2023.05.10

データサイエンスとは何か？活用事例や進めるための7ステップまで徹底解説！

データサイエンス

データサイエンスとは何かをご存知でしょうか？昨今、企業におけるデータ活用の必要性が強く叫ばれるようになりましたが、効率的なデータ活用を実現するためにはデータサイエンスが極めて重要な意味を持ちます。

本記事では、データサイエンスの概要、メリット、進め方、導入時のポイント、活用事例まで、あらゆる観点から一挙にご説明します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

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データサイエンスとは？

データサイエンスとは、膨大なデータを分析し、その分析結果を将来のアクション決定や効果的な施策検討に役立てるための研究を意味します。統計学や情報工学など様々な知見を用いるほか、最近では人工知能（ AI ）を活用するケースが一般化しています。

人工知能（ AI ）により、効果的な学習モデル・予測モデルを構築し、自社の戦略策定に役立つデータを取得します。データサイエンスを担当する「データサイエンティスト」は豊富な知識が求められており「 Python 」のようなプログラミング言語はもちろんのこと、人工知能（ AI ）の分野における機械学習・ディープラーニング（深層学習）も必須スキルとなっています。

昨今、データサイエンスは数多くの企業で採用されており、事業戦略の策定やマーケティング施策の検討など、幅広い用途で活用されています。

データサイエンスとデータアナリシスの違い

データサイエンスと似た言葉にデータアナリシスがありますが、両者は明確に異なるものです。データアナリシスを担当する人間は「データアナリスト」と呼ばれ、データサイエンティストと同様にデータ活用のスペシャリストです。

前章でご説明したとおり、データサイエンスでは主に人工知能（ AI ）を活用したデータ分析が主流となっていますが、データアナリシスでは基本的な統計学を用いて分析を行います。そのため、データサイエンスのように機械学習のスキルは必要なく、 Excel や BI ツールなどのソフトウェアを扱うスキルが求められます。

また、データサイエンスでは、データを機械学習で分析するために「前処理」と呼ばれるデータのチューニング作業を行うため、扱うデータは複雑かつ多岐にわたります。場合によっては、音声ファイルや画像ファイルなどの非構造化データを扱う場面もあるでしょう。

一方、データアナリシスでは、整理された構造化データを扱うケースが多くなっています。構造化データを様々な角度から分析し、誰もが理解できるように説明することがデータアナリシスの目的となっています。

このように、データサイエンスとデータアナリシスは異なる特徴を持っているため、両者を混同しないように注意してください

データサイエンスが注目されている背景

データサイエンスが注目されている背景として、データ活用の重要性が高まっていることが挙げられます。

データ活用が重要視されている理由は多岐にわたりますが、本章では代表的なものを3つご紹介します。

新技術の登場

近年、新しい情報技術が続々と登場しており、様々な分野で IT 化が進んでいます。代表的な例としては「IoT」や「人工知能（ AI ）」などが挙げられます。

これらの新技術は「ビッグデータ」と呼ばれる「膨大で多様性のある情報群」を前提としたものであり、企業が IT 化を実現するためにはデータの分析・活用が必要不可欠となっています。

市場ニーズの多様化

社会全体における IT 化の加速に伴い、市場ニーズが多様化しています。様々な情報技術により便利な世の中になった一方で、消費者が求めるサービスやコンテンツは今まで以上に多岐にわたります。

多様化するニーズに応えるためには、消費者の年代、性別、居住地域、趣味趣向などの属性データを分析し、適切かつ有効な打ち手を検討する必要があります。データを効果的に分析・活用することで、社会のニーズに即した適切な経営戦略を打ち出すことが可能になります。

働き方の変化

従来は会社に出社して仕事をすることが一般的でしたが、現在は働き方にも変化が現れています。在宅勤務やテレワークなどの新しいワークスタイルが登場し、東京都の「事業継続緊急対策（テレワーク）助成金」のような助成金も整備されました。

