データサイエンスって何？ 数字や情報から社会の課題を解決する学問
お世話になっております。
「データサイエンス」という言葉を聞いたことがありますか？
最近では、大学の学部・学科名にも使われるようになり、情報系への進学を考える高校生にとって、知っておきたい学問の一つになっています。
しかし、「データを分析する学問」と説明されても、具体的に何をするのか、なかなか想像しにくいかもしれません。
実はデータサイエンスは、私たちの身近な生活から企業の経営、医療、教育、行政まで、非常に幅広い分野と関わっています。
■ データサイエンスとは？
データサイエンスとは、集めたデータを数学や統計学、情報科学などの知識を使って分析し、そこから新しい発見や課題解決に役立つ情報を取り出す学問です。
例えば、あるコンビニエンスストアで、雨の日になると特定の商品がよく売れることが分かったとします。
なぜ、その商品が売れるのでしょうか。
雨の日は気温が下がるからでしょうか。それとも、雨によってお客様の行動が変化するからでしょうか。
そこで、商品の売上、天候、気温、曜日、時間帯などのデータを集めて比較します。
すると、これまで気づかなかった売上の傾向や、商品の売れ方に関係する条件が見えてくるかもしれません。
その分析結果をもとに、商品の仕入れ数や陳列方法を変更することができます。
つまり、経験や勘だけに頼るのではなく、データを根拠として物事を考え、よりよい判断につなげることが、データサイエンスの大きな役割なのです。
■ データを集めるだけでは意味がない？
ここで大切なのは、データを大量に集めれば、それだけで正しい答えが見つかるわけではないということです。
例えば、ある学習塾で、生徒の学習時間とテストの成績を調べたとします。
分析したところ、学習時間が長い生徒ほど成績が高い傾向が見られました。
では、「勉強時間を増やせば、必ず成績が上がる」と結論づけてもよいのでしょうか。
実際には、それほど単純ではありません。
もともとの学力、勉強方法、問題の難しさ、家庭学習の内容など、さまざまな条件が成績に関係している可能性があります。
データサイエンスでは、こうした条件を整理しながら、どのような要素が結果に関係しているのかを分析していきます。
また、「関係があること」と「原因であること」は違うという点にも注意が必要です。
例えば、アイスクリームの売上が増える時期に、熱中症の患者数も増えたとします。しかし、アイスクリームが熱中症の原因というわけではありません。どちらにも、気温の上昇が関係していると考えられます。
データに表れた数字をそのまま信じるのではなく、その背景に何があるのかを考えることが重要なのです。
■ 数学・統計学・AIはどう関係している？
データサイエンスを学ぶうえで、特に重要になるのが数学と統計学です。
統計学では、集めたデータの特徴やばらつきを調べ、そこから全体の傾向を推測する方法などを学びます。
例えば、100人のテストの平均点が70点だったとしても、それだけでは生徒たちの学力の状態を十分に説明できません。
ほとんどの生徒が70点前後なのか、それとも40点の生徒と100点の生徒に大きく分かれているのかによって、状況はまったく異なります。
こうした違いを分析するために、平均値だけでなく、分散や標準偏差などの数学的な考え方を利用します。
さらに、大量のデータから複雑な傾向を見つけたり、将来の結果を予測したりするためには、「機械学習」という技術も活用されます。
機械学習はAIを支える代表的な技術の一つで、コンピュータがデータから規則性や特徴を学習する仕組みです。
例えば、過去の販売データから翌月の商品の需要を予測したり、設備のセンサーデータから故障の兆候を見つけたりすることに利用できます。
ただし、データサイエンスとAIは同じものではありません。
AIはデータを分析するための手段の一つであり、データサイエンスは分析結果を解釈し、実際の課題解決につなげるところまでを含む学問なのです。
■ データサイエンスは、どのように問題を解決する？
実際のデータ分析では、いきなりコンピュータに大量のデータを入力するわけではありません。
最初に考えるのは、「何を明らかにしたいのか」という目的です。
例えば、学校で「数学が苦手な生徒を減らしたい」という課題があったとします。
まず、テストの得点、間違えた問題の種類、学習時間、復習の回数など、必要なデータを考えます。
