2021年を形作るトップ12のデータサイエンス応用
データサイエンスは、科学的手法と計算アルゴリズムを用いて、構造化・非構造化データから貴重な洞察と知識を収集する学際的な分野です。
数学、統計学、統計モデリング、計算機科学、データベース技術、プログラミング、予測分析、信号処理、人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、信号処理など、さらに多くの高度なプロセスが関わります。
データサイエンスは21世紀で最も急速に台頭している分野の一つとなりました。その応用領域は非常に広範で包括的です。
今日、1000以上の組織と民間施設が個別および共同で、社会における最も困難な課題のいくつかに取り組んでいます。それらの研究の利益は計り知れません。
それでは、データサイエンスの最も一般的な応用例をいくつか深掘りしてみましょう。
12. 航空会社運営管理
異なるルート間の旅客需要を評価し、座席あたりの利益を増加
EasyJetやSouthwest Airlinesのような企業は、運営上の課題を成功するデータサイエンスユースケースに転換しました。
データサイエンスを航空業界に取り入れる究極のメリットには、現在および将来の市場需要への正確な対応、ルート計画の改善、より良い収益管理、顧客ロイヤルティプログラムなどの収益性の高いマーケティング戦略の実装が含まれます。
データサイエンスにより、航空会社は価格戦略を改善し、在庫を管理できます。多くの企業が座席あたりの利益を20%以上増やすことに成功しています。一部の航空会社は、自社Webサイトでの年間数十億件の検索を分析し、最適なルートとフライト時間を決定しています。
11. 意図分析
企業がより顧客中心的になることを可能にする
「感情分析」という用語をご存知かもしれません。メッセージを分析し、根底にある感情がネガティブ、ポジティブ、ニュートラルのどれかを判断する手法です。意図分析は、メッセージの背後にあるユーザーの意図を分析し、それが苦情、提案、問い合わせ、意見、ニュースのいずれに関連するかを判断することで、プロセスを一段階進めます。
意図分析システムは、機械学習と、低レベルのトークン化と構文分析から高レベルの感情分析まで、さまざまな分析機能を組み合わせます。
スマートフォンに関するさまざまな意図を示すソーシャル投稿の例を考えてみましょう：
- 「OLED画面ですか？」 — 問い合わせ
- 「4200mAhではなく5000mAhバッテリーを搭載すべきだった」 — 提案
- 「カメラの画質が良くない」 — フィードバック
データサイエンスは意図のパターンを特定できます。これにより、特に営業とカスタマーサポートの分野で、企業がより顧客中心的になることができます。フィードバックの収集から大量の問い合わせへの対応、パーソナライズされたサービスの提供まで、意図分析は重要なツールとなり得ます。また、無効なメール、メッセージ、電話などのスパム検出にも使用できます。
10. 金融不正の検出
取引の不整合を特定
クレジットカード取引、所得税申告請求、保険金請求などに関わる不正は、企業と政府にとって主要な懸念事項です。すべての業界であらゆる種類の不正に対応する特定のソフトウェアやアルゴリズムは存在しません。問題の特性は状況ごとに異なります。
したがって、各データサイエンスツールは、各業界のドメイン内で不整合を検出するように異なる設計がなされています。これらのツールの中には、不正検出を教師あり分類問題として扱うものもあれば、クラスター分析、時系列分析、ブレークポイント分析、取引のリアルタイム監視など、独自の方法で問題に対処するものもあります。
さまざまな種類の不正を検出するさまざまな方法：
- ニューラルネットは財務諸表不正の検出に使用されます。
- ベイジアン学習ニューラルネットワークは、医療保険不正、通信不正、クレジットカードからの不正取引を効率的に検出できます。
- リンク分析手法は、レコードリンケージとソーシャルネットワーク手法を利用して、既知の詐欺師と他の個人との関係を見つけ出します。
- 教師なし機械学習アルゴリズムは、新しいタイプの不正を特定するために使用されます。
9. リアルタイムルート最適化
距離と移動コストを最小化
データサイエンスと応用工学の力を用いて、2地点間の移動時間を精密に予測できます。
例えば、ある配送会社が1,000の販売ルート、50の店舗、50,000人の強固な顧客基盤を持っているとします。目的は、より短い距離でカバーしながら、すべての顧客にできるだけ速く荷物を届けることです。 これはNP困難問題です。
