データサイエンスとは？データサイエンティストの仕事内容も解説！

情報化社会の中で注目を集めている「データサイエンス」。大量のデータを収集・分析し、そこから有益な知見を導き出す学問・技術のことです。

本記事では、データサイエンスとは何か、なぜ注目されているのかを解説しつつ、身近な活用例、データサイエンティスト、AIとの関連についても紹介します。

また、データサイエンスの学び方についても解説するので、データサイエンスに興味がある方はぜひ最後までご覧ください。

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの知識を活用してデータの分析や解析をし、有益な情報を引き出す学問です。

例えば、検索エンジンにおいて日々検索される膨大なデータから有益な情報をユーザーに提供することなどにもデータサイエンスは活用されています。

データサイエンスを活用することで、企業や組織は蓄積したデータからユーザーニーズや業務の課題を見つけられ、新たなアイデアの創出や需要に応じた対応ができるようになります。

近年ではデータをただ蓄積するのではなく、蓄積したデータから有益な情報を適切に引き出すための手法として、データサイエンスが注目されているのです。

データサイエンスが注目される背景

データサイエンスが注目される背景には、インターネットの普及だけではなく、クラウドの発展や計算能力の向上などがあります。特に近年では、クラウドやIoT、SNSなどを通じて、膨大なデータが蓄積されるようになりました。

これらのデータを適切に活用することで、企業は新たなビジネスチャンスを見つけるだけでなく、業務の効率化や顧客満足度の向上、新規事業の創出にもつなげることができます。

データサイエンスによって従来の統計分析に加えて、データを高度に解析できるようになったことは、企業の競争力向上にも大きく貢献しています。

このように蓄積されたデータを活用するために、データサイエンスを取り入れる企業や組織が増えたことで、その重要性はより注目されています。

データサイエンスの身近な活用例

データサイエンスは、さまざまな業界で活用されています。ここでは、私たちの身近な2つの例を紹介します。

• 小売店の在庫管理
• 物流業界の配送管理

それぞれ詳しく見ていきましょう。

小売店の在庫管理

スーパーやコンビニなどの小売店では、立地、曜日、季節、商品の種類など、さまざま要因から来客数や売上が変動します。そのため、これらの要因と売上データを収集・分析し、在庫管理に活用しています。

データを活用して需要を予測し、適切な仕入れを行うことで、過剰在庫や売り切れを防ぎます。

過剰在庫による赤字を防いだり、在庫不足により顧客ニーズを満たせなくなることを回避したりと、店舗の運営において重要な意思決定にデータサイエンスを活用しています。

物流業界の配送管理

物流業界では、大量の荷物を効率的に目的地へ配送するためにデータサイエンスを活用しています。

過去の実績をもとに、荷物の量と配送先のデータから最も効率的な配送ルートやプランを導き出します。

また、過去の配送データを分析することで、車両やドライバーの手配を最適化し、より効率的な配送が可能になります。物流の需要は季節ごとに大きく変動するため、繁忙期や閑散期に応じて配送車両とドライバーの適切な確保が求められているのです。

このように、データサイエンスは物流業界におけるコスト削減や業務の効率化に大きく貢献しています。

データサイエンスとデータサイエンティスト

データを収集・分析し、企業や組織の意思決定や課題解決を支援する方を「データサイエンティスト」と言います。

ここでは、データサイエンティストの仕事について、求められるスキルと仕事内容の2つの点から解説します。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストには、統計的手法を用いたデータの収集・分析スキルの他、クライアントなどに対して提案をおこなうためのコミュニケーションスキルも求められます。

データサイエンスに必要な数学、統計学、機械学習、プログラミングなどは、データサイエンティストにとって不可欠なスキルです。

また、データの前処理やモデル構築をおこなうため、高度なITスキルやプログラミングスキルも求められます。

さらに、データ分析によって得られた有益な情報を活用し、クライアントの企業や組織に対して適切な提案をおこなうこともデータサイエンティストの役割です。

ビジネスや市場に対する深い理解や、相手とのコミュニケーションスキルも重要になります。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事には、主に以下の3つがあります。

• 課題の明確化
• 必要なデータの収集と分析
• 情報をもとにした提案

それぞれ詳しく解説します。

課題の明確化

データサイエンティストの仕事は、まずクライアントが抱える課題を明確にすることから始まります。

企業や組織が持つデータをどのように活用すれば課題を解決できるのかを整理し、それに基づいてデータサイエンスを適用するプランを立てていきます。

課題を明確にしたうえで、その解決に必要な情報を特定し、仮説を立てる論理的思考力が求められます。

データの収集と分析

課題を明確にしたら、仮説に基づいて必要なデータを収集し、分析をおこないます。

データには欠損やノイズが含まれていることが多いため、分析に適した状態に加工する必要があります。例えば、不足しているデータを補完したり、、数値化されていないデータを数字に置き換えたりするなどの前処理を行います。

