データサイエンスとAIの違いは？ビッグデータについても交えながら解説！

データサイエンス・AI・ビッグデータについて

最近よく耳にする、データサイエンス、AI、ビッグデータの関係性について解説していきます。それでは見ていきましょう。

データサイエンティストとは

データサイエンスは、大量のデータを分析し、そこから意味やパターンを見つけ出すことを通じて洞察を得るための学問領域です。
データサイエンスは、統計学、機械学習、データマイニング、およびデータ分析などのさまざまな技術や手法を組み合わせて活用します。
主な目標は、データから価値ある情報や知識を引き出し、ビジネス上の意思決定や問題解決に役立てることです。
データサイエンスは、多岐にわたる分野で応用され、ビジネス、科学、医療、社会科学などのさまざまな領域で活躍しています。

データサイエンティスト誕生の背景
データサイエンス領域の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「2012 年 Harvard Business Review の "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century"（Thomas H. Davenport & D.J. Patil）で全米的に注目され、日本でも『最もセクシーな職業』と訳される形で広まりました。
そしてデジタル化の進展とともに、今や企業がビッグデータを用いることが当たり前となり、その需要が増したことから｢現代に必要不可欠な職業｣となりつつあります。

AI（人工知能）とは

AI（人工知能）は、コンピューターシステムが人間の知能を模倣し、人間のような認知的なタスクを自動的に実行する能力を指します。
AIは機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などの技術を利用して、データからパターンを学習し、問題を解決することができます。
AIの目的は、人間の能力や知識を拡張し、自律的に問題を解決するためのシステムを開発することです。
AIは様々な分野に応用されており、自動運転車、医療診断、自然言語処理、ロボット工学などの分野で革新的な進歩をもたらしています。

深層学習とは
深層学習（ディープラーニング）は、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks）を基盤とする、機械学習の手法の一つです。
一般に機械学習のサブセット（部分集合）と定義され、多層の中間層を持つネットワークを用いて、データから複雑なパターンや表現を自動的に学習します。
深層学習の最大の特徴は、人間の脳神経回路を模した多層のニューラルネットワークによって、従来の手法では扱いにくかった複雑なデータ構造を高い精度で捉えられる点にあります。
これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理（NLP）といった分野で、従来手法を大きく上回る性能を達成しています。
たとえば深層学習を用いた画像認識では、大量の画像データから特徴を自動的に抽出し、コンピューターが猫や犬などの物体を人間の手による特徴設計なしに認識できるようになります。
これは従来必要だった「人間がルールや特徴を設計する工程」を省略できるという点で画期的でした。

機械学習
機械学習は、コンピューターシステムがデータから学習し、それに基づいて未知のデータを予測したり意思決定を行ったりする能力を指します。
機械学習は、プログラミングによる明示的な命令ではなく、データからパターンや規則を自動的に学習することに焦点を当てています。
機械学習では、与えられたデータから特徴を抽出し、それを使ってモデルを構築します。
このモデルは、未知のデータに対して予測を行うために使用されます。機械学習のアルゴリズムにはさまざまなタイプがあります。
例えば、教師あり学習では、ラベル付きのトレーニングデータを使用してモデルを訓練し、未知のデータを分類や予測します。教師なし学習では、ラベル付けされていないデータからパターンや構造を発見します。
また、強化学習では、環境との相互作用を通じて報酬を最大化するようにエージェントを訓練します。
機械学習は、広範囲にわたる分野で応用されており、画像認識、音声認識、自然言語処理、金融予測、医療診断などの多くの問題に取り組んでいます。

ビッグデータとは

ビッグデータは、膨大な規模や複雑性を持つデータセットを指します。
これらのデータは、通常、従来のデータ処理ツールや方法では扱いが難しく、処理や解析に特別な技術やシステムが必要です。
ビッグデータは、様々なソースから生成され、高速に収集されることが一般的です。

ビッグデータの特徴には、以下の3つの"V"があります。※ビッグデータの定義は Gartner 等の定義では 3V が一般的ですが、IBM 等の拡張定義では 4V（+ Veracity, 真実性）／5V（+ Value, 価値性）とすることもあります（IBM Big Data & Analytics Hub, メタグループ/Gartner）

