現代では、幅広い場面で情報が重要視されます。
ただ、情報はそのままでは活用しにくく、分析が必要です。
大量の情報を分析するには、AIの機械学習などを用いた、データサイエンスが欠かせません。
データサイエンスは、身近なところでも活用されていることが多いです。
その具体的な身近な活用事例を、ご紹介していきます。
データサイエンスにできることとは？
実際にデータサイエンスが活用されている身近な例を見る前に、まずはデータサイエンスがどういったことに使えるのかを確認してみましょう。
データサイエンスにできることは非常に幅広いです。
データの取捨選択と分類
情報分析に用いるデータは、無作為に収集されることが多いです。
そのため、分析に必要ないデータが混ざっていることは、決して珍しくありません。
データサイエンスでは、そのような不要なデータを省き、必要なものだけを残す取捨選択ができます。
また、必要なデータを一定のルールに基づいて分類するということも可能です。
適切に分類すれば、後々の情報分析がスムーズに進みますし、データの管理も容易です。
データの関係性や法則の発見
データサイエンスでは、データ同士の関係性や、複数データの中で成立している法則などを見つけることも可能です。関係性や法則を見つけることは、データサイエンスの基本でもあります。
単体ではあまり重要ではないデータであっても、何らかの関係性や法則と組み合わせると、活用できる可能性が出てきます。
また、過去のデータを大量に集めて法則を見つけた場合、その法則を使って将来の予測分析をするということも可能です。集めたデータが多ければ多いほど、予測の精度は高くなっていきます。
データの比較
データサイエンスは、大量のデータを比較することができます。
ただ、単純に数値の大きさを比べるだけではありません。
分類や発見した法則と組み合わせると、性質が似ているもの同士の比較や、一定期間内に限定した比較など高度な比較が可能です。
また、対象の過去のデータと比較して成長率を確かめたり、全体と比較して占有割合を把握したりするために使うこともできます。
種類別！データサイエンスの身近な活用事例【5選】
データサイエンスの身近な活用事例は、いくつかの種類に分けることが可能です。
その種類別のデータサイエンスの中から、身近な例を5つご紹介します。
データサイエンスの身近な活用事例1．売上アップを目的としたECサイトの顧客データ分析
色々な商品を購入することができるECサイトは、大勢の人にとって身近な存在と言えるでしょう。そのECサイトでは、売上を伸ばすために、データサイエンスが活用されていることが多いです。
主に使用されるのは、顧客のデータです。
ECサイトで何を購入しているのか、どういったページにアクセスをしているのかなどを、性別や年齢ごとに分析します。
その分析を元におすすめ商品を提示したり、ページのレイアウトを工夫したりすることで、購入数を増やす形です。
データサイエンスの身近な活用事例2．Webサイトやアプリなどで使用される広告の最適化
WebサイトやSNS、スマートフォンのアプリを使用していると、広告が表示されることがあるでしょう。その広告を最適化するために、データサイエンスが活用されています。
広告は商品やサービスの宣伝が目的なので、実際に商品を買ってもらったり、サービスを利用してもらったりすることが重要です。
そのためには、見る人に合った広告を表示させなければなりません。
データサイエンスでデータを分析すれば、どの広告が、どういった年齢や性別に向いているのかを把握することができます。
そうして、最適な広告を表示すれば、広告の効果を高められるというわけです。
データサイエンスの身近な活用事例3．GPSを用いた交通情報や人の流れの把握
人工衛星から放たれる電波を受信して、端末の位置情報を把握するGPSのデータを、データサイエンスで活用することもできます。
特にETCやカーナビに搭載したGPSで、交通情報を把握するために使用される場合が多いです。
また、GPSはスマートフォンにも搭載されているため、スマートフォンを持っている人の位置情報や移動情報を分析するという使い方もできます。
場合によっては、何十万、何百万という大量のGPSデータを分析しなければならないので、高度な処理ができるデータサイエンスが必要です。
データサイエンスの身近な活用事例4．異常データ検知による安全管理
世の中には、交通機関で使用される乗り物や工場で使われる機械など、安全性が重要視される設備が数多くあります。