社員がオフィス以外で働く環境を整えるためには、パソコンの管理ログやネットワークのセキュリティ状況などの様々なデータを管理・分析し、リスクを最小限に抑える必要があります。このような観点からも、企業におけるデータ活用の重要性は高まっていると言えます。

データサイエンスを活用するメリット

データサイエンスを活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。

本章では、データサイエンスの代表的なメリットを3つご紹介します。

コスト削減を実現できる

データサイエンスを活用して様々なデータを分析することで、自社の課題を浮き彫りにすることができます。例えば、利用していないのに費用が発生しているツールを見つけたり、特定部署における人材余剰（業務量に対して人が多すぎること）を発見できます。

これらの分析結果をもとに、不要なツールを解約して人材の配置転換をすることで、無駄なツール費用や人的コストの削減を実現できます。このように、データサイエンスは自社のコスト最適化に直結するものであると言えます。

業務効率化を実現できる

データサイエンスはコストの削減だけでなく、自社の業務効率化にも大きく寄与します。膨大なデータを分析することで、自社の業務プロセスにおける欠陥や改善点を見える化することができます。

つまり、改善に向けたアクションを具体的に検討可能になるため、さらに効率的な運用を目指すことができるというわけです。さらに、実行するアクション自体もデータサイエンスによって検討することで、客観的データに基づいた効果的な施策を検討可能になります。

データに基づいた意思決定ができる

従来の日本企業では KKD による意思決定が尊重されていました。 KKD とは、勘（K）と経験（K）と度胸（D）のことであり、経営者が自身の判断で様々な意思決定を行なっていました。しかし、情報量が増加し、顧客ニーズが多様化した現代においては、 KKD による意思決定だけでは判断を誤る可能性があります。

その点、データサイエンスでは様々なデータを活用して客観的な判断を行うことができるため、常に実情に即したアクションを検討できます。刻一刻と変化する現代社会では、データに基づいた意思決定を行うデータドリブン経営が求められていると言えるでしょう。

データドリブン経営に関心のある方は以下の記事が参考になります。
データドリブン経営とは？実現に向けた4ステップや成功事例まで徹底解説！

データサイエンスを進めるための7ステップ

本章ではデータサイエンスの進め方について、具体的な7ステップで解説します。ぜひ参考にしてください。

ステップ1.問題を定義する

データサイエンスを進めるためには、自社が解決すべき問題を明確に定義する必要があります。課題が不明瞭な状態でデータサイエンスを活用しても、思うような結果を得ることはできません。まずはプロジェクト全体の目的や将来的に目指すべき成果を具体的に定義してください。

ステップ2.データを収集・整理する

問題定義が終わった後は、データ分析を行うために必要なデータを収集・整理します。このとき、ゴールから逆算して「どのようなデータが必要になるのか？」という視点で情報を集めることが大切です。

何も考えずにすべてのデータを収集してしまうと、将来的にデータ管理が煩雑化して業務効率が低下するため、事前に必要となるデータを整理しておきましょう。なお、データサイエンスでは膨大なデータを取り扱うため、効率的にデータを保管・管理できる環境を整えておくことも重要になります。

ステップ3.機械学習モデルを構築する

データを収集したら、データ分析を行うための機械学習モデルを構築します。多くの場合、オープンソースのライブラリやデータベースに備わっているツールを活用します。自社が定義した問題に対して、最適にアプローチできる機械学習モデルを検討してください。このとき、ツールだけではなく、データベースや分析に利用する他システムの権限なども確認しておきましょう。

ステップ4.データを分析する

モデルが準備できたら、いよいよデータ分析のフェーズに入っていきます。目的遂行に向けて最適な手法でデータ分析を行い、問題を解決するための新たな知見を導き出します。たった一度の分析で満足する結果を得られることは少ないため、試行錯誤を繰り返しながら根気よく分析を続けることが大切です。

