データサイエンスとは？身近な例を加えてわかりやすく解説│必要なスキルなども紹介

• 公開日：2023年1月12日
• 更新日：2023年10月2日

データサイエンスとは、様々なデータを分析・解析することにより、新しい価値を創出する研究分野のことです。

データの活用によってビジネスや生活における課題を解決するきっかけになることから、製造業から公共に至るまで業界問わず注目を集めています。

そこで本記事では、データサイエンスの基本や必要となるスキル・技術を紹介します。

また、注目される理由や実際の活用方法にも触れていくため、ぜひ最後まで読んでみてください。

データサイエンスとは

データサイエンス（Data Science）とは、多種多様なフォーマットで用意されたデータを分析および解析することによって「新しい価値」を創出する研究分野のことです。データを取り扱うためには主に、数学・情報科学・統計学等のスキルが必要になります。

また、データを取り扱う技術者の解析力によって導かれる答えが変わることも一つの特徴です。高いデータ処理能力や分析力が求められることから、「データサイエンティスト」と呼ばれる専門家が行います。

データサイエンスが日常生活で活用されている身近な例

データサイエンスの中でも、日常生活で活用されている身近な例を下記に分けて紹介します。

スマートフォンアプリの推薦機能

スマートフォンアプリの推薦機能は、データサイエンスの一環として、ユーザーの興味や嗜好に合わせた商品やサービスを提案します。

AIや機械学習の技術を活用し、過去の購買履歴や閲覧履歴から、個々のユーザーに最適な推薦を行うことが可能です。

交通アプリのルート

交通アプリでは、データサイエンスがリアルタイムの交通情報を分析し、最適なルートを提案してくれます。

交通渋滞や工事情報などを考慮し、目的地への最短時間や最少距離を計算することで、効率的な移動をサポートします。

医療分野での診断支援システム

医療分野では、データサイエンスを用いた診断支援システムが開発されています。

患者の病歴や検査データを分析し、精度の高い診断を提供することで、医師の判断を補完し、より早期の治療につなげることが可能です。

ソーシャルメディアのターゲティング広告

ソーシャルメディア上でのターゲティング広告も、データサイエンスの応用例です。

ユーザーの興味・関心や行動パターンを分析し、個別に最適化された広告を表示することで、効果的なマーケティングを実現できます。

健康管理アプリ

健康管理アプリでは、個人の健康データを分析し、適切な運動や食事の提案を行います。

などでは、個人の健康状態に合わせたカスタマイズが可能で、健康促進に役立てられています。

スマートホーム技術

スマートホーム技術では、家庭内のさまざまなデータを収集・分析し、エネルギー効率の向上や生活の便利化を図ります。

たとえば、Nestの温度調整はデータサイエンスによって得られた情報から学習し、冷暖房費のカットを実現しています。

また、下記の音声操作技術にも、データサイエンスが用いられることがあるでしょう。

エネルギー消費の最適化など、持続可能な生活をサポートしてくれます。

株価の予測やリスク評価、信用スコアの算出

金融分野では、データサイエンスが下記のような株価の予測やリスク評価、信用スコアの算出に活用されます。

市場の動向や個人の信用情報を分析し、投資判断や融資の可否を判断します。

自然災害予測と対策

自然災害の予測と対策にもデータサイエンスが活用されています。具体的には下記が挙げられるでしょう。

気象データや地質情報を分析し、災害の発生確率や影響範囲を予測します。その結果、早期警戒や適切な対策の立案に役立つというものです。

犯罪予防とセキュリティ

犯罪予防とセキュリティ分野では、データサイエンスが犯罪のパターン分析やセキュリティリスクの評価に用いられます。

などに使われ、犯罪の早期発見や未然防止に貢献し、社会の安全を高めています。

データサイエンスに必要なスキル・技術

ここからは、実際にデータサイエンスに必要となるスキル・技術を以下に分けて紹介します。

ビジネススキル

まず、データサイエンスには以下のビジネススキルが求められます。

一見するとデータサイエンスに無関係のように感じるスキルですが、営業およびエンジニアなど社内人材とのコミュニケーションが必要です。また、データ分析における目的を策定するために必要な、課題・要件のヒアリングまで対応します。

他にも、プロジェクト全体を管理するマネジメント能力によって、他業務の担当者とのチームを円滑化する必要もあり、予算およびリソース管理、進捗の確認まで対応することも少なくありません。

さらに、データサイエンスによって導き出されたデータを使って、解決策を提案・報告することもあるため、高いプレゼンテーションスキルによるわかりやすい説明ができると良いでしょう。

データサイエンスに関する専門的スキル

また、データサイエンスに関する専門的なスキルとして、以下を備えておくことも重要です。

データサイエンスにおいては、特定の目的において「分析内容」および「分析方法」を選定するといった分析・統計（情報処理・数学・統計学の専門知識）に関する知識が必要です。

例えば、記述統計（表やグラフで傾向や平均を確認する）や推測統計（推測した特性が正しいか検証する）などの知識が挙げられます。

また、分析内容をビジネスに応用することも求められるため、実際にデータを取り扱って適切な形式で集計し、可視化する分析ツールの取り扱いにも長けている必要があるでしょう。

