データサイエンス入門シリーズ

教養としてのデータサイエンス

未読
日本語
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教養としてのデータサイエンス
出版社
定価
1,980円(税込)
出版日
2021年06月15日
評点
総合
3.8
明瞭性
4.0
革新性
3.5
応用性
4.0
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おすすめポイント

本書は、「導入」「基礎」「心得」のキーワードに、データサイエンスの基礎知識として、押さえるべき情報を網羅的に扱う入門書である。全国の大学生に文理を問わずデータサイエンスの知識を学んでもらうために、ビッグデータ時代にふさわしい教科書を目指して作成された。

データサイエンスとは、端的に言えば、収集された膨大なデータを読み解き、活用するスキルを指す。本書によれば、アマゾンやグーグルをはじめとするIT企業は、データ分析を事業の核とし、多くのデータサイエンティストを採用している。社会のあらゆる場面でデータが得られるようになり、データサイエンスの知識を必要としているのは、先述の巨大企業にとどまらない。

本書は、もはや働くすべての人が無関係ではいられないデータサイエンスについて、まずはここから学ぶべしと、はっきりとした入り口を示してくれる。「導入」ではビッグデータやAIの利活用の実態、「基礎」ではデータリテラシー、「心得」ではデータ・AIを取り扱うときの留意事項をテーマに、さまざまな研究家・実務家が実例を交えて解説する。各節の最初に必要なキーワードがまとめられていたり、図解や事例が適宜交えられていたりと、ボリュームはあるものの、読みやすく理解しやすいのが特徴だ。データサイエンスの鉄板テキストを探しているなら、本書を検討してみてはいかがだろうか。

ライター画像
藤平泰徳

著者

北川源四郎(きたがわ げんしろう)
1974年 東京大学大学院理学系研究科博士課程中途退学
現在 東京大学数理・情報教育研究センター 特任教授
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長

竹村彰通(たけむら あきみち)
1982年 スタンフォード大学統計学部Ph.D. 修了
現在 滋賀大学データサイエンス学部 学部長、教授

内田誠一(うちだ せいいち)博士(工学)
1999年 九州大学大学院システム情報科学研究科博士課程修了
現在 九州大学大学院システム情報科学研究院 教授

川崎能典(かわさき よしのり)博士(経済学)
1992年 東京大学大学院経済学研究科博士課程中途退学
現在 統計数理研究所モデリング研究系 教授

孝忠大輔(こうちゅう だいすけ)
2003年 立命館大学大学院理工学研究科修士課程修了
現在 日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業部
AI人材育成センター センター長

佐久間淳(さくま じゅん)博士(工学)
2003年 東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了
現在 筑波大学システム情報系 教授
理化学研究所革新知能総合研究センター チームリーダー

椎名洋(しいな よう)博士(経済学)
1992年 東京大学大学院経済学研究科博士課程中途退学
現在 滋賀大学データサイエンス学部 教授

中川裕志(なかがわ ひろし)工学博士
1980年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了
現在 理化学研究所革新知能総合研究センター チームリーダー

樋口知之(ひぐち ともゆき)理学博士
1989年 東京大学大学院理学系研究科博士課程修了
2020年 「卓越した技能者(現代の名工)」をデータサイエンティストとして初受賞
現在 中央大学 AI・データサイエンスセンター 所長、理工学部 教授

丸山宏(まるやま ひろし)博士(工学)
1983年 東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了
現在 株式会社 Preferred Networks PFN フェロー

本書の要点

  • 要点
    1
    現代は社会の営みにかかわる情報がビッグデータとして蓄えられ、ありとあらゆるビジネスがそれを活用するようになっている。
  • 要点
    2
    データサイエンスでは、データの傾向を正しく分析し、グラフや図などを使ってわかりやすく伝えるデータリテラシーを基礎とする。
  • 要点
    3
    データサイエンスは、他のすべての技術分野と同様に、倫理、法律および社会的影響を意識しなければならない。

要約

【必読ポイント!】 社会におけるデータ・AI利活用

ビッグデータの積極的活用
JuSun/gettyimages

ビッグデータとは、文字通り莫大な量のデータのことである。代表的な特徴は次の3つだ。データの量が大きいこと(Volume)。データが計測され、記録されるスピードが速いこと(Velocity)。データの種類がさまざまであること(Variety)。これらの英語の頭文字をとってよく3Vといわれる。

ビッグデータの本格的な利用は、インターネット上に公開されたさまざまなサイトを上手にランキングする技術、「検索エンジン」によって始まった。いくつかのキーワードを入力するだけでほしい情報に効率よくたどり着ける検索エンジンは、もはや私たちの生活に欠かせない存在だ。

検索エンジンや、サイトの表示を担うソフトウェアであるブラウザを自社製にできれば、人々が注目する情報を自社でコントロールできる。また、ある目的や嗜好性を持つ人々が集まる場づくりができれば、効果的な広告の実現が可能となる。隆盛を誇るIT企業のほとんどは、製品やサービスを提供する側と、それらを求める消費者やユーザーが出会う機会を実現することで、大きな富を得ている。

アマゾンや楽天などのeコマース(EC)と呼ばれる業態では、ウェブ上での個人向け商品の提示、いわゆるレコメンデーションを最適化するために、消費者の購買履歴だけでなく、購買前や購買しなかった場合の操作履歴にいたるまで、膨大な量の情報収集を行っている。

こうしたビッグデータから個人に適した情報サービスを提供する技術を、パーソナライゼーションと呼ぶ。ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)上に示されるピンポイントの広告もまた、パーソナライゼーション技術が利用されている。

ビッグデータの積極的活用は、意思決定の結果が多様で不確実な個人をターゲットにしたビジネスを可能にした。まずビッグデータを集め、それに基づいて意思決定を行う方式は、「データ駆動型」と呼ばれている。

第4次産業革命を牽引するAIの驚異的発達

現代では、ECに限らず、ありとあらゆるビジネスの進め方がデータ駆動型にシフトしている。社会の営みにかかわる情報がビッグデータとして蓄えられ、それらを本格的に活用する産業界にも大きな変化が訪れている。これは第4次産業革命と呼ばれる。

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