この記事のポイント
データサイエンスは情報抽出・分析の手法、AIは知的行動を実行する技術- データサイエンティストは分析・問題解決、AIエンジニアはモデル開発・実装が主な役割
- 両分野で必要なスキルに違いあり。統計学、機械学習、プログラミング等
- データサイエンスとAIは密接に関連し、協力して価値創出
- 今後もデータサイエンスとAIの融合が進み、革新的なソリューション創出に期待
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
AI(人工知能)とデータサイエンスは、現代のビジネスに革新をもたらす非常に重要な技術です。
しかし、それぞれの意味や役割は明確に異なります。データサイエンスは大量のデータから有益な情報を抽出し、分析する手法であるのに対し、AIは人間の知的行動を模倣し、自動化された意思決定を行う技術です。
本記事では、これら二つの領域の違いや、それぞれの分野で活躍する専門家に必要な知識・スキルについて、わかりやすく解説していきます。
また、データサイエンスとAIがもたらすビジネスへの貢献や、今後の展望についても探ります。
これらの技術がもたらす可能性について、ぜひ一緒に考えていきましょう。
データサイエンスとは
データサイエンスは、大量のデータの中から情報を抽出し、分析を行う手法のことをいいます。
統計学、数学、情報科学、およびコンピューターサイエンスの知識が結集されており、機械学習や統計的モデリング、データマイニング、ビッグデータ分析など、多岐にわたる技術が用いられています。
また、データサイエンスを行う人のことをデータサイエンティストといい、複雑なデータセットから知見を導き出すために、予測分析から探索的データ分析まで、幅広いスキルを利用します。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストは、複雑なデータセットから知見を導き出すために、予測分析から探索的データ分析まで、幅広いスキルを駆使します。
彼らの役割は、データ分析によって抽出された情報をもとに、新しい技術や価値を生み出したり、現在ある技術を進化・発展させることにあります。
また、ビジネスインテリジェンスを活用して企業が直面する問題を解決し、ビジネス戦略の立案や最適化にも関わります。
リスク管理においては、データを通じて潜在的なリスクを特定し、それらを軽減するための戦略を提案することもあります。
AI（人工知能）とは
AIを開発・運用する人をAIエンジニアと呼び、彼らの役割は、AI技術を利用して機械学習モデルを設計、開発、実装し、組織の問題解決や目標達成に貢献する解決策を提供することです。
AIエンジニアは、アルゴリズムの開発、データモデルの訓練、AIアプリケーションの実装と評価を行い、ビジネス上のニーズに合った知的行動をコンピュータシステムに導入します。
彼らの製品やサービスは、業務の自動化、ユーザー体験の改善、新たなビジネス機会の創出などの向上に大きく貢献しています。
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AIエンジニアの役割
AIエンジニアの役割は、AI技術を利用して、機械学習モデルを設計、開発、実装し、それらが組織の問題解決や目標達成に貢献する解決策を提供することです。
彼らは、アルゴリズムの開発、データモデルの訓練、及びAIのアプリケーションの実装と評価を行い、ビジネス上のニーズに合った知的行動をコンピュータシステムに導入させます。
彼らの製品やサービスは、業務の自動化、ユーザー体験の改善、新たなビジネス機会の創出などの向上に大きく貢献しています。
データサイエンスとAIの違い
ここでは上記を踏まえて、データサイエンスとAIの違いについて説明します。
データサイエンスとAIの違いは、データサイエンスは人間がデータの解析を行う手法であり、AIは機械に人間の知的行動を行わせる技術であるということです。
データサイエンスはデータサイエンティストの経験や知見によって、分析の方法が変わりますが、AIは学習データが同じ場合は、基本的には同じ行動をします。
このように同一の意味で使用されがちな二つの言葉ですが、二つは別物であることがお分かりいただけたかと思います。
データサイエンスに必要な知識とスキル
- データ分析
探索的データ分析（EDA）を通じて、データセットの基本的な特性や潜在的なパターンを理解し、不完全または不正確なデータを識別・修正する能力。
2. プログラミング
PythonやRなどのプログラミング言語を活用してデータ分析や機械学習モデルの構築を行う能力。
SQLなどのデータベース管理言語の理解も不可欠。
3. 統計学
データ分析の基礎となる統計的推測や確率論を駆使して、データから情報を引き出し、定量化する能力。
4. 機械学習
教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、異なるアプローチとアルゴリズムを理解し、適切なモデルを選択・活用する能力。
5. ビジネス知識
分析している業界やビジネスプロセスに関する深い理解を持ち、ビジネスの問題を特定し、解決策を提案する能力。
6. コミュニケーション能力
分析結果や洞察を、クライアントにも理解してもらえるように、データの可視化やプレゼンテーションを行う能力。
これらのスキルを総合的に駆使することで、データサイエンティストは組織内で重要な役割を果たし、ビジネス価値を創出することができます。
AIに必要な知識とスキル
1. プログラミング能力
PythonやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリとフレームワークを使いこなし、アルゴリズムの設計と実装を行う能力。
2. 数学と統計学
線形代数、微分積分学、確率論と統計学の知識を活用し、データからパターンを見つけ出し、予測モデルを構築する能力。
3. 機械学習とディープラーニング
機械学習とディープラーニングの技術を理解し、画像認識、自然言語処理、音声認識など、複雑な問題を解決する能力。問題を解決する能力があります。これらの技術を理解し、適切に適用する能力が、AIエンジニアには求められます。
4. データ処理
大量のデータを収集、清掃、前処理する能力。不均衡なデータセットの扱いや、過学習を防ぐためのテクニックの理解。
5. ドメイン知識
医療分野でのAIアプリケーション開発には医療知識、金融分野では金融の基本など、特定の業界や分野に関する知識を持つこと。
6. 問題解決能力
抽象的な問題を具体的なタスクに分解し、適切なデータとアルゴリズムを選択して解決策を実装する能力。クリエイティブかつ実用的なアプローチを取れる能力。
まとめ
本記事では、データサイエンスとAIの定義、それぞれの専門家が担う役割、およびこれらの分野で必要とされる知識とスキルについて解説しました。
データサイエンスとAIはよく混同されますが、意味も必要な知識も異なることがお分かりいただけたと思います。
テクノロジーの発展と共にこれらの分野は絶えず変化し、新たなチャレンジと機会をもたらすでしょう。
読者の皆さんには、今後もデータサイエンスとAIの進歩に注目していただきたいと思います。
