？勉強方法なども解説！
https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/folder/2/
データサイエンティストになるにはどうしたらいい？必要なスキルなど
https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/folder/4/
データサイエンスを学ぶなら”順天堂大学”
順天堂大学は、8学部4研究科6付属病院からなる、健康総合大学・大学院大学です。「教育」「研究」「実践・診療」の3つの柱を通じ、出身校や国籍、性別による差別なくグローバル社会で医療・健康・保健・福祉を支える人材の育成・輩出に取り組んでいます。
順天堂大学の健康データサイエンス学部では、人々が直面する健康課題に対するヘルスデータサイエンティストとして活躍できるカリキュラムが充実しています。
医療機関や製薬企業、スポーツのメーカー、官公庁など、ヘルスデータサイエンティストの職場は多岐にわたります。健康に関する学問とデータサイエンスの両方を修得した人材は、これからより需要が高まると予想でき、順天堂大学では各分野におけるプロフェッショナルから学べるというメリットも。グローバルな活躍がのぞめるよう、海外の教授も迎えています。
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健康データサイエンス学部｜順天堂大学 https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/ 順天堂大学健康データサイエンス学部 資料請求 |
まとめ
データサイエンスを扱うデータサイエンティストは、インターネットの普及により多くの企業・会社から求められる存在になっています。特に、医療や健康、保健、福祉といった分野は人々の暮らしとは切っても切れない関係にあり、今後ますます需要が高まると言えるでしょう。データフィールドにはさまざまな専門家がいます。その違いを理解し、将来の進路を考えていきましょう。