データサイエンスとビッグデータは、現代のビジネスにおいて欠かせない要素となっています。しかし、それぞれの概念や関係性、活用方法についてはまだ十分に理解されていない方も多いのではないでしょうか。この記事では、データサイエンスとビッグデータに関する基礎知識から、実際の分析事例や今後の展望までをわかりやすく解説します。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、統計学や数学、計算機科学などの分野を組み合わせて、さまざまなデータから有用な知見や法則、関連性を導き出そうとする研究分野です。また、このような研究者や技術者をデータサイエンティストと呼びます。

データサイエンティストは、膨大な量や多様な種類のデータを収集し、整理し、分析し、可視化し、解釈し、活用することができます。そのためには、統計学や機械学習などの専門的な技術だけでなく、ビジネスやマーケティングなどのドメイン知識やコミュニケーション能力も必要です。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、一般的に以下の3つの特徴（3V）を持つデータのことを指します。

• Volume（膨大な量）
• Velocity（高速な発生速度）
• Variety（多様性）

つまり、目まぐるしく蓄積される多種多様なデータ群のことです。ビッグデータには、電子メールやSNSの投稿内容、音声、動画、画像、Web上での行動履歴、位置情報などが含まれます。従来の表計算ソフトなどでは分析が困難でしたが、AIの技術を用いることで効率的に整理し分析することが可能になりました。

データサイエンスとビッグデータの親和性

データサイエンスとビッグデータは相互に必要不可欠な存在です。ビッグデータを効果的に分析するためにはデータサイエンスの技術が必要です。また、データサイエンスにとってもビッグデータは学習教材や実験対象として欠かせません。

AIによる機械学習は、大量かつ多様なビッグデータから規則性や特徴を見つけられることや、その規則性や特徴を使って新たな判断や予測を行えることが強みです。そのためには、品質や量やバリエーションに優れたビッグデータが必要です。

一方、ビッグデータはそのままでは意味を持ちません。ビジネスに活かすためには、データサイエンスの手法によって分析し、洞察やアクションにつなげる必要があります。そのためには、データサイエンティストのスキルや知識が必要です。

データサイエンスを活用したビッグデータの分析事例

データサイエンスとビッグデータの親和性を理解したところで、実際にどのように活用されているのかを見てみましょう。ここでは、国内外の事例をいくつか紹介します。

通信：スマホ接続率向上を実現したソフトバンク

ソフトバンクは、スマートフォンから位置情報や接続状況などの個人情報を除いたデータを収集し、”つながりにくい”地域の特定を行いました。月間3億件とも言われるデータに基づいて接続状況を改善し、「接続率ナンバーワン」の座を獲得しました。

金融：「顧客の声」を活用する三井住友銀行

三井住友銀行は、店舗やコールセンターに寄せられる「顧客の声」をAIで分析することで、顧客満足度の向上や業務効率化を図りました。年間3万5千件ものデータを手作業で処理することが困難だったため、AIが自動的にテキストや音声から感情や要望などを抽出し、カテゴリー分けや可視化を行いました。

マーケティング：SNSやレビューサイトから得られるデータに基づく戦略

SNSやレビューサイトから得られるデータは、消費者のニーズや嗜好、評判などを知るために有効な情報源です。しかし、これらのデータは非構造化であり、人間が読み取るには時間や労力がかかります。そこで、AIを用いて自然言語処理や画像認識などを行うことで、これらのデータから有益な知見を得ることができます。例えば、以下のような事例があります。

• ユニクロは、SNS上で投稿された写真から服装やコーディネートの傾向を分析し、商品開発や在庫管理に活用しました。
• ロレアルは、SNS上で投稿された口紅の写真から色味や質感などの特徴を分析し、新製品の開発やマーケティングに活用しました。
• ピザハットは、レビューサイトから得られた顧客のコメントから感情分析を行い、満足度や不満点などを把握しました。

マーケティング分野でデータサイエンスを用いた事例をについて詳しくまとめた記事はこちら

データサイエンスの今後の展望

データサイエンスは今後もさらに発展していくと予想されます。その背景には以下のような要因があります。

• デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進 DXとは、デジタル技術を活用してビジネスや社会を変革することです。DXには、データサイエンスが不可欠な役割を果たします。データサイエンスは、デジタル技術によって生み出されるビッグデータを分析し、新たな価値やサービスを創出することができます。例えば、以下のような事例があります。
• マクドナルドは、AIを活用して顧客の嗜好や行動を分析し、パーソナライズされたメニューやクーポンを提供しました。
• ネットフリックスは、AIを活用して顧客の視聴履歴や評価を分析し、オリジナルコンテンツの制作やレコメンドシステムの改善を行いました。
• テスラは、AIを活用して自動運転システムやバッテリー管理システムなどの開発や最適化を行いました。
• データサイエンスの民主化 データサイエンスの民主化とは、データサイエンスの技術や知識をより多くの人に広めることです。データサイエンスの民主化には、以下のような要因があります。
• データサイエンティストの不足 データサイエンティストは、高度な専門性と多様な能力を要求される職種です。そのため、データサイエンティストの需要は高まっているものの、供給は追いついていません。このギャップを埋めるためには、データサイエンティスト以外の人々もデータサイエンスに関われるようにする必要があります。
• データサイエンス教育の普及 データサイエンス教育とは、データサイエンスに関する基礎的な知識や技能を身につけることです。データサイエンス教育は、学校やオンラインコースなどで提供されています。データサイエンス教育によって、一般的なデジタルリテラシーが向上し、データサイエンスへの理解や興味が高まります。
• データサイエンスツールの進化 データサイエンスツールとは、データサイエンスに関する作業を支援するソフトウェアやプラットフォームなどです。データサイエンスツールは、日々進化しており、より使いやすく効率的になっています。例えば、以下のようなツールがあります。

1. 1. Google Colab：ブラウザ上でPythonコードを実行できる無料のオンライン環境です。機械学習や深層学習などに便利です。
   2. Tableau：ドラッグアンドドロップでビジュアル化できるインタラクティブなダッシュボード作成ツールです。分析結果をわかりやすく伝えることができます。また、一部有料の機能もありますが、学生であれば学生証をアップロードすることで無料で使用できます。
   3. AutoML：機械学習のモデル選択やパラメータ調整などを自動化するツールです。コーディングや統計学の知識がなくても機械学習を利用できます。

まとめ

データサイエンスとビッグデータは、現代のビジネスにおいて重要な役割を果たしています。データサイエンスは、ビッグデータを分析し、新たな価値やサービスを創出することができます。ビッグデータは、データサイエンスの学習教材や実験対象として欠かせません。データサイエンスとビッグデータは相互に必要不可欠な存在です。

今後も、DXの推進やデータサイエンスの民主化によって、データサイエンスとビッグデータの活用はさらに進んでいくでしょう。データサイエンスとビッグデータに関心がある方は、ぜひこの記事を参考にしてください。