データサイエンスとは？注目されている理由やデータサイエンティストについても解説

「データサイエンスってなんだろう」
「なぜデータサイエンスは注目されているの？」

と思うことはありませんか？

データサイエンスは、ビジネスや研究で多いに役立つ技術です。

そんなデータサイエンスには、どのようなメリットや特徴があるのでしょうか。

そこで今回は

について解説していきます。

この記事を読めば、データサイエンスについての理解を深めることができます。

ぜひ最後までよんでみてください。

データサイエンスの基礎知識を解説

データサイエンスとは、さまざまな分析の手法を用いて、大規模なデータから新たな価値を生み出す技術のことです。

具体的には統計学や機械学習、情報工学など、多岐にわたる領域の手法を用います。

例えば、

などさまざまな分野で活用され、データサイエンスは現代社会において、なくてはならない技術です。

そのため、データサイエンスを専門的に学べるスクールも多くあります。

また、データサイエンスの習得は難しい、と思う方はプログラミングスクールをおすすめします。

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データサイエンスが注目される2つの理由

データサイエンスの登場は、1974年にさかのぼります。

ピータナウアという科学者が出版した書籍の中に、「データサイエンス」という言葉が頻繁に使用されたのが始まりです。

しかし、なぜ近年になってさらに注目を浴びるようになったのでしょうか。

ここでは、注目の理由について解説します。

それぞれみていきましょう。

1.大規模なデータ収集が可能になった

1つ目の理由は、大規模なデータ収集が可能になったからです。

一般的に、データサイエンスに用いられる多くの分析手法は、大量のデータを必要とします。

これまで、データ収集にかかるコストと時間が課題に挙げられていましたが、

このような電子機器が普及したことにより、低コストで大規模なデータ収集が可能になりました。

2.収益が期待されるようになった

データサイエンスは人工知能だけではなく、統計学や情報工学などの手法を用います。

データサイエンスの活用により、企業内の業務効率を図って収益を改善できるようになっています。

具体的には、

このような分野にデータサイエンスを活用したのです。

データサイエンス・人工知能（AI ）の違い

データサイエンスとAIは、下記のような違いがあります。

データサイエンスの場合、人が考えた領域で分析をおこなうため人によって分析結果は異なります。

一方、人工知能はコンピューターが一度学習した動作を何度も繰り返すことが可能なため、高い精度の分析をおこなえます。

どちらもデータ分析をおこなうため、似ていると感じる方が多いかもしれませんが、それぞれ意味は異なるのです。

人工知能に興味がある方は、プログラマーをおすすめします。

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データサイエンスのメリット2選

データサイエンスには、下記のようなメリットがあります。

このようなメリットは、ビジネスにおける成果を高めています。

それぞれみていきましょう。

1.生産性を高められる

データサイエンスは、過去に蓄積されたデータの分析によって、今何が必要なのか的確に導き出すことができます。

例えば、人間が過去の売り上げを見ながら、どの商品が売れているのかを研究する必要する必要がありません。

データサイエンスに任せることによって、素早くその結果を求められるからです。

要するに無駄な作業を省き、必要な作業をのみをおこなうことで、全体の生産性を高められるのです。

2.データから意思決定をおこなえる

データから意思決定をおこなうことで、過去のデータの蓄積を有効活用できることになります。

例えば、人間が主観で意思決定をした場合には「バイアス」といって、無意識に偏見が入ってしまうことがあります。

しかしデータサイエンスの場合は、完全にデータを客観的に比較して意思決定をおこなうので、より最適な答えを導き出せるようになります。

データサイエンスの実施方法

データサイエンスは、下記のようにおこないます。

とくに、一番最初の工程である、「分析する目的の設定」は、明確におこないましょう。

目的に沿って研究の方向性を立てるため、曖昧な設定をしてしまうと期待とはずれた結果になってしまいます。

目的が決定したら、質の良いデータを揃え、的確な手法を選んで分析をおこなっていきましょう。

注意するポイントは、すべての工程で手を抜かないことです。

精度の高い分析結果を出すためにも、ひとつひとつの工程を正確におこなってください。

データサイエンスを活用している3つの事例

下記3つの項目は、データサイエンスを活用する業界です。

それぞれ解説します。

1.医療

医療業界では、患者の病気を未然に防止することに役立てています。

具体的には、過去の患者のデータを分析し、おこりうる病気のリスクを判定できるのです。

ほかにも、厚生労働省がSNSを通して最新情報の発信や情報収集をおこない、感染の発生状況や感染対策を取った事例が挙げられます。

この作業は、人間がひとつひとつこなす場合、膨大な時間を要します。

しかし、データサイエンスによって多くの人々の情報を素早く集められるようになりました。

つまりデータサイエンスを活用して、医療現場における人材不足が深刻化する中でも、限られた人員で高品質な医療サービスを効率良く提供することが可能になったのです。

2.飲食

飲食業界ではデータサイエンスは必要不可欠です。

なぜなら、

これらをおこなうことで、飲食店の最善な運営方法を導きだしているからです。

具体的には、廃棄の減少、売り上げの向上につながるクーポンの運用など。

仕入れなどの管理は人ができても、接客や調理をしながらお客さんの様子を一人一人細かく見ることはできません。

つまり飲食業界で、改善が必要な時はデータサイエンスが必要不可欠なのです。

3.ECサイト

ECサイトでデータサイエンスを活用することで、売上を伸ばしています。

具体的には、ユーザーの購入履歴や閲覧履歴の分析をおこいました。

これにより、ユーザーにヒットする商品をレコメンドできるようになったのです。

また、他にもユーザーに合った広告を提示することで購買欲求を高め、サイトへの流入数を増加させています。

データサイエンスのスキルを活かせるデータサイエンティスト

データサイエンティストは、データサイエンスの技術を用いて合理的な意思決定をサポートしています。

そんなデータサイエンティストについて解説します。

それぞれみていきましょう。

1.仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、さまざまデータから価値を創出して、ビジネス課題に答えを出していくプロフェッショナルです。

具体的には下記のような業務をおこないます。

出した結果やレポートは、ビジネスにおける意思決定の判断材料になります。

データサイエンティストの仕事は、現在注目されている新しい職種であり、課題解決の喜びを感じることができます。

2.データアナリストとの違い

データサイエンティストと、データアナリストはどちらもデータを用いた分析をおこないます。

しかし、データ分析用いる手法や、扱うデータがことなるのです。

つまり、分析できる規模や、身に付けるべきスキルがことなるのです。

3.求められるスキル

データサイエンティストには、主に下記のようなスキルが求められます。

膨大なデータの取り扱い、根本にある課題解決に向けた提案おこなうので、それに関連するスキルが必要です。

資格を習得する必要はありませんが「統計検定」「オラクルマスター」などを保有しておくと、実践の場でも役立ちます。

データサイエンティストにおすすめの資格10選！難易度や合格率、初心者でも分かる勉強法を解説！

まとめ：データサイエンスとは私たちの生活を豊かにしてくれる技術

本記事では、データサイエンスについて解説しました。

データサイエンスの技術はどんな業界でも求められます。

ビジネス上の課題解決への関心が高い人や、データを楽しみながら扱うことができる方は、データサイエンティストを目指してみるのがおすすめです。