1. ボリューム（Volume）: ビッグデータは、非常に大量のデータが含まれています。これには、テキスト、画像、ビデオ、音声など、さまざまな形式のデータが含まれます。
2. 変動性（Variety）: ビッグデータは、様々な種類や形式のデータが混在しています。これには、構造化されたデータ（データベース内の表形式のデータ）、半構造化されたデータ（XML、JSONなどの形式）、非構造化データ（テキスト、画像、ビデオなど）が含まれます。
3. 速度（Velocity）: ビッグデータは高速で生成され、収集されます。例えば、センサーデータ、ソーシャルメディアの投稿、ウェブのトラフィックなど、リアルタイムでのデータ生成が一般的です。

ビッグデータの処理と解析には、分散システムやクラウドコンピューティング、機械学習などの技術が使用され、これによってデータの価値を最大化し、洞察を得ることが可能になります。

データサイエンスとAIの違いと関係性

データサイエンスとは大量のデータを分析し、そこから意味やパターンを見つけ出すことを通じて洞察を得るための学問領域のことです。
一方でAIとはコンピューターシステムが人間の知能を模倣し、人間のような認知的なタスクを自動的に実行する能力を指します。
データサイエンスの一領域として、AIが存在します。
データサイエンティストは必然的にAIにも精通したスペシャリストです。

ビッグデータAIの関係性

優れた性能を持つAIの構築にはビッグデータが欠かせません。
3V、Volume（量）、Variety（種類）、Velocity(速度）を兼ね備えたデータをビッグデータと呼びます。※3V（Volume, Variety, Velocity）の正式名称は以下をご参照ください：ガートナー社（旧 META Group）の Doug Laney が 2001 年に定義。
　
ビッグデータの収集、分析を行い、機械学習によってそのデータからパターンや傾向を見つけることで優れたAIを構築することができます。

データサイエンティストに必要な知識やスキル

データサイエンティストに必要な知識やスキルを紹介していきます。

プログラミング言語の知識

データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。PythonやR言語が主に用いられているため、少なくともどちらか1つはマスターしておくことをオススメします。

統計解析や数学の知識

分析業務を行う上で、記述統計と推測統計の基礎は欠かせません。
記述統計は、データの特徴や傾向を理解するために必要な知識です。平均値、中央値、最頻値、度数分布、標準偏差、相関係数などの概念や計算方法を学びます。
一方、推測統計は、回帰分析や統計的検定などの理論的知識を指します。分析モデルの仕組みや評価方法、解釈の手法などを学びます。
業務で必要なレベルとしては、統計検定2級相当の知識が求められます。これは大学基礎課程レベルの理解とスキルを持つことを意味します。 ※日本統計学会認定の「統計検定」は記述統計・推測統計を体系で扱う試験です（公益財団法人 日本統計学会, https://www.toukei-kentei.jp/）

ビジネススキル

分析結果をまとめ、クライアントに対してプレゼンを行う必要があるため、資料作成スキルやプレゼンスキルが求められます。
資料作成はパワーポイントを使って行われることが多いため、事前に書籍や学習サイトを通じて習得しておきましょう。

コミュニケーション能力

データサイエンティストはエンジニアや経営企画職など幅広い人たちと共同で仕事を進めるので、円滑なコミュニケーション能力が必要不可欠です。
特に、データサイエンス領域では専門用語が多用されるため、このような専門用語を知識がない経営職の方にも分りやすく伝える言語能力が非常に大切です。

データサイエンティストを求めている場所とは

データサイエンティストは、近年さまざまな業界・職種から必要とされる存在になりました。
特に、長年にわたって大量のデータを蓄積している一方で十分に活用できていない老舗・大手企業において、その需要はとりわけ高まっています。
こうした企業では、社内に眠っている顧客データや取引データを意思決定や新規事業の根拠として活かすために、データサイエンスの専門知識を備えた人材が求められています。
また、デジタル技術そのものが急速に進展していることから、単にデータを分析できるだけの担当者ではなく、経営課題の発見から分析设计、結果のビジネス展開までを一貫して進められる、より高度なスキルを持ったデータサイエンティストへの需要は、今後も拡大していくと考えられます。