データを整理して分析した後、その結果をもとにクライアントの課題解決につながる施策を考えます。

依頼主への提案

データ分析を終えたら、クライアントに対して課題解決のための提案をおこないます。

データ分析の結果を単に提示するのではなく、実用的な提案としてわかりやすく伝えることが大切です。

クライアントの中には統計やデータ分析に詳しくない人もいるため、専門知識がなくても理解できるよう、レポートの作成や資料の工夫が求められます。

また、提案時に正しく情報を伝えるためのプレゼンテーションスキルや、クライアントと円滑にやり取りをするためのコミュニケーションスキルも重要です。

データサイエンスとAI

データサイエンスは、AIの精度向上や発展にも大きく貢献しています。

AIは膨大なデータを学習し、知識を拡大していきますが、取り込むデータの質が低いとAIの精度も落ちてしまいます。

そのため、AIの性能を高めるには、事前に適切なデータを準備し、質を確保することが重要です。

ここで重要な役割を果たすのが、データサイエンスです。

データサイエンスと機械学習

AIの学習を支える技術の1つに「機械学習」があります。機械学習とは、人間がある程度選別したデータをもとに、コンピュータが自ら法則や規則性を見つけ出し、分析をおこなう手法です。

この機械学習の一分野として、より高度な分析を可能にする「ディープラーニング（深層学習）」があります。

ディープラーニングは、従来の機械学習とは異なり、コンピュータがデータの特徴を自動的に学習し、人間が気づかなかった法則やパターンを発見する可能性をもっています。これにより、データ分析の精度向上にも貢献しています。

ただし、機械学習やディープラーニングを効果的に活用するためには、学習させるデータの種類、内容、アルゴリズムなどを適切に設計する必要があります。これらの準備には高度なデータサイエンスの知識が求められます。

そのため、データサイエンスは機械学習と密接に関わっており、機械学習の精度向上に不可欠な役割を果たしています。機械学習やディープラーニングに必要なデータを収集・分析し、最適なモデルを構築するために、データサイエンスのスキルが不可欠なのです。

AI活用によるデータ分析の進化の歴史

AIの歴史は、1950年代の第一次AIブームから始まります。

第一次AIブームでは、数学の定理証明などの限られた問題の解決にAIが用いられていました。当時の技術では複雑な社会問題の解決には応用できなかったため、第一次AIブームは終焉を迎えます。

そして、1980年代に第二次AIブームが起こります。

第二次AIブームでは、特定分野の知識を組み込んだ「エキスパートシステム」が注目されました。しかし、膨大なデータを人間が用意しなければならないことや、曖昧な事象への対応が難しいことなどから、実践的な活用が難しく、第二次AIブームも終焉しました。

その後、現在が第三次AIブームの真っ只中にあります。第二次AIブームで課題となった「膨大なデータの活用」はビックデータ技術と計算能力の向上によって解決され、機械学習を活用した高精度なAIが次々と登場しています。

データサイエンスは教育機関での学習がおすすめ

データサイエンスは専門性の高い分野であるため、大学やスクールなどの教育機関で体系的に学ぶことがおすすめです。

独学で習得することも可能ですが、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの幅広い知識をバランスよく学ぶには、体系的なカリキュラムがある教育機関での学習が効果的です。

大学やスクールなどの教育期間では、データの収集、前処理、分析などのスキルを習得しつつ、プログラミングやクラウド活用などの幅広いデジタルスキルを身につけられ、実際の企業や組織のデータを用いた実践的なプロジェクトにも取り組むことも可能です。

大学で実践的なデータサイエンスを学ぶことで、実際の社会で求められるデータ分析力や課題解決力などを養うことができます。

データサイエンスを学ぶなら、開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）

開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）は、2026年4月開設予定の完全オンラインで卒業できる通信教育課程の学部です。データサイエンスに興味がある方、統計や機械学習のスキルを身につけたい方に最適な学びの場を提供します。

本学部では、データ分析やAI活用の基礎から実践までを体系的に学べるカリキュラムを用意しています。特に「データサイエンス入門」では、統計的手法、機械学習、回帰分析、ニューラルネットワークを活用したデータ分析を実践し、実社会で活かせるスキルを習得できます。

授業は15分のオンデマンド動画で提供されるため、好きな時間・好きな場所で学修可能です。さらに、チャットでの質問対応や個別サポート体制も整っており、初心者でも安心して学べます。

データサイエンスを基礎から学び、キャリアに活かしたい方は、ぜひ情報デザイン学部の公式HPをご覧ください！

まとめ

データサイエンスとは、数学、統計学、機械学習、プログラミングなどの知識を活用し、データ分析を通じて有益な情報を引き出す学問です。データサイエンスを実践する専門家をデータサイエンティストと言います。

インターネットの普及に伴い、クラウドやIoT、SNSなどに蓄積されるデータの量は膨大になり、データを活用した新たなビジネスチャンスを狙う企業も増えています。このように膨大なデータの活用が求められる中、計算能力の向上やAIの発展とともに、データサイエンスの重要性が高まっています。

データサイエンスの身近な活用例としては、小売店の在庫管理や物流業界における配送ルートの最適化などが挙げられます。

データサイエンスはAIとも深い関係があります。データサイエンスはAIが学習するためのデータの前処理を支援すると同時に、データ分析の分野ではAIが活用されることもあります。このように両者は互いに補完しあう関係にあります。

今後ますます需要が高まることが予想されるデータサイエンスは、高度なスキルが求められるため大学やスクールなどで体系的に学ぶことが有効です。

データサイエンスを学び、情報化社会で求められるスキルを習得し、未来の可能性を広げてみてはいかがでしょうか？