データサイエンスとは？
あらゆる分野の未来を拓く、それがデータサイエンス。
インターネットやIoTの普及などにより、私たちの社会は大きく変化を遂げました。こうした仕組みや機器は仕組みそのものを作るだけでなく、人々の行動や様々な情報をいわば自動的に記録するツールにもなっています。こうして得られたデータを活用し、社会生活をより豊かにしながら、新たな価値創造につなげるための様々な方法論や技術がデータサイエンスです。どのようにデータを分析し、そこから有益な情報を抽出するのか、またその情報を使って最適な行動をすることが求められています。このようなデータ活用は特定の分野や業界だけではなく、あらゆる場面で必要とされています。そして、データをフル活用できる人材、すなわちデータサイエンティストの育成は世界全体での大きな課題です。あらゆる場所でデータ活用は効果的な施策の提案、新たな価値の創出のために期待されています。
情報通信産業
今や情報通信産業はすべての産業を支える根幹技術です。システム開発に関するプログラミング能力だけでなく、ビジネスを理解し、必要とされる解決策を示し、一歩先を見据えたシステムを提案し実装するといった総合的な力が必要とされています。
エネルギー業
社会生活を支えるために必要不可欠なエネルギーの安定供給。電気やガスの供給には、リアルタイムに需要を予測しながらその需要を満たす供給を確実に実現するために、様々な要素の最適なコントロールが必要となります。このように、需要予測と最適制御の技術が必要とされています。
小売業
消費者の購買に関連した販売データ、市場データなど各種のデータを駆使したマーケティング活動の立案と実践をすることで、消費者理解を深化し、効率的・ 効果的な店舗展開や販売戦略を実現 できます。こうした活動が、売上や利益 の向上、顧客満足の獲得に繋がります。
金融・保険業
高度な数学的知識に裏付けされて初めて商品化される金融商品や保険商品。集めた資金も数理モデルをもとに運用されています。高度な数学を背景 とした適切な資金運用技術には、最適化手法や確率論などの知識が総動員 されます。
製薬
新薬開発は統計学なくしては成り立たない分野です。様々な実験や臨床を経て開発さ れる新薬は、既存薬と比べてリスクが少なく、より高い効果があるかどうかを正しく評価 されて初めて認可されます。正しく深い統計 学の知識が必要不可欠です。また、創薬におけるAIの活用も大いに期待されています。
運輸・物流
ECの台頭により、世界全体で物流のあり方が大きく変貌を遂げています。人や物を目的地に迅速に確実に運ぶた めにはインフラの整備だけでなく、どのように経路を選択し、どれだけ輸送するのかをうまくコントロールすることが求められます。
ヘルスケア
医療や介護などのヘルスケア領域においては、超高齢社会を迎えいくつもの課題を抱えています。その中で QoL(生活の質)を伸ばし、適切なヘルスケアサービスを提供するために、各種の健康や診療に関する知識と診療データ分析スキルが要求されます。
スポーツ
アメリカ・メジャーリーグで導入された、 野球選手の画期的な定量評価手法であるセイバーメトリクスは映画でも話題に。スポーツ界におけるデータ活用は現在さらに進化し、投手の一球毎のボールの回転の分析等々、科学的データ分析がスポーツの世界を大きく変えています。
農業・畜産業・漁業
一次産業は世界的に大規模化が進ん でいます。農業分野においては各種センサなどの IoT 技術が広く使われるようになっており、収穫量を上げるために は、天候や生育に関するデータを収集・分析しながら、状況に合わせた適切なマネジメントが求められています。
アミューズメント業界
顧客ニーズに合わせたゲームやアトラク ション開発はもちろんのこと、オンラインゲームではゲームの世界観や操作性 などの作りこみ以外にも、ゲーム難易度やイベント発生について適切なコントールは求められます。こうした継続的な改良がロングセラーを生み出します。
製造業
製造現場における「ムリ」「ムラ」「ムダ」 の排除は安全な現場を保つだけでなく、効率的な生産のためにも重要です。 IoTは製造現場の見える化を激変させます 。さらにIoTから得られるデータを適切に用いることで製造現場の効率化を推し進めることができます。
インターネット
インターネット上にはかつてないほどデータが飛び交い、そのデータがサーバに蓄積されています。GAFAのみならずすべてのインターネット企 業はこうしたデータを最大限に活用し、利用者にとってよりよい情報やサービスを提供しようと技術開発を続けています。
あらゆるフィールドに活躍の道がある、それがデータサイエンティスト。