ITスキル

データサイエンスでは、代表的な以下を含む幅広いIT知識が必要です。

プログラミングスキルでは、必要なライブラリをインポートし、実際にデータ処理を実施するためにPython（人工知能・統計処理等）やR言語（統計解析）などの知識が必要です。

また、データの処理・管理・分析に必要なツールを取り扱うその性質から、システム開発・設計に関する知識・技術も求められるでしょう。

加えて、データを保管および分析するために必要なデータベース（SQL等）の知識も必要です。

データサイエンスが注目されている理由

データサイエンスが注目されている理由は、大きく以下の2つに分けられます。

企業の利益では、顧客情報を分析することで必要な商品を開発したり、商品を配置したりするためにデータサイエンスが役立ちます。

こうした課題を解決するだけにとどまらず、業務の効率化やオペレーションの自動化といった課題の解決につなげられるため、コストの削減が可能となり利益を増やすことにもなるでしょう。

そして、インターネットの普及によって、ビッグデータを蓄積しやすくなりデータを集めるコストが低下したことも一つの要因と考えられます。

これにより、データの取り扱いに用いられるツールやクラウド技術も発展したことから、すばやくデータの収集および分析ができる状態となったことも注目されている理由でしょう。

データサイエンスの将来性は？

データサイエンスの将来性について、下記の変化があることから非常に高いと言えます。

IoT、AI、ビッグデータなどの進展により、ITサービス市場は急速に変化しています。従来型のITサービス市場が成熟する中で、新しいプラットフォームへの投資が増加しており、2020年代後半にはITサービス市場の過半数を占めると予想されています。

また、経済産業省によると、ビッグデータ、IoT、人工知能を担う人材の需要が増大しており、2020年までに先端IT人材の不足数が4.8万人に拡大すると試算されています。そして、こうした業界に関連する投資が進展する中で、ITベンダーの業務内容やユーザ企業とIT関連企業の関係に変化が生じるとの予想もあるほどです。

そのため、データサイエンスの分野は今後も成長が期待され、多岐にわたる産業での活用が進展すると考えられます。以下の表は、ITサービス市場の変化に関連する主要なデータをまとめたものです。

市場の変化を踏まえても、データサイエンスの将来性は高く、多岐にわたる産業での活用が進展すると考えられるでしょう。

データサイエンスを進める流れ

実際にデータサイエンスを進める流れを、紹介します。

1. データを解析・分析する目的を明確にする

まずデータサイエンスでは、データを解析・分析する「明確な目的」を設定します。新たな価値を創出する目的がデータサイエンスの根本にあることから、収集するデータおよびその手法も大きく異なるためです。

例えば、人材育成の最適化なのか、申し込み審査や特定の物品に関する管理なのかなどが挙げられます。目的が曖昧になると、対象となるデータや解決すべき課題に対する結果をうまく導き出せなくなり、望むような効果が期待できなくなるため注意しましょう。

2. データを収集する

データサイエンスの目的（およその方向性および解決すべき課題）が決まれば、それに必要なデータの調査・収集を実際に行います。必要なデータが取得できない状態であれば、まずは取得できるようなシステムの導入、改修が必要でしょう。そもそも必要な情報が取れているのか、いないのかといった調査もこのプロセスに含まれます。

データを収集する際には、分析手法やアルゴリズムについても検討し、全体の設計まで考える必要があります。

なお、機械学習（深層学習）の場合には、学習に活用する膨大なデータを用意するといったこともあることから、データの保管場所・更新環境などを整えることもあります。

3. データを可視化・分析する

データサイエンスに必要なデータを収集できれば、実際に分析を実施し、目的に必要な知見・傾向を導き出すプロセスへと移ります。場合によってはデータを可視化することで、どの程度の精度で結果を得られているのかを確認することもあるでしょう。

データの分析や可視化は、1度ですぐに高い精度の結果を出せるものではないことから、何度もそのモデルや取り扱うデータの調整を実施しながら試行錯誤するでしょう。

4. ビジネスに活用する

データサイエンスの分析・解析によって得られた結果を、最初に決めた目的と結びつけて活用します。どの程度の結果となっているのか、組織の体制や人材の育成には何が不足しているのかなどの意見も、データサイエンティスト（専門家）から得られることもあります。

なおビジネスに活用するためには、データの結果が可視化されているだけではなく、どのような内容でどう結びついたのかといった評価（検証内容）も含めてレポートへの反映が必要です。

データサイエンスを活用するには？

データサイエンスを活用するには、データサイエンティストという専門的な知識・スキルを持つ人材が必要不可欠です。ただし、自社にデータサイエンスを活用できる人材がいないといったことも多くあります。

その際には、アウトソーシングによって人材を確保することも大切です。また、今後も環境の変化等への対応が求められる場合は、新たに社内で人材を育成することも視野に入れましょう。社内に詳しい人材がいることで、データサイエンスの活用、施策のPDCAサイクルも素早く回すことが可能となります。

まとめ

こうした特徴から、今後も会社を成長させ、より多くの顧客へサービスを提供するためにもデータサイエンスを活用できるIT人材の育成も検討してみると良いでしょう。

こうした特徴から、今後も会社を成長させ、より多くの顧客へサービスを提供するためにもデータサイエンスを活用できるIT人材の育成も検討してみると良いでしょう。

今後の事業を成功させるために、人材育成を検討したときには、ぜひお気軽にご相談ください。

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