予測分析

データサイエンスの専門家は、過去のデータや現在の状況を基に、未来の事象や傾向を精度高く予測できる予想分析を行えます。

例えば、企業はデータサイエンスを駆使して売上の予測を行い、需要の変動に応じた在庫管理や資源の最適化を図ることができます。

また、市場の流れや競合他社の動向を分析し、それに基づいた戦略を立てることも可能です。

パターンやトレンドの発見

予測分析においては、データサイエンスで膨大な量のデータを分析し、そこからパターンやトレンドを発見できます。

パターンやトレンドの発見は、データの比較、要点の抽出、分類を通じて行われ、以下のインサイトを明らかにできるメリットがあります。

こうしたデータサイエンスが明らかにするパターンやトレンドに基づき、企業は市場のニーズに応えたり、新しい価値や提案を生み出したりすることが可能です。

異常検知

一方、異常検知は、データサイエンスが異常なパターンや動きを検知する能力を指します。

データ分析技術を利用して、正常な範囲から外れたり、急激に変化したりするデータを特定できます。

主に、機械や設備の故障、ネットワークの障害や攻撃、さらには不正や詐欺など、多岐にわたる問題を早期に発見する際に役立つものです。

そのため、企業は被害を最小限に抑えることができるメリットがあります。

データ基盤の整備や最適化

データサイエンスの領域では、データ基盤の整備や最適化も期待できます。

企業や研究者は、データの分類、表現と変換を通じた比較によって、データをより効率的に管理できるためです。

また、データサイエンスの専門知識を駆使することで、データ収集から蓄積、加工、分析に至るまでの各ステップを自動化し、高速化が可能です。

これにより、データ基盤は信頼性の高い状態を保ちつつ、コストと時間の削減に大きく寄与します。

データの可視化

他にも、整備や最適化と同様に、データの可視化はデータサイエンスの利活用に役立ちます。

具体的には、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式に変換することで、数値やテキストだけでは捉えにくい複雑な情報をわかりやすく表現できます。

可視化はデータに対する理解を深め、データサイエンスを通じて行われる意思決定やコミュニケーションの円滑化に役立つものです。

意思決定のサポート

データサイエンスは、意思決定のサポートにおいても重要な役割を果たします。

これまで触れた技術を活用し、集計、可視化、統計学、そして人工知能を駆使して、データに基づいた客観的な判断を可能にし、最適な選択肢を見極めるためです。

データサイエンスを活用することで、直感や経験だけに頼るのではなく、合理的な意思決定を行い、その成果を検証できます。

カスタマーエクスペリエンスの向上

さらに、データサイエンスはカスタマーエクスペリエンスを根本から変革できることも利点です。

データ分析により顧客の深い理解を得ることができ、それに基づいてパーソナライズされたコンテンツやオファーを提供できるからです。

顧客の行動や感情を正確に捉えることで、その体験を向上させ、顧客との関係性を強化し、ロイヤルティやリピート率の向上を実現できます。

新たなビジネスモデルの発見

データサイエンスは、新たなビジネスモデルの発見を可能にし、セキュリティと詐欺防止の強化にも大きく貢献しています。

例えば、データ分析を通じて、企業は未探索の市場ニーズを特定し、それに応じた新しい商品やサービスを開発できます。

これにより、データそのものを価値ある商品として提供したり、新しい顧客層を開拓したりすることが可能です。

セキュリティと詐欺防止

最後に、データサイエンスはセキュリティ強化にも役立ちます。

データの暗号化、バックアップ、アクセス権限の厳格な管理を通じて、企業はデータ保護策を強化し、サイバー攻撃やデータ漏洩のリスクを低減できるためです。

また、データ分析を活用することで、詐欺行為や不正アクセスのパターンを迅速に検出し、これらの脅威から企業資産を守ることができます。

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。

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。

関連記事

更新日：2023年7月3日 データサイエンティストになるには？未経験から目指す場合の手順も紹介 本記事では、データサイエンティストの主な業務内容や、学習方法について紹介します。

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。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル（通称：DS検定® ★）は、データサイエンティストにとって欠かせない力を測るものです。

主に、データをどう理解し、処理し、分析し、見せるかという技術に注目しています。

そのため、データサイエンスの基本原則、統計学、機械学習の初歩的な知識はもちろん、データを扱う際の倫理面も学びます。

資格を取得すれば、データサイエンティストとしての実力をしっかりと証明することができます。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースデータベースのスキルを持つIT専門家を対象にした、LPI-Japanが提供する資格です。

この試験では、データベースの設計から運用、保守までの幅広い知識が問われます。

特に、データを効率的に扱うSQLスキル、システムの速度を上げるパフォーマンスチューニング、そしてセキュリティの管理が重要視されるでしょう。

データサイエンティストにとって、自身のデータベース技術者としての資質を証明できます。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベースの設計や管理に関する深い知識を測るための試験です。

主に、データモデリングやデータベース設計の基本的な原則、SQLを高度に扱う技術、データベースの性能を向上させる方法、トランザクションの管理などの幅広いトピックが出題されます。

データベース技術者としての専門性と能力を証明でき、データベース管理者やインフラエンジニアを目指す方にぴったりです。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonプログラミング言語に関する基本知識とスキルを証明する試験です。

基礎的な文法やデータ構造、関数の作り方、モジュールの活用、エラーをどう対処するかなどが問われ、Pythonエンジニアとしての実力を証明できます。

Pythonはデータサイエンス分野で非常に人気があり、データ分析、機械学習、データの視覚化、Webスクレイピングなど、多岐にわたる用途に使われています。

そのため、データサイエンティスト検定と同様に取得したい試験です。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、Oracle Databaseの専門知識と技術スキルを持ち、その運用を管理できることを認定する資格です。

具体的には、データベースの設計からSQL、PL/SQLの使用、パフォーマンスの最適化、バックアップやリカバリーの方法まで、Oracleデータベースに関連する幅広い分野にわたる能力を評価するものです。

Oracleデータベースを活用する企業が多いため、データサイエンティストにとっては特に重要な資格と言えるでしょう。

G検定・E資格

G検定とE資格は、ディープラーニング協会（JDLA）が提供する公式の資格で、AIやディープラーニングの知識を証明するものです。

G検定は、ディープラーニングの基礎や応用についての知識を問う試験で、「Generalist」を意味し、ビジネスシーンで役立つ資格とされています。

一方、E資格は、「Engineer」を意味し、ディープラーニングの理論を深く理解し、実際に実装できる技術を持つ人を対象とした資格です。

どちらの資格も、データサイエンス分野での専門性を高め、AI技術の活用能力を向上させるために重要視されています。

統計検定

統計検定は、統計学の知識とその応用力を測る全国で統一された試験です。

データサイエンスに関する、データの収集方法、記述統計、推測統計、確率論、回帰分析、実験計画法などが評価の対象です。

また、1級（準1級含む）から4級までの5つのレベルがあり、各自のスキルやニーズに合わせて選べます。

統計検定では、データに基づく客観的な判断力と科学的な問題解決スキルを養うことができます。