もし、設備に異常が発生した場合、大勢の人の命が危険にさらされるかもしれません。
その危険を回避するために、データサイエンスによる異常データ検知が導入されていることが多いです。
通常稼働しているデータを分析し、そのデータから大きく外れた数値が出た場合、警報を鳴らしたり緊急停止したりする仕組みとなっています。
その仕組みによって、事故の発生リスクを抑えることが可能です。
データサイエンスの身近な活用事例5．気象データを分析した将来予測
晴れや雨といった気象は、大勢の人にとって非常に身近な存在です。
その気象を予測するためにも、データサイエンスが活用されています。
気圧や雲の動きといった直近のデータや、過去の気象データを活用した予測です。
元々は人が色々な情報を用いて、計算によって予測を出していました。
しかし、現代では世界中の気象データを分析するデータサイエンスによって、より精度の高い予測が可能になっています。
気象は大勢の人の日常生活だけでなく、多種多様なビジネスにも影響を与えるため、気象予測が活用される場面は非常に多いです。
業種別！データサイエンスの身近な活用事例【5選】
データサイエンスは、業種ごとに活用の内容が大幅に異なります。
では、具体的にどのように使われているのか、業種別に実際に活用されている身近な例を挙げて解説していきます。
データサイエンスの業種別活用事例1．製造業界
様々な商品を作っている製造業では、顧客のニーズに合った商品を作るためにデータサイエンスが活用されています。顧客データや商品の売上データを元に、売れる商品の傾向を分析する形です。
また、より良い製品を作る目的で、すでに流通した製品のデータを収集分析している企業もあります。
日本を代表するバイクメーカーのホンダでは、電気自動車に搭載するバッテリーに関する情報を、データサイエンスで分析しています。
データサイエンスの業種別活用事例2．物流業界
商品を自宅まで届けてくれたり、倉庫から店舗まで運搬したりする物流業界では、より効率的な配送を実現するためにデータサイエンスを使用することが多いです。
物流業界向けにシステムを開発しているDATAFLUCTは、物流に関する様々なデータを分析する製品を提供しています。トラックに取り付けたGPSの位置情報や、気象情報などを元に、最適な配送ルートを提案するシステムです。
データサイエンスの業種別活用事例3．医療業界
医療業界では、主に人の健康に関する情報を分析する、データサイエンスが活用されています。
大勢の患者の情報をデータベース化すれば、共通点を見つけることで、新しい治療法が見つかる可能性があります。
また、性別や年齢ごとの分析から、かかりやすい病気の傾向を把握するということも可能です。
そのため、いち早く病気の兆候を見つけられるでしょう。
さらに、岡山大学では、医療に関する様々なデータを分析して、既存の薬の隠された効果を見つける研究も行われています。
データサイエンスの業種別活用事例4．鉄道業界
大勢の人が日常的に利用している鉄道業界では、主に安全性を高めたり、トラブルを回避したりするためにデータサイエンスが使われています。
JR西日本が、データサイエンスを取り入れている鉄道会社として有名です。
JR西日本では、自動改札の故障トラブルを予測するために、データサイエンスを活用しています。過去のデータを分析して、故障の兆候を検知する形です。
また、鉄道の運行に影響を与える強風への対策として、気象予測システムを導入しています。
データサイエンスの業種別活用事例5．飲食業界
飲食業では、顧客のニーズに合ったメニューを提供するためにデータサイエンスを活用しています。売れるメニューの傾向や、世代ごとの好みなどを分析する形です。
データサイエンスを活用している飲食業界の有名企業としては、回転寿司チェーンのスシローが挙げられます。
スシローでは、寿司と皿がセットになっていますが、皿にはICチップが埋め込まれています。
会計を行う際に、そのICチップでデータを集める仕組みです。
顧客が特別なことをしなくても、分析用のデータを集めることができ、精度の高い分析に使用されています。
データサイエンスの身近な例は重要な役割を担う
データサイエンスの身近な例をいくつか紹介してきましたが、身近なところで活用されているというのがわかったのではないでしょうか。
基本的には目立つものではないため、データサイエンス自体が着目されることは少ないです。
しかし、データサイエンスなしでは、成立しないビジネスは数多くあります。
また、将来的に情報化が進むに連れて、データサイエンスが活用される場面は増えるでしょう。
