データサイエンスとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データサイエンス（Data Science）

データサイエンスとは、統計学や機械学習、プログラミングを組み合わせて、データから価値のある知見を引き出す学問や技術のことです。データを集めて整え、分析し、予測モデルを作り、結果を分かりやすく伝えるところまでを含みます。AIはその中の道具の一つで、データサイエンスのほうが範囲は広いと整理されます。担う専門職がデータサイエンティストです。

データサイエンス（Data Science）関連用語

データサイエンス（Data Science）に関連する単語は以下の通りです。

• データ分析データ分析との違いは？→
• データサイエンティスト（Data Scientist）担う専門職の仕事は？→
• 機械学習（Machine Learning）道具の一つの機械学習とは？→
• ビッグデータ（Big Data）材料のデータとは？→
• Python（パイソン）よく使う言語は？→
• Jupyter Notebook分析の作業場はどんなもの？→

データサイエンス（Data Science）で知っておくと得する有益情報

データサイエンスは範囲が広く、言葉も混同されがちです。整理のための3つの点です。

• AIより広い分野AIや機械学習は、データサイエンスで使う道具の一部です。
• 現場の課題が出発点最新の手法より、解きたい課題の定義が成果を左右します。
• 小さく試せる手元の表データと表計算ソフトから、取り組みを始められます。

関連する分野の違い（目安）

取り組みの準備チェック

自社で始める準備ができているか、確認しましょう。

• 解きたい課題が決まっている
• データが電子的に残っている
• データを扱う担当者がいる
• 経営層が活用に賛成している
• 小さな試行の予算が取れる

確認できた数 0 / 5

まず課題を決め、データの有無を確かめましょう。

最新技術より、解きたい課題を決めることが出発点です。

データサイエンス（Data Science）やさしい解説

データサイエンスとAIって、同じものじゃないの？

料理に例えると、データサイエンスは厨房全体で、AIは包丁やオーブンのような道具の一つです。

材料の選び方から盛り付けまで、全体の流れを含むのがデータサイエンスです。

仕事に置き換えると、飲食店が「来週どれだけ仕込むか」を決める場面です。過去の売上、天気、近隣のイベントを集めて整え、予測の式を作り、店長に分かりやすく伝えます。この一連の流れ全体がデータサイエンスにあたります。

データサイエンス（Data Science）についてのみんなの疑問

データサイエンスは中小企業にも役立ちますか？

役立ちます。需要の予測や顧客の分析などで使えます。専門家を雇わなくても、外部の相談や既存のツールで始められます。まず1つの課題に絞って試すのがおすすめです。

何から学べばいいですか？

表計算ソフトで集計とグラフから始めるのが近道です。次に統計の基本を学び、その後でPythonを触る流れが一般的です。業務のデータで練習すると身につきます。

AIがあれば、データサイエンスは不要ですか？

不要にはなりません。AIを使いこなすにも、データの整え方や結果の見方が必要です。データを扱う力は、AI時代にも役立ちます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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