ステップ5.機械学習モデルを評価する

機械学習モデルの精度を高めるためには、適切な評価を行う必要があります。一般的には、構築したモデルのパフォーマンスを測定するための統一的な指標を定め、その指標に従ってモデルの評価を実施します。正しく評価を行うことで、モデルのパフォーマンスはさらに向上し、データサイエンスの効果を最大化できます。

ステップ6.機械学習モデルを監視する

機械学習モデルを継続的に活用するためには、常にモデルを監視する必要があります。例えば、機械学習に使用したデータが古くなってしまえば、当然ながら将来予測の精度は低下します。そのため、構築した機械学習モデルを適切に監視し、一定のパフォーマンスを発揮できるように管理することが大切です。

ステップ7.課題解決に向けてアクションを実行する

最後に、データ分析によって得られた結果をもとにして、課題解決に向けたアクションを検討・実行していきます。重要なポイントは「アクションの実行結果もまたデータサイエンスで分析するデータの対象になる」という点です。

このように、データサイエンスは一過性のものではなく、継続的に PDCA サイクルをまわすことで価値や得られる効果は倍増します。そのため、中長期的かつ継続的な目線を持って、データサイエンスと向き合うことが大切です。

データサイエンス導入時のポイント

データサイエンスを導入する際は、事前に注意すべきポイントがいくつか存在します。

どれも効率的なデータ活用を実現する上では不可欠な要素なので、必ず覚えておきましょう。

社内環境の整備

データサイエンスを導入する際、社内環境の整備は大切なポイントになります。データを効率的に収集するためには、複数部署から様々なデータを取得する必要がありますが、仮に部署間連携ができていない場合、効率的に情報を集めることができません。

そのため、データサイエンスを円滑に進めていくためには、事前に社内に対して協力体制を呼びかけておきましょう。これにより、データ収集やデータ分析などの一連の作業を円滑に進めることができ、結果として質の高いデータサイエンスを実現することが可能になります。

使用するデータ形式の統一

データサイエンスを効率的に進めるためには、使用するデータ形式を統一しておく必要があります。例えば、データサイエンスで利用するデータにシリアル No などを付与して、データの名寄せや統合などを行うことで情報を整理しておきましょう。

元データが整理されていれば、当然ながら分析作業はスムーズに進みます。また、データが整理されていない場合、誤った情報で作業を行ってしまい、せっかく実行した分析が無駄になるリスクもあります。そのため、使用するデータ形式は極力統一しておくことをオススメします。

データプラットフォームの整備

データサイエンスを導入するためには、事前にデータプラットフォームを整備しておく必要があります。データプラットフォームとは、膨大なデータを一元的に保管し、好きなタイミングで必要なデータを取り出せるように情報を管理するためのツールです。

データサイエンスでは分析を行うためのデータを集める必要があるため、その情報を保管しておく場所が必要だというわけです。このとき、すべての情報を効率的に検索・活用するためには、格納するデータの形式を統一しておくことをオススメします。共通 ID や規格などを使用して、データの名寄せや統一を実施しておきましょう。

分析環境の構築や運用体制の整備

データサイエンスを効率的に活用するためには、分析環境の構築や運用体制の整備が重要なポイントになります。データの分析者がスムーズに作業を進められるよう、扱いやすい分析ツールの導入や運用のための IT 人材の確保が求められます。

また、 IT タスクやプロセス、コンテナなどの管理を自動化するためのオーケストレーションツールの導入や MLOps （機械学習基盤）の実践なども有効な手段です。データサイエンスの質は、自社の IT 環境の充実度合いと比例することを覚えておいてください。

複数部門の連携

データサイエンスを進める上では、複数部門が連携して作業を行うことが大切です。例えば、データ分析自体はデータの分析者が行いますが、分析結果によって得られた知見を自社システムに反映するためには、開発者が本番環境へのデプロイ・実装を行います。