企業がAIを活用するためのステップ

企業がAIを活用する前の手順を紹介していきます。順に見ていきましょう。※AI 活用のステップは経済産業省『AI 活用ガイドライン』（2022 年 6 月、各種 AI 利活用の原則を提示）等の公的資料も参照してください。

課題の洗い出し

AIを導入する際には、まず現在の業務課題やニーズを明確に洗い出し、その解決にAIがどのように役立つかを明確にすることが重要です。
これにより、AI導入による具体的な効果や改善策を理解することができます。
その後は、AI導入に伴うコストやリスクを事前に考慮し、具体的な導入仕様を詳細に精査する必要があります。

導入方法の決定

AI導入にあたり、企業は自社での開発と外部委託のどちらを選択するかを検討する必要があります。
自社開発には高いハードルがあり、コストや人材不足などの課題があります。
そのため、多くの企業が外部の専門企業にAI開発を委託しています。
外部委託により、専門的な知識や経験を持つ人材を活用し、高品質なAIシステムを導入できます。
一方で、外部委託に頼ることでビジネス展開のスピードが遅れる場合や、企業内でのデータ解析やAI開発のノウハウが蓄積されないリスクもあります。

データの収集

AIを活用するためにはデータの収集は不可欠です。データはより質の高い洗練されたデータである必要があります。
そのようなデータの収集をするためには、効果的なデータ収集方法でデータを集め、質の高いプラットフォームで管理する必要があります。
※データ収集段階では個人情報保護法（2022 年改正）、GDPR（EU 一般データ保護規則）等の法令遵守が必要です。

試験運用

AI導入後はAIの試験運用をする必要があります。データの収集、モデルの構築、学習、評価、改善を繰り返し行いAIの性能を上げる必要があります。

稼働と見直し

AI導入後も、定期的な点検が必要です。AI導入後でもデータの追加やアルゴリズムの変更、モデルの再学習を行いAIの性能を上げることができます。
またビジネス環境の変化に伴い、AI自体の定期的な見直しをする必要もあります。

注目されているAI技術

現在注目されているAI技術について紹介していきます。具体的に見ていきましょう。

医療分野でのAI活用

医療現場でのAIの活用方法として、患者の病名診断が挙げられます。
これまでは医者が各患者の症状のヒアリングを詳しく行い、その人に適した形で治療を行ってきました。
しかし、1人1人の患者に対してヒアリングを行うと、膨大な時間がかかってしまいます。
そこで患者の症状を入力するだけで、似た症状を持つ病気を絞り込むことができるAIを開発しました。
これにより診察時間の大幅短縮をすることができ、より効率的な診療が可能になりました。

農業分野でのAI活用

続いて農業分野での活用事例です。
農業分野は、従来から属人化が顕著な業界であり、農家の方のスキルや経験が非常に重要視されてきました。
これにより、後継者育成が非常に難しくなり人手不足に悩まされています。
そこでAIを活用し、農家の方の負担を減らす取り組みが行われています。
例えば、事前にAIに収穫できる画像を読み込ませておき、ドローン等を使って農作物を1つ1つ確認させ収穫できるもの、できないものを判断してもらいます。
こうすることで、農業に知見がない人でも収穫をすることができ、農家の方の負担を減らすことができるようになりました。
※農業分野での AI 活用は農林水産省『農業 DX 構想』（2021 年）やスマート農業実証プロジェクト等の公的資料にも整理されています。

データサイエンティストのこれから

近年、デジタル化の急速な進展とともに｢AIが人間の仕事を奪う｣と言われるようになりました。実際に、AIが人よりデータの処理やパターン化された仕事をする上では優れています。
よって単にデータ分析ができるだけのデータサイエンティストはそこまで市場に求められなくなる可能性があります。
しかし、現場の方々とのコミュニケーションやデータに迷わされない仮説の立案、AIのモデリングにおいてはまだまだ人間が行わなければならない部分です。
より幅広く高度な知識を有したデータサイエンティストは今後も需要は高まり続けるでしょう。

まとめ

本記事では、データサイエンスとAI、ビッグデータの関係性について解説してきました。
今後どの企業にとっても、いかにビッグデータを活用しながら効果的なAIを開発し、自社のビジネスに落とし込めるかが非常に大切になってきます。そのためにはまず、自社のデータ管理を見直すことから始めましょう。

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