現代は、公開されたデータからSNSでやり取りされた内容まで、大量のデータが溢れています。それを各々の専門知識、統計学、心理学的アプローチ、各種アルゴリズム、人工知能(AI)などを組み合わせて、高度に分析・洞察していくのがデータサイエンス。そこで得られた洞察は、経営から現場まで、意思決定の根拠として用いられています。
巨大なビッグデータから、必要な情報とアルゴリズム(データに存在する規則性や法則)を抽出し、精度の高い情報提供を企業などのユーザーに行えるように、複雑なプログラミングを行います。そしてプログラムからAI(人工知能)に対して機械学習(経験と学習)を行わせ、アルゴリズムをさらに高度化・精密化していきます。データサイエンスの基本的な部分は統計学。確率・統計、微積分などの数学知識がベースとなりますが、高速な処理のための適切なプログラミング言語の習得、そして膨大なデータベースを扱うスキルが必要となります。
データベースの処理、AI、アルゴリズム、機械学習を深く研究します。通販やニュースサイトの「おすすめ機能」の構築などが身近な例です。
人・モノ・金の動きを含んだ巨大なデータ群から、「アルゴリズム」「AI」「機械学習」を経てはじき出された結果を元に、生産・消費・取引・物流の動きや変化を推測します。大量のデータを読み取るため、これまでの経済学では判断が難しかった結果をよりち密に導くことができます。
経済活動には、それに伴うさまざまな要因が存在します。従来から多種の経済学説が論じられてきましたが、社会の動きが加速・複雑化する中で、そこからより先進的な分析が必要とされています。膨大なデータから高度なデジタル的支援により、それを解き明かしていきます。
経済活動を分析し、現状の正確な把握と未来予測を行います。
調査・分析結果を元に、精度の高い分析と意思決定を行います。
これまでヒト対ヒトのコミュニケーション手段は限られたものでした。しかし、インターネットから新たにSNSが浸透した今、毎日個々のコミュニケーションが蓄積され膨大なデータが構築されています。こうしたデータを調査することで、個人や集団の行動・思考を分析します。人間の心理は、社会・環境など外部からの影響によって形成されます。時には外部に同調したり、時には反発したりと、それが内面の変化へとつながりますが、大量のデータが可視化されれば、それが個人の内面に及ぼす影響は飛躍的に大きくなります。データサイエンスは、心理学とも親和性が高いのです。
膨大なコミュニケーション情報から、ヒトと集団の心理を読み取ります。
データサイエンティストが活躍する領域は、このようにマーケティング、生産、物流、商取引などをはじめ社会全体に広がっています。
大規模なデータが可視化されている現代では、多くの企業が経営戦略や市場開拓のためのデータ解析にデータサイエンスを用いるようになりました。それとともに、これまで時間のかかっていたデータ解析も高速化・リアルタイム化が求められています。
なお、データサイエンティストと混同される分野にデータアナリストがありますが、データアナリストがビッグデータの解析による現状把握を軸とするのに対し、データサイエンティストはその解析された現状を複合的に分析・予測し、各種施策を行います。
IT業界、音声・画像認識業界、各種メーカーなど
マーケティング会社、保険業界、コンサルタント会社、証券会社など
PR会社、SNS運営、広告代理店など
