データサイエンスは、今後のビジネスで需要が大幅に増えるポジションの一つと言われています。AIの登場によって、データの分析方法にも変化が起きました。今回は、データサイエンスについて解説した上で、活用の際のポイントも紹介します。データサイエンスを今後のビジネスに活用したい経営者の方は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、データをあらゆる視点から分析して新しい知見や予測を見出すことです。データサイエンスの分析では、統計学やアルゴリズム、機械学習やAIなどを活用して分析結果を導き出します。データサイエンスを担うデータサイエンティストは、プログラミングやAI、統計分析などの幅広い知識と技術が必要です。
データサイエンスとデータアナリティクスの違い
データサイエンスとデータアナリティクスは、「分析する範囲」と「探求の可能性」の点に違いがあります。データサイエンスはデータアナリティクスとは異なり、構造化されたデータだけではなく非構造化データも扱います。また、データサイエンスは既存の分析方法だけではなく、新たな分析方法や視点も探求します。
データサイエンスとAIの関係性
データサイエンスは、AIと共に語られることが多いです。データサイエンスや、データサイエンティストとAIの間にはどのような関係性があるのでしょうか。ここからは、データサイエンスとAIの関係性を解説します。
AIを使いこなす必要がある
データサイエンティストは、AIを使いこなさなければいけません。この点で、データサイエンスとAIは関係します。データサイエンスによるデータ分析は、さまざまな視点や手法で知見を抽出します。AIによる機械学習モデルも、データ分析の手法として重要です。データサイエンティストは、機械学習モデルの構築をする技術と知識を持ち合わせておかなければいけません。
データサイエンスはビッグデータを扱う
データサイエンスは、AIの精度向上のために膨大な量のビッグデータを扱います。膨大な量のビッグデータは、AIの機械学習モデルを構築するために使用します。質の良い大量のデータを機械学習に使用することで、AIによるデータ分析の結果も精度が向上します。データサイエンスの分析結果は、質の良いデータの収集作業が左右すると言っても良いです。
データサイエンスで使われる手法
データサイエンスでは、既に確立されている手法を基盤として使用します。ここからは、データサイエンスで使用する手法を紹介します。
相関分析
相関分析とは、2つの変数間の関係を数値で表す分析方法です。2つの変数・要素がどの程度同じような動きをするか分析します。変数が2つなので、データの特徴を簡単に把握することが可能です。例えば、ECサイトのレコメンド機能では、相関分析手法が用いられています。パソコンを購入した人は、記憶用の外部デバイスやマウスも同時購入している傾向が見出せます。相関分析をおこなうことで、消費者に対して商品の同時購入を促すことができます。
回帰分析
回帰分析は、「何かをおこなった変数が結果にどのような影響を及ぼしたか？」を分析する手法です。変数による結果への因果関係を、関数の形式で説明します。例えば、雨の日の日数は、アイスの売上にどのような影響を及ぼしたのか分析して説明できます。天候が商品の売上に影響することが分れば、天気予報を参考にしながら商品の陳列や入荷量を調整することができます。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、複数以上の変数から、2値の結果が起こる確率を分析し予測します。結果に及ぼす変数が複数以上あり、2値(答えが二つしかない)の確率を確認したい時に用いる方法です。例えば、新しい商品を販売する際には、あらゆる変数を考慮しなければいけません。商品の流行状況・自社ブランドの知名度・ライバル商品の売上などの変数を考慮して、新規商品の販売が黒字になるか赤字になるかを分析します。
クラスター分析
クラスター分析は、多数の種類が含まれているデータの中から、類似した種類をグループ分けする分析方法です。例えば、消費者へのアンケート調査をおこなうと、抽出できるデータはさまざまです。しかし、アンケートデータを多数集めて、グループ別に選り分けをすると消費者の嗜好傾向が見えてきます。値段を重視する方もいるでしょうし、品質を重視する人もいます。クラスター分析によって、どういった嗜好性を持っている消費者がどのくらい分布しているのか分析できます。
時系列分析
時系列分析は、過去から現在に至るまでのデータを比較して将来の予測をおこなう分析手法です。「長期的な変動要因」「周期的な変動要因」「イレギュラーな変動要因」などを、時系列に並べて分析します。例えば、レストランの売上は、お盆やクリスマス、年末年始の時期に周期的に変化します。また、レストラン一店舗の売上増減の要因は、長期的なデータを比較することで見出すことが可能です。長期的な視点を持つことで、イレギュラーな売上の増減の要因も見出せます。
データサイエンスの活用方法