次に、それらのデータを収集し、入力ミスや欠けている情報がないか確認します。そのうえで統計的な分析を行い、苦手な生徒に共通する特徴がないかを調べます。
もし、特定の単元でつまずいた生徒が、その後の単元でも苦戦しやすいことが分かれば、早い段階で復習の機会を設けるといった対策を検討できます。
そして、その対策が本当に効果を上げたのか、再びデータを集めて確認します。
このように、課題の発見、データの収集、分析、対策の検討、効果の検証という流れを繰り返していくのです。
データ分析そのものが目的なのではなく、分析を通して何を改善できるのかが重要になります。
■ データサイエンスは理系だけの学問？
ここも、進路選択を考える高校生には知っておいてほしい部分です。
データサイエンスでは数学やプログラミングの知識が必要になりますが、活用する分野は理系に限られません。
例えば、経済学では消費者の行動や景気の動向を分析します。心理学では、人間の行動や意識に関するデータを扱います。教育学では、学習状況や指導方法の効果を調べることがあります。
医療では病気の発生傾向や治療結果の分析、行政では人口動態や交通状況をもとにした政策の検討などにも応用できます。
つまり、データサイエンスは、ほかの学問や専門分野と組み合わせることで、さらに活用の幅が広がる学問なのです。
そのため、大学では文系と理系の枠を越えて学ぶ「文理融合型」の教育も行われています。
■ 熊本大学の情報融合学環では何を学ぶ？
身近な大学の例として、熊本大学の「情報融合学環」があります。
熊本大学の情報融合学環は2024年度に設置された教育組織で、数理・データサイエンスを基盤に、社会の課題を発見し、解決できる人材の育成を目指しています。
情報融合学環には「DS総合コース」と「DS半導体コース」があり、特にDS総合コースでは、統計学、データ分析、人工知能、情報科学などを幅広く学びます。
また、経済学や行政学、アグリビジネスなどの科目も設けられており、データを社会のさまざまな分野に応用するための知識を身につけます。
特徴的なのが、企業や自治体と連携して実際の課題に取り組むPBL（問題解決型学習）です。
大学で学んだ知識を、現実の問題にどのように利用すればよいのかを考える機会が設けられています。
プログラミングや数学を学ぶだけではなく、それらを使って社会の課題に向き合うという点が、この学環の特色といえるでしょう。
参考：熊本大学 情報融合学環
■ データサイエンスに向いているのは、どんな人？
データサイエンスというと、数学が得意な人やプログラミングが好きな人だけが学ぶ分野だと思うかもしれません。
もちろん、数学的な考え方は重要です。特に確率や統計、関数などの知識は、大学での学びにつながります。
しかし、それと同じくらい大切なのが、「なぜだろう？」と疑問を持つことです。
「同じ勉強時間なのに、成績に差が出るのはなぜだろう？」
「同じ商品でも、売れる店と売れない店があるのはなぜだろう？」
「人口が減っている地域と、増えている地域にはどんな違いがあるのだろう？」
こうした身近な疑問を、印象や思い込みだけで判断せず、客観的な情報を集めて考える姿勢が大切になります。
また、分析によって分かったことを、専門知識のない人にも分かりやすく説明する力も必要です。
データから特徴を見つけるだけでなく、その発見をほかの人に伝え、実際の行動につなげるところまでが求められるからです。
■ 「情報系に進みたい」の、その先を考えよう
以前紹介したソフトウェア工学は、アプリやシステムを正確で安全に動かすための設計・開発を中心に学ぶ分野でした。
一方、データサイエンスは、さまざまなデータから特徴や規則性を見つけ、予測や判断、課題解決につなげることを中心に学ぶ分野です。
もちろん、実際の研究や仕事では、両方の知識が必要になることも少なくありません。
ただ、同じ情報系の学問でも、関心を向ける対象には違いがあります。
「自分でアプリをつくりたい」のか、「データを使って社会の仕組みや人間の行動を分析したい」のか。
この違いを考えるだけでも、大学で学びたい内容が少しずつ明確になってくるはずです。
情報系の進路を考えるときは、大学や学科の名前だけで判断せず、どのような問題に取り組み、何を研究する学問なのかまで調べてみましょう。
その中で、自分が面白いと思える疑問や、解決してみたい課題を見つけることが、進路選択の大きな手がかりになるのではないでしょうか。
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