みなさん、こんにちは。
技術が発達した現代では、AIや5Gなど新しいIT技術が日々出てきています。
そんな多くの情報に囲まれながら生きる私たちですが、「データサイエンス」という単語については詳しくご存知でしょうか
今回は、データサイエンスについてお伝えしようと思います。
データサイエンスの意味とその役割とは？
データサイエンスを簡単にまとめると？
データサイエンスを簡単にまとめると、膨大な情報（データ）にまつわる学問のことです。
主な目的としては、データから表面上見えない特徴であるインサイトを見つけることやその見つけ方についての研究を行う学問です。
学問とは言え、統計学や数学などほかの学問との関連も強く、データサイエンスとはかなり広範囲にわたる学問であると言えるでしょう。
データサイエンスは、「データ」と「サイエンス」という2つの言葉の組み合わせになります。
ここでのデータとは、あらゆる情報のことを指します。例えば、携帯の検索履歴やスーパーでどういったものが買われているかなど私たちに関係があるものもあれば、医療で集められたデータなど専門的なものもデータとして含まれています。
サイエンスは、理科という意味にもなりますが、ここでは「科学」として使われています。科学とは、人間の気持ちのように主観的ではなく数字など客観的な観点である事象や経験を研究することです。
まとめると、「データサイエンスとは、客観的な観点を使って、膨大なデータに関する研究を行う学問である。」となります。
データサイエンスはどういった役割を持つの？実例を使って紹介！
データサイエンスは、企業等で行う事業や新商品開発に大きな影響を与えています。
なぜならば、今までは気付かなかった新しい傾向をデータサイエンティストが見つけることで、新商品の開発や企業事業のやり方に新しい道を切り開いてくれるためです。
分かりやすい例を2つ出してみます。
コンビニエンスストア
1つ目は、コンビニエンスストアのPOSデータです。
みなさんが利用するコンビニエンスストアには、様々な商品が存在していますよね。
実は、店舗ごとによって、商品の入荷数やどのジャンルの新商品が置かれるかなどが異なってきます。
これは、コンビニエンスストアにあるPOSデータが持つデータを解析した結果得られた情報を基に判断されています。
POSデータとは、利用者が店舗で何を買ったかなどを記録しているデータのことです。
データサイエンスを使ってPOSデータを分析すると、どの時間帯にどういったものが買われるか、女性は男性に比べてお茶を頻繁に購入する傾向にあるなど様々な傾向を発見することができます。
このデータをコンビニエンスストアの仕事内容で上手に利用すれば、同じコンビニエンスストアでも他店とは違う「自分の店舗の強み」を認識して伸ばすことができます。
また、このデータは利用者が増えるほど蓄積・更新されていくため、流行品の取り入れやより正確な利用者のニーズ発見にもつながります。
データサイエンスをうまく利用した例の1つです。
スーパーマーケットの陳列棚
2つ目が、スーパーの陳列棚のデータです。
あるスーパーＢ店では、野菜が置かれている棚の近くに飲み物を置いていました。データサイエンスの観点からこのデータを見てみると、飲み物の中でも特に野菜ジュースが売れていることに気づきました。
野菜を買いそのまま野菜ジュースを買う行動に出る利用者が多いことが分かりました。
データサイエンスでこのことが分かったスーパーＢ店はすぐさま、野菜の陳列棚の隣に野菜ジュースコーナーを作ったところ、今まで以上に売れ行きが上がったそうです。
これもデータサイエンスの活用によって、店の利益が増加させることができた例です。
工事現場
3つ目は、工事現場です。
ある現場では橋を建設しなければいけませんでした。
しかし、その橋は1日の交通量が多く、今まで以上に頑丈なつくりにする必要がありました。
そこで、その橋を通過する交通量や重量などのデータを分析し、耐えられる重さの基準値を導き出しました。
その基準値を参考にして、橋を設計し、見事今までよりも頑丈なつくりの橋を作り上げることができました。
これもデータサイエンスによって、導き出された予測値が工事に影響を与えています。
このように、データサイエンスは一見私たちの生活に普段馴染みのない言葉のように感じますが、あなたが普段行くコンビニやスーパーでも実際にデータサイエンスに基づいて商品が置かれていたりします。
また、今後さらに多くのデータ通信が行われることを考えると、データサイエンスは今後必ず必要なものになるのかもしれません。
今後のデータサイエンスの重要性が上がる！？
冒頭でもお伝えしましたが、今後私たちは５Gという通信技術を利用できるようになります。
５Gになると、これまで以上に多くの情報を飛ばせるようになります。
つまり、情報量が今後今まで以上に多くなっていきます。
そうした状況になると同時に、データサイエンスの貴重性や重要性も今まで以上に増してきます。それは、ビッグデータと呼ばれるデータがどんどん増えてくるからです。
ビッグデータが持っている見えない価値の高さ
ビッグデータとは、名前の通り膨大なデータの一覧表のことです。
今後情報量が増えると、今までの蓄積されていたデータの何倍ものデータ量がさらに蓄積されていきます。
実は、この蓄積されているデータには見えない価値が存在します。
先ほどの例では、データサイエンスによって、店が持つデータから顧客の特性を見つけだし、それを売り上げに繋げる事が出来ていました。
今後、こういったことがより行いやすくなります。
なぜならば、膨大なデータが蓄積されていくからです。
ビッグデータの中に存在する見えない特徴を、データサイエンスを使う仕事であるデータサイエンティストによって見つけだすことができれば、企業はその情報を使い、業務改善や新商品開発に大きな良い影響を与えることができます。
データサイエンスは、こうしたビジネスに直結する非常に大事なものになっています。
そのため、データサイエンティストの需要が高まってもいます。
弁護士等と異なり、データサイエンティストになるために必要な資格や試験はありませんが、統計学やプログラミングなど様々な知識を要します。
今後、企業が社員に仕事に必要な業務としてデータサイエンスを必須で学習させる、なんて日が来るかもしれないですね。
様々な場所で学べるデータサイエンス
データサイエンスについての動画がYouTube上にあがっています。
文字だけでは、飽きてしまう方には動画で概要を簡単に学んだあとに、書籍等を見ることをおすすめします。
また、データサイエンスを活用するデータサイエンティストに必要なプログラミングスキルについても様々な場所で学ぶことができます。
こういった機会にプログラミングスキルについて知っておくだけでも、今後あなたの知識として役に立つかもしれません。
まとめ
- データサイエンスは、膨大な情報から特徴を見つけだすための学問
- ビジネスに直結する学問でもある
- 身近にはデータサイエンスに影響を与えられたものが多く存在している
いかがだったでしょうか。
データサイエンスとは、IT社会になっていく今後においては、非常に重要な単語の1つになってくるでしょう。
興味がある方は、ぜひ調べてみることをお勧めします。
