あなたはデータサイエンスということばを聞いたことがあるでしょうか?
ビジネスや行政などでデータの活用が重要だと言われるようになり、データサイエンスに関心を持っている人もいるでしょう。
データサイエンスが注目されているのは現代社会の状況を考えると、ビジネスにおける必要性が高いからです。
この記事ではデータサイエンスが注目されている理由を解説した上で、活用事例や今後の課題について紹介します。

データサイエンスとは

データの解析

データサイエンスとはデータを分析・解析することで、一目見ただけではわからない有用な情報を導き出すための学問です。
数学や統計学などのさまざまな学問分野の分析手法・解析手法を組み合わせて、目的の達成に必要な知見や示唆を得るのがデータサイエンスの基本です。
どのようなデータセットを用意し、どの手法を用いて分析・解析をするかによって導き出される結論が異なる場合もあります。
そのため、目的を明確に設定して適切なデータを揃えて研究をすることがデータサイエンスでは欠かせません。

データサイエンスに関連する分野

データサイエンスでは多岐にわたる学問分野がかかわっています。データを数字として処理してコンピューターを用いて分析・解析するのが基本なので、数学や統計学、情報科学や情報工学、計算機科学は必要です。
データ解析を効率よく進めるためにはプログラミングのスキルも欠かせません。
エンジニアやプログラマーとして活躍していた人がデータサイエンスに携わるケースが多いのは、プログラミングの素養が必要だからです。

また、データサイエンスでは取り扱うデータについて理解しなければ適切な分析・解析ができません。
例えば、医療のデータを取り扱う場合には検査結果などを理解できる程度の医療の知識も求められます。
データサイエンスでは数学や情報の分野だけでなく、実際に分析・解析をする分野も深い関わりがあるのが特徴です。

データサイエンティストとは

データサイエンティストはデータサイエンスの担い手のことです。
社内で蓄積してきたデータや市場調査などによって収集したデータに基づいて、事業やプロジェクトを始めるか否かの意思決定に役に立つ情報を導き出す役割を果たします。
データを一目見ただけでは何の意味があるのかがわからないことはよくあります。
しかし、細かく分析をすると一定の法則性が見出されたり、新しい可能性が切り開かれたりする可能性もあるでしょう。
データサイエンティストはデータサイエンスの手法を活かし、データの上辺だけではわからない情報を引き出すプロフェッショナルです。

データサイエンスが現代になって注目されている理由

なぜ

データサイエンスが現代になって突然話題になり、企業からも公的機関からも注目されるようになったのはなぜなのでしょうか。
データサイエンスの応用が活発に進められている理由をここで確認しておきましょう。

ビッグデータの活用が必要になっているから

データサイエンスが注目されるようになったのは、ビッグデータの活用が必要になったからです。
インターネットやSNSなどで一般消費者が自由に情報や意見を発信する時代になりました。
莫大な量の情報がネットワーク上で飛び交うようになり、その情報を生かして顧客のニーズをつかむのが重要になっています。
また、スマートフォンやIoTの普及によって、顧客の動向にかかわる莫大な量のデータを手に入れられるようになりました。
自社で収集したデータは他社にはないものなので、差別化をするための戦略を立てるのに有用です。
このようなビッグデータ活用をする上では、高度な技術を使って分析・解析をする必要があるため、データサイエンスが注目されています。

ビッグデータを取り扱う技術基盤ができたから

ビッグデータを分析・解析するのは困難な状況が続いていましたが、近年になってビッグデータを取り扱えるようになりました。コンピューターのスペックが向上したことも重要な点ですが、さらにAI技術が発達したことによって今までは不可能だった解析を効率的におこなえるようになっています。機械学習やディープラーニングによって効率的にビッグデータから必要な情報を導き出せるようになりました。さらに、アクティブラーニングを活用して、ビッグデータから製品開発の方向性を見出すことも可能になっています。

AIはパターン認識にも強いため、データサイエンスの応用範囲を広げる技術基盤になっています。画像認識や音声認識などの技術開発が進んだのはAIとデータサイエンスの組み合わせによって技術開発が進められたからです。

データサイエンスの活用事例

パソコンを触る男性

データサイエンスは業界を問わずに活用されて、成功事例も増えてきています。
データサイエンスの活用では発想が重要で、データドリブンでどのようなメリットを引き出せるかを考えることが欠かせません。
ここではデータサイエンスの5つの活用事例について、エッセンスがわかるように紹介します。
データサイエンスを生かして成功を目指す上で参考になるので理解を深めていきましょう。