つまり、領域の異なるメンバー同士が密に連携できるよう、最適な組織体制を整える必要があるというわけです。このとき、経営層や管理職など、然るべき立場の人に協力を仰ぐことで、プロジェクト全体をスムーズに進めることが可能になります。

データサイエンスの活用事例

昨今、データサイエンスは様々な分野において活用されており、多くの企業が業務効率化や生産性向上を実現しています。

本章では、業界別にデータサイエンスの活用事例をご紹介します。

医療

医療はデータサイエンスを積極的に活用している分野の一つです。例えば、新薬の開発においては膨大なデータを活用して検証を行い、その結果をもとに薬の効果や安全性などを研究しています。さらに医療現場では、過去の医療データから疾病リスクを判定することで、病気の未然防止に役立てています。

身近な事例としては、厚生労働省が LINE を使用して集めた情報をもとに新型コロナウイルスの感染対策を講じました。そのほか、内視鏡検査の画像やレントゲン写真の判定に関しても、データを活用した研究や実用化が進められています。

飲食

近年、飲食店でもデータサイエンスが活用されています。多くの店舗で電子決済や電子ポイントカードが採用されており、顧客ごとの購買行動や来店履歴などを分析できるようになりました。

また、とある回転寿司チェーンでは、寿司のお皿に IC チップを取り付けることで、売上の管理や寿司の鮮度チェックに役立てています。さらに、全国の店舗から収集した膨大なデータを分析し、需要予測を行うことで最適な寿司ネタをレーンに流しています。

エンタメ

エンタメ分野では、オンラインゲームにおけるユーザー行動の分析にデータサイエンスを活用しています。ユーザーの行動ログや課金履歴などのデータを収集・蓄積することで、その後の施策検討に役立てています。

また、国内のとあるテーマパークでは、データを活用した施設運営に取り組んでおり、園内にセンサーやビーコン、 GPS などを設置し、顧客動線を徹底的に分析することで、さらなる顧客満足度の向上を実現しています。

データの分析・活用は Google Cloud (GCP)・「 BigQuery 」がオススメ

データの分析・活用に使えるサービスは数多く存在しますが、せっかく導入するなら Google Cloud （GCP）がオススメです。 Google Cloud (GCP)は Google が提供しているパブリッククラウドサービスであり、 AI /機械学習に使えるサービスを多く備えている点が大きな特徴となっています。

BigQuery は Google Cloud (GCP)に内包されているビッグデータ解析サービスです。クラウドで提供されているサービスであるため、サーバーレスで柔軟に拡張することができ、非常にコストパフォーマンスに優れています。他の多彩な Google Cloud (GCP)サービスともシームレスに連携できるため、とても扱いやすいサービスとなっています。

以下、データ分析・活用に Google Cloud （GCP）および BigQuery がオススメな理由をご紹介します。

Google Cloud （GCP）は、サービスが多数搭載されている

Google Cloud （GCP）には、 AI/機械学習のサービスが多く搭載されています。例えば、簡単にオリジナル AI を開発できる「 Cloud AutoML 」や機械学習のオープンソースソフトウェア（OSS）である「 TensorFlow 」などが挙げられます。

また、「 AI Platform 」というプラットフォームが用意されており、機械学習における様々な環境構築を効率的に行うことができます。データの分散処理を行うための AI Platform Training や、開発した成果物を組織内へ公開・共有するための AI Hub など、多くの機能が搭載されてます。

このように、 Google Cloud （GCP）の多彩な AI/機械学習サービスを活用することで、効率的なデータサイエンスを実現可能になります。膨大かつ複雑なデータを扱う現代のデータサイエンスにおいては、まさに最適なソリューションであると言えるでしょう。

Google Cloud （GCP）の AI サービスに関心のある方は、以下の記事がオススメです。
簡単にオリジナルAIを始められる！Google Cloudの機械学習/AIサービス「Cloud AutoML」を一挙紹介