データサイエンスは、ビジネスやスポーツなどあらゆる場面で活用されます。実際の事例を元に、データサイエンスにどのような活用方法があるのか解説します。
製造工程の異常検知
製造業では、工場の製造工程にカメラを設置して異常検知にデータサイエンスが活用されています。工場で製造された製品は、人間の目によって異常な部分や異物の混入を検知していました。しかし、データサイエンスとAIの活用によって、製品の異常な点を検知できます。異常が発生している問題点の統計を分析すれば、製造工程の問題点を抽出できます。製造工程の問題点を検知してくれるので、人間は問題点の修正に集中できます。完成された製品から不良品を少なくし、人間の作業を効率化しています。
物流の効率化
物流の効率化という点でも、データサイエンスは活用されています。物流は決められたルートだけを使用していると、道路の状況によって配送時間が大幅に変化してしまいます。データサイエンスによるデータ分析で、状況が変わっても随時最適なルートを指示してくれます。最適なルートを使用して配送をすることで、人件費やガソリン代などのコストを大幅に削減しています。
スポーツの戦略分析や選手の育成
データサイエンスは、プロスポーツの戦略分析や選手の育成などで活用されています。プロスポーツの戦術は、これまでのデータに基づいた分析が必須です。例えば、バレーボールは、スパイクの数や方向、スパイクを打つ選手のデータをリアルタイムで収集して分析しています。その分析に基づいて、戦術を試合中にも修正しています。また、選手個人のデータを収集することで、スキルを評価して個人に最適化した訓練メニューを作成しています。
データサイエンスの手順
データサイエンスを活用するには、手順を守ることがポイントです。ここからは、データサイエンスの手順を一つひとつ順番に解説します。
- データ分析の目的設定
- データの収集
- データの前処理とデジタル化
- モデリング
- 分析結果の評価
- 分析結果のレポート
- 会社全体の意思決定
データ分析の目的設定
データサイエンスによる分析をおこなうに当たって、用途や目的を設定することは最初の重要なポイントです。目的設定が決定することによって、収集すべきデータの種類や量も決まります。
データの収集
データ分析の目的設定が決定したら、分析に必要なデータ収集を開始します。データサイエンスやAIによる分析にとって、質の良いデータの収集は結果を左右する大事なポイントです。このプロセスでは、分析に適した質の良いデータをなるべく多く集めることを意識しなければいけません。
データの前処理とデジタル化
データの収集後は、前処理とデジタル化をおこないます。データを収集したままの状態では、分析をすることはできません。特に、アンケートなどの手書き資料は、コンピューターが認識できる状態ではありません。まずは、手書きデータはデジタル化し、分析に適した状態に整形します。
モデリング
精密な分析のために、データサイエンスの手法を選択してモデリングします。このプロセスは、データサイエンスの統計的手法の知識やAIの機械学習の知識が必要です。データサイエンスを専門にしている技術者がおこなわなければいけません。
分析結果の評価
モデリングが終了して結果を出した後は、評価をするプロセスに入ります。分析結果は、異なる視点や異なる人材により慎重に判断しなければいけません。分析結果の評価のステップで間違いが見つかれば、再度目的の設定をしてモデリングを繰り返さなければいけません。問題がデータにある場合には、データ収集のプロセスに戻ります。
分析結果のレポート
分析結果の評価をおこない、問題が無ければレポート作成のプロセスに移行します。プレゼンテーションで、会社内の方々や出資者の方々にわかりやすいように分析結果を伝える準備をします。データサイエンスによる分析結果は、会社の意思決定や将来に対して大きな影響を及ぼします。分析結果のプレゼンテーションは、全員で知識を共有できるように作成してください。
会社全体の意思決定
分析結果のレポートを提出した後は、データサイエンティストよりも経営者側がおこなうプロセスです。分析結果のレポートを参考にしながら、会社全体の将来の方向性を決定したり、新しい企画を開始すべきか中止すべきかを判断します。
まとめ
データサイエンスは大量のデータを様々な手法でデータの特徴を見つけ、経営などの意思決定に役立てることが可能です。 データサイエンスでデータを分析する先には、AIを駆使しておこなう場合もあります。事業を成功させる鍵となるのは、多様なデータを収集して多角的な視点から分析することです。そのため、データサイエンスで重要なのは、質の良いデータを大量に収集することです。 データ分析に用いるAIは、事前に大量のデータで機械学習しておき精度を高めておく必要があります。 質の良いデータ収集には、スクレイピングが便利です。スクレイピングは、PigDataが代行できます。質の良いデータでAIの精度を向上させたい方は、ぜひPigDataにご相談ください。