営業活動の効率化

データサイエンスは営業活動の効率化に幅広く活用されています。営業の品質向上や営業スタッフの無駄の排除にデータサイエンスが応用されてきました。
例えば、証券会社では売買の頻度や金額、リスク許容度などをデータサイエンスに基づいて分析した事例があります。
その結果に基づいて顧客に金融商品の提案をしたり、ロボアドバイザーのシステムを構築したりすることで営業の効率化に成功しています。

採用プロセスへのデータの活用

企業にとっては有能な人材を効率的に採用できるようにするのが重要です。
しかし、採用したのに期待したほどの結果を出してくれない、採用工数がかかったのに結局は不採用にしたというケースはしばしばあります。
このような採用問題の解決策としてデータサイエンスによる採用プロセスの最適化をしている事例もあります。
過去の人事データを解析して採用基準を定めたり、採用担当者によるばらつきをなくしたりする取り組みが典型例です。

店舗販売の人の流れを可視化

店舗販売をしている小売業者では集客が大きな課題になっています。新しい生活様式の浸透によって、消費者の購買行動にも変化が生まれました。
集客戦略を考える上で、自店舗だけでなく周囲の店舗での人の流れも把握し、潜在顧客の獲得可能性も考慮するのが大切です。
この課題のソリューションとして、データサイエンスによって店舗販売の人の流れをモバイル空間統計データなどの活用を通して予測し、地域の販売ポテンシャルを推計するサービスの開発が進められています。
販売戦略を考える上でも有用なサービスとして注目されています。

設備故障の原因予測

データサイエンスによって設備故障の原因予測をすることで、的確な顧客対応をできるようにした事例もあります。
ガス設備の稼働状況についてのデータや、過去の顧客の修理履歴を利用して、設備の不具合を訴えている顧客宅を訪問する際に修理に必要な部品を予測する仕組みを作り上げたのが特徴です。
データに基づいて修理に必要になる可能性が高い部品を導き出し、訪問時にすぐに修理対応ができるようにしています。
顧客満足度が向上するだけでなく、訪問や修理の担当者の負担も軽減して業務効率化を実現しています。

 

データサイエンスの課題

悩む女の子

データサイエンスはデータを生かして合理的な戦略を立てて事業を進めていく上では重要な役割を果たします。
しかし、データサイエンスにも現状としては課題があります。
これからデータサイエンスを活用するなら課題についても理解して対策を考えていきましょう。

分析・解析をしやすいデータの収集の困難

データサイエンスではデータ収集が最も大きな課題です。
AIによる機械学習によって最小限のデータから有用な情報を導き出すこともできるようになりました。
しかし、目的によってはデータサイエンスによって有益な情報を引き出すためのデータセットを整えるのが難しい場合もあります。
数値データとして簡単に取り扱える構造化データであればさまざまなアプローチで分析・解析がでますが、画像や写真などの非構造化データではいかにして数値化するかを考えるところから始めなければなりません。
実際に分析・解析をしたいデータは非構造化データのことが多いので、既存のデータサイエンス技術では有用な情報を引き出すのが難しい場合もあります。

データサイエンティストの少なさ

データサイエンスを推進する上で課題になっているのが優秀なデータサイエンティストの少なさです。
データサイエンティストはAIやプログラミングなどの情報技術について詳しいだけでなく、ビジネスやマーケティングなどについても明るい人でないと目的に合う分析・解析ができません。
幅広い見識と、ITのプロフェッショナルとしての素養を兼ね備えていることが必要です。
世界的に見てもデータサイエンティストは需要が高く、不足している状況があります。
データサイエンティストはそれぞれスペシャリティを持っていて、一人ですべての業務を担えるわけではありません。
チームプロジェクトとして課題解決に取り組む必要性が高いため、データサイエンスを推進するにはスキルセットが異なるデータサイエンティストを何人も雇用する必要があります。
人材不足の状況があるため、データサイエンスを内製化するのが難しいのが現状です。

まとめ

パソコンを持つ女性

データサイエンスはビッグデータの活用が重視される時代になって注目されています。
インターネット上のビッグデータやIoTによる情報を活用できるようになり、他社との差別化戦略を立てる上でデータサイエンスは欠かせないものになりました。
AIによってビッグデータの分析・解析を効率的におこなえるようになったのもデータサイエンスの活用が進んでいる理由です。
データサイエンティストの獲得が難しい状況はありますが、積極的にデータサイエンスに取り組むのは企業にとって欠かせないでしょう。
データサイエンスを外製化することも視野に入れて、今からデータドリブンのビジネスを展開できるように戦略を立てましょう。

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