本記事では、データサイエンスと人工知能の関連性や違いについて解説しています。また、必要な知識やスキルの解説も行っています。
データサイエンスや人工知能に興味がある方はぜひ参考にしてください。
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データサイエンスとは
データサイエンスとは、人工知能（AI）や統計学などの複数の方法を利用することでデータの解析を行うことを言い、データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。
目的は、データの解析によって洗い出された情報をもとに新しい技術の開発や現在ある技術を進化させ発展させることです。そのため、データサイエンスの精度が向上することで、新たな技術や技術の進化、発展が期待できる可能性が高くなります。
データサイエンスを多く利用する現場は主に、企業でのデータ分析やソフトウェア開発です。
企業では、ビジネスを成功させるためにデータサイエンスが利用され、多くのデータが必要になります。正しいデータサイエンスが行えると、結果としてビジネスの成功率も高まります。そのため、ビジネスでデータサイエンスが利用されています。
ソフトウェア開発では、現在ある技術で開発したものを進化、発展させるために膨大なデータが必要になります。
また、新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要になり、良質なデータの収集を行えると、ソフトウェアの開発が行いやすくなるため、ソフトウェア開発でデータサイエンスが利用されます。
データサイエンスは多くの現場で利用されていることから、重要性がとても高いことがわかります。
特にデータサイエンスが重要な理由として、多くのデータが普及している現代は放置されている良質なデータが多く、データサイエンスを利用することで回収し、新たな技術へつなげられるからです。
人工知能とは
先ほど解説したデータサイエンスを行う際にも利用される人工知能とは、「artificial intelligence」のことで、これを略してAIとも呼ばれています。
この人工知能という言葉がつくられたのは、今から約70年前ほどの1956年でしたが、当時の技術では問題解決や記号処理といったことまでしかできませんでした。
しかし、1960年代にはアメリカの国防総省が人工知能に関心を持ち研究を始めたことにより、人間の基本的な論理的思考を模倣できるコンピューターの開発が始まりました。そこから月日が流れ、2022年現在ITの進化により、SiriやAlexaといった人工知能を持った家電が販売されるようになり、皆様に知られるようになっています。
研究が進んだ現在、人工知能で行える可能性があるものは、人間の能力を強化することやコンピューターが自動で作業をするといったことです。そのため、人工知能が進化、発展することで皆様の利用しているものがよりインテリジェントになり、生活しやすくなっていきます。
また、人工知能が進化、発展することでより精度の高い医療の提供や事故の防止などさまざまなメリットがあります。
仕組み
人工知能の仕組みは、膨大なデータを高速な反復処理により記憶し、アルゴリズムと組み合わせることで、処理したデータのパターンや特徴をソフトウェアが自動的に学習されるようにプログラムされています。
人工知能に自動的に学習させる方法は、機械学習やディープラーニングなどさまざまな手法があります。
機械学習では、分析するモデルの作成を統計や物理学などを利用し、自動化するため、データ収集を自動的に行い、埋もれたデータを発券することが可能です。
ディープラーニングでは、膨大なデータから複雑なパターンを学習する方法であり、画像認識や音声認識で利用される手法です。
その他にもさまざまな手法があり、ITの進化によって手法も増えていく可能性が高いです。また、機械学習やディープラーニングなど手法を支えるため、GPUやIoT、高度なアルゴリズム、APIといったテクノロジーを活用してます。
GPUは、膨大なデータを反復処理する際に必要であり、IoTはデバイス同士で互換性を持たせることにより、膨大なデータの収集を行います。
高度なアルゴリズムは、膨大なデータをより高速かつ正確に処理するため必要になり、APIは特定のプログラム機能の利用を簡略化するために利用されています。
そのため、人工知能を利用するためには、さまざまな手法とテクノロジーの活用が必要不可欠です。
活用方法
人工知能の活用方法は、技術の進化とともに増加していく一方です。2022年現在では、医療現場や小売業界、製造、スポーツといったさまざまな現場で人工知能が利用されています。人工知能がさまざまな現場で利用される理由としては、データ処理や分析による業務の効率化につながるからです。
そのため、人工知能を搭載した機器を現場に導入することで従来以上に働きやすくなるので、さまざまな現場で活躍しています。また、人工知能によるリスク通知などの機能により、事故や事件を未然に防ぐことも可能になります。
データサイエンスと人工知能の関連性・違い
データサイエンスを行う際に利用されることがある人工知能ですが、データサイエンスとの関連性や違いが曖昧になることが多いです。
そこでここでは、データサイエンスと人工知能の関連性と違いについて解説していきます。
関連性
データサイエンスと人工知能の関連性は、データサイエンスを行う際に膨大なデータを処理するため、人工知能が利用されることです。人工知能には、自動的にデータの処理を行える機能が搭載されたものが存在しており、膨大なデータを人間の力のみで行うとすると莫大な時間やコストがかかってしまうため、人工知能が利用されています。
そのため、データサイエンスの際に膨大なデータを効率よく処理し、分析するために人工知能が利用されています。このようなことから、データサイエンスと人工知能の関連性は、膨大なデータの処理や分析を行う際に必要ということになり、人工知能はデータサイエンスを効率的に行うための手法の一つということになります。
違い
データサイエンスと人工知能の違いは、データサイエンスは統計学や情報工学などを利用し、膨大なデータを分析する手法のことであり、人工知能は、機械学習などの手法を利用し、プログラムされた学習パターンでデータを処理、分析するもののことです。
そのため、データサイエンスと人工知能の違いを分けるとするなら、データサイエンスは人間が主体であり、人工知能は機械が主体であるということになります。また、データサイエンスを行うために人工知能を利用することから、人工知能は人間によって利用されるアルゴリズムという考え方もあります。
データサイエンスと人工知能に必要な知識・スキル
データサイエンティストと人工知能に必要な知識は、統計学、情報工学、ビジネスの3点があげられます。
統計学では、数学的知識とデータ分析の手法の知識が必要です。数学的知識では、確率・統計、微分積分やアルゴリズム、解析モデルといった専門性の高い知識が必要になります。データ分析の手法では、統計処理や数理モデルの作成を行えるようになることが必要です。
情報工学では、プログラミング言語やデータベース、ビッグデータの処理といったスキルが必要になります。プログラミング言語を学ぶことで人工知能を作成できるようになり、人工知能によって処理されたデータの処理、分析にデータベースやビッグデータの処理のスキルが必要になります。
ビジネスでは、人工知能などを利用して分析したデータをわかりやすく可視化し、どのようにビジネスに活かすのかを説明する必要があり、この作業が行えないとデータサイエンスを行った意味がなくなってしまいます。
また、ビジネススキルを学ぶことで、データサイエンスや人工知能などに関連する分野の知識を学べるようになるため、良いデータサイエンティストになるためには必要不可欠です。
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本記事では、データサイエンスと人工知能の関連性や違いについて解説しました。データサイエンスを効率的に行うために人工知能は必要なものであり、人工知能が進化することで今以上に快適な生活がおくれるようになる可能性が高くなります。
データサイエンスや人工知能に興味がある方は、難しい領域ではありますが、一度学んでみてください。