機械学習サービス「 TensorFlow 」とは？メリット、デメリット、活用事例まで徹底紹介！

機械学習に便利な Google Cloud (GCP) の「 AI Platform 」とは？概要、機能、料金体系、できることまで徹底解説！

BigQuery は多くの機能を兼ね備えている

BigQuery はデータを保管する DWH としての役割はもちろんのこと、他にも様々な機能を搭載しています。

BigQuery は ETL の領域も一部カバーしており、分析に必要なデータ加工を行うことができます。例えば、膨大な元データに対する検索のクエリ結果を BigQuery のテーブルとして出力することが可能です。

さらに Hadoop や Cloud Dataflow といったデータ処理エンジンと連携できるため、複雑なデータ加工やリアルタイムなデータストリーミング分析などを実現することができ、今後に向けた効果的な経営戦略の策定に寄与します。

このように BigQuery はデータ活用に必要なすべての領域をカバーしており、企業におけるデータの分析作業を一気通貫で行うことが可能になります。

BigQuery はデータ理速度が早い

BigQuery の強みとして、データ処理が高速な点が挙げられます。

通常の分析サービスであれば、GB（ギガバイト）程度であれば問題なく分析できますが、TB（テラバイト）規模になるとデータがなかなか返ってこないことが多いです。BigQuery は、さらにその上の PB （ペタバイト）規模のデータも高速で分析して、解を返すことができます。

約3 GB （ギガバイト）のデータ処理の要した時間は1.2秒という驚異のスピードです。（2020年5月段階）

【参考記事】
【トップゲート主催】StudyJam Google Cloud (GCP) 無料ハンズオンラボの体験レポート

BigQuery はデータベースの専門知識がなくても扱える

データベースを活用する際、特にクエリ用途などがある場合にはチューニングが必要です。テーブルや各種領域、インデックスなどに対し、最適な計算・シミュレーションなど必要です。当然データベースのスペシャリストが必要で、スペシャリストがいるか否かなども、チューニングパフォーマンスに影響します。

ところが、BigQuery はそれを必要としません。従来のデータベース概念とは異なり、今までデータベースでのクエリでは必須だったインデックスすら必要としません。つまりデータベースの専門知識がなくても高速クエリが可能となっています。

BigQuery はコストパフォーマンスが高い

BigQuery はコストパフォーマンスが圧倒的に優れています。

利用料金の目安も 1TB （テラバイト）500円程度と大変リーズナブルであるため、愛用者が多いです。データ量が分析開始前にわかり、事前に処理に要する目安料金がわかり安心してサービス利用可能です。

いくら高速なサービスがあっても扱いにくくてコストが高いものであれば、なかなか拡まらないと考えられます。しかし、BigQuery は扱いやすくかつコストも安いため、総合的に見て優れたサービスであると言えます。

まとめ

本記事では、データサイエンスの概要、メリット、進め方、導入時のポイント、活用事例まで、あらゆる観点から一挙にご説明しました。内容をご理解いただけましたでしょうか。

昨今、データ量の増加や顧客ニーズの多様化に伴い、企業におけるデータ活用の重要性が高まっています。変化の激しい現代を生き抜いていくためには、膨大なデータを分析・活用し、自社自身も変化し続けなければいけません。

データ活用においてはデータサイエンスが強力な武器になります。データサイエンスを導入することで、業務効率化や生産性向上など、多くのメリットを享受できます。事実として、様々な業界でデータサイエンスは活用されており、数多くの企業が自社の業績向上に成功しています。

データを分析・活用するためのサービスは多く存在しますが、導入するなら Google Cloud （GCP）がオススメです。Google Cloud （GCP）に搭載されている BigQuery を使えば、膨大なデータを高速に分析できますし、他にも多彩なソリューションが用意されており、あらゆるシーンで自社の業務効率化に寄与します。

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