用語集索引

デジタル用語事典

データサイエンス

データサイエンスとは、業務の効率化を図るために、数学や統計学、プログラミング、コンピューターサイエンス、ドメイン知識など、さまざまな分野の知識を結集し、データからインサイトを導き出すことです。

ポイント

  • データサイエンスでは、数学やコンピューターサイエンス、プログラミング、統計学、ビジネス知識など、さまざまな分野の知識を活用します。
  • データサイエンスには、データマイニングやAI(人工知能)、予測分析、ディープラーニング、マシンラーニング(機械学習)アルゴリズムなど、データ分析のさまざま手法やアプリケーションが含まれます。
  • データサイエンスの主な目的は、現在のデータからインサイトを得ることと、テストや予測分析のためにデータを使用してモデルを構築することのふたつです。
  • デジタルチャネルに対応している企業であれば、カスタマージャーニーのあらゆる段階で顧客体験を向上させるためにデータサイエンスを活用することができます。

目次


データサイエンスのさまざまな疑問に、Akash Maharajが回答します。Akashは、アドビのシニアデータサイエンティストで、マシンラーニング、物理学、ディープラーニングに関する豊富な経験を有しています。アドビではAdobe Experience Cloudのオンラインにおける実証実験と最適化に注力しています。

データサイエンスとは何ですか?

業界専門データサイエンスついて語るとき、「学際的」いう言葉よく使います。データサイエンスでは、数学コンピューターサイエンス、プログラミング、統計学、ビジネス知識など、さまざま分野知識活用します。それら分野知識集結することで、ビッグデータ分析し、ビジネスインサイト得ることできます。マーケターはじめするビジネス関係者は、そうしたインサイト活用することで、業務より効率的おこなえるようになります。

データサイエンスは、データマイニングAI、予測分析、ディープラーニング、マシンラーニングアルゴリズムなど、データ分析さまざま手法アプリケーション含まれます。

データサイエンスとビジネス分析の違いは何ですか?

ビジネス分析は、データサイエンスいう広い分野ひとつ領域です。ビジネスアナリストは、データ照会、解釈、サマライズ、ストーリー提示いった作業実行します。また、予測おこなうこともあります。ビジネス分析目的は、企業データにもとづいた意思決定おこなえるようすることです。

ビジネス分析とは異なり、データサイエンスにはモデリングも含まれます。データサイエンティストは、顧客とのやり取りなどのプロセスを自動化するためのモデルを構築し、予測やテストを実施します。

データサイエンスはどのようなことに利用されるのでしょうか?

データサイエンスの主な目的は、現在のデータからインサイトを得ることと、テストや予測分析のためにデータを使用してモデルを構築することのふたつです。

その他のデータサイエンスの活用例としては、次のようなものがあります。

  • データサマライズ可視化 - グラフ図、画像など使用してデータグラフィカル表現
  • 因果推論 - データエビデンスもとづいて因果関係あるどうか判断するプロセス
  • パターン認識 - データパターン自動認識
  • レコメンデーションエンジン - 過去行動関する利用可能データ利用して、コンテンツレコメンデーション提供
  • 自然言語処理 - ソフトウェア使用して音声テキストよる操作自動化
  • ビジネスインテリジェンス - データ活用して、より良いビジネス意思決定ためアクションつながるインサイト獲得

データサイエンティストの役割は何ですか?

データサイエンティストは、データの収集、分析、解釈をおこないます。通常は、データを分析する前に、解決する必要がある課題を把握することから始めます。ビジネス上のマーケターが自動化や予測をおこないたいプロセスや、詳細に把握したいと考えているプロセスがその課題に該当します。課題は、「モデリングの課題」と「因果推論と実証実験の課題」のふたつの領域に分類されます。

モデリングの課題。データサイエンティストは、モデリングの課題に対処するために、まず、適切なデータ、使用する統計分析やマシンラーニング手法、最適化で重視する指標を特定する必要があります。次に、データを取得し、クリーンアップしてサマライズします。これらの情報があれば、データサイエンティストはモデルを構築し、モデルを使って実証実験をおこなうことができます。実証実験の過程では、選択した指標の動作を分析します。最終的に、モデルをデプロイして課題に対処したり、将来のデータを予測したりします。データサイエンティストは、ある期間にわたってモデルのパフォーマンスを監視し、モデルを再トレーニングし、新しいバージョンをテストします。

因果推論と実証実験の課題。データサイエンティストは、因果推論と実証実験の課題に対処するために、科学的手法を駆使します。仮説を立て、その予測を検証するためにデータを使用して実証実験をおこないます。その後、その結果を分析し、新たな仮説を立てます。

データサイエンスにはどのような種類があるのでしょうか?

データサイエンスは非常に幅広く、さまざまな分野が含まれています。一般的な分野には、次のようなものがあります。

  • 画像認識
  • 自然言語処理
  • 予測モデリング
  • マシンラーニングエンジニアリング
  • 因果推論
  • ビジネス分析

データサイエンスに共通する課題は何ですか?

データサイエンティストが直面する最大の課題は、適切なデータソースを見つけ出してアクセスし、生データや非構造化データを構造化データに変換して業務に役立てることです。

また、データサイエンティストにとってのもうひとつの大きな課題は、関係者が直感的に理解できる機能的なデータモデルを構築することです。データサイエンティストは、適切なデータにアクセスできれば、かなり容易にモデルを構築できます。しかし、そのモデルを運用して、関係者が実際に使用できるようにするのは難しいことです。実際、そのために「MLOps」と呼ばれる専門分野があり、マシンラーニングの力を借りて、モデルをより効果的に運用する方法に取り組んでいます。

データサイエンスを導入するために必要なことは何ですか?

デジタルチャネルに対応している企業であれば、データサイエンスを利用できます。必要なものは、ビジネス課題、データ収集形式、収集したデータへのアクセスです。

データサイエンスをビジネスに活用するメリットは何ですか?

データサイエンスは、認知、獲得、購入、サービス、ロイヤルティいったカスタマージャーニーあらゆる段階役立ちます。特に、マーケターとっては、適切顧客セグメントターゲット設定し、そのターゲット最適マーケティング展開する方法把握するのに役立ちます。潜在顧客興味示したら、マーケターデータサイエンス用いて、購入促すため適切コンテンツ特定して最適化し、顧客セールスファネル導くことができます。さらにデータサイエンスは、顧客生涯価値高める方法予測することで、顧客維持にも役立ちます。

データサイエンスは今後、どのように進化していきますか?

データサイエンスの基礎は、さまざまな課題に対応することで進化してきました。データサイエンティストが使用できるツールの数は無数にあります。今後は、それらのツールが統合され、データサイエンティストの選択肢も整理され、業界全体でプロセスの高速化と標準化が進むことでしょう。

また、データサイエンス業界では、マシンラーニングモデルのライフサイクルを通じたデプロイとモニタリングに焦点を当てたMLOpsの分野も大きく成長するでしょう。今後数年のうちに、データサイエンスの倫理についての議論も深まっていくと考えられています。


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