企業は三次元アプローチと高度なルートマッピングアルゴリズムを使用して、この課題を高精度で解決できます。これらのデータサイエンスアルゴリズムは、近接した位置をマッピングし、互いに近い配達ポイントのサブセットを作成します。
ほとんどの企業は、分枝限定法や動的計画法、遺伝的アルゴリズムを使用して最先端のソリューションを取得します。これにより、配達車両の台数を減らしつつ配達を遅らせることなく、大幅な運用コスト削減が可能になります。
8. 犯罪分析
スペインの犯罪マップと犯罪分析
犯罪事件をより速く解決し、特定場所での将来の犯罪活動を予測
犯罪分析は、統計ツールと手法を用いてさまざまなデータを調査し、犯罪をより速く解決し、過去の事件に基づいて将来起こり得る犯罪を予測する分析の一分野と見なせます。
これには、内部警察業務、犯罪被害者、無秩序、生活の質に関する問題の分析が含まれます。データサイエンスで抽出された洞察は、パトロール活動、犯罪予防、犯罪捜査と起訴、警察活動の評価に活用できます。
最新ツールは、Google MapsとさまざまなRパッケージを使用して、犯罪ネットワークを可視化し、さまざまな機械学習手法でそれらを調査するためのフレームワークを提供します。
7. ターゲット広告
適切なオーディエンスに広告を表示し、顧客獲得コストを削減
優れた広告は常に企業成功の主な理由の一つです。しかし、キャッチーなフレーズで製品を宣伝するだけでなく、適切な人々に、適切なタイミングで、適切な文脈でメッセージを届けることも重要です。
データサイエンスは、リアルタイムで数千のシグナルを分析し、適切な瞬間に適切なオーディエンスに広告を配信する必要がある広告主とマーケターにとって不可欠となっています。機械学習も、ユーザーの過去の行動（サイト訪問、検索、購入）を分析するために不可欠です。
データが多ければ多いほど、より良いターゲティング結果が得られます。以下はターゲット広告のユースケースです：
- ビジュアルマーチャンダイジング：小売業界でのマーケティング実践で、製品とサービスのプレゼンテーションを最適化することを含みます。照明、配色、クリエイティブなビジュアルディスプレイ、その他の要素で顧客の注目を集めます。
- プログラマティック広告：オンライン広告枠の自動売買と定義されます。ブランドや代理店が、洗練されたエコシステムを通じて、パブリッシャーのWebサイトやアプリケーション上の広告インプレッションをミリ秒単位で購入できるようにします。
- スマート入札：機械学習を用いて、入札プロセスが実行されるたびにコンバージョン価値を高めるように広告を最適化する自動入札戦略のサブセットです。
6. 高度な画像認識
パターンを認識し、複数の画像セットを区別
最新のデータサイエンスソフトウェアは、人間の顔を精密に認識し、データベース内のすべての画像と照合できます。顔の表情やテクスチャなど、特別なパターンを認識するのに十分な賢さを持っています。一部のプログラムは、複雑な図表からデータを収集したり、手書き文字を認識したりするように設計されています。
顔認識に加えて、データサイエンスツールは機械学習手法を用いて、カメラフレーム内で撮影されたオブジェクトを検出できます。形状、色を検出し、リアルタイムで全オブジェクトの寸法を測定し、ユーザーに画像コンテンツに関する詳細な洞察を提供できます。
画像認識とオブジェクト検出の両方は、スマートフォトライブラリやターゲット広告から、視覚障害者向けのアクセシビリティ、研究能力の強化まで、さまざまな分野で使用されています。MicrosoftやGoogleなどのテック大手は、画像認識研究と関連アプリケーションに多額の投資を行っています。
5. ゲーム開発
プレイヤーの体験、エンゲージメント戦略、収益を改善
ゲームを成功させる2つの主要な要素は、ストーリーとグラフィックです。これらはプレイヤーを惹きつけ、プレイへの興味を維持します。
ゲームで収集されるデータは、さまざまな方法で活用できます。例えば、多くの企業がゲーム分析を用いて、プレイヤーが何を望んでいるか、各ステージにどれだけ時間を費やしたか、どの部分を最も楽しんだかといった具体的な知識を得ています。
データサイエンスは、モデルの作成、機械学習アルゴリズムの強化、最適化ポイントとトレンドの特定を通じてゲーム体験を改善するために活用されます。これにより、開発者は以前に得られたデータを用いて新しいゲームコンセプト、ストーリー、インタラクティブなシナリオを考案できます。
4. 製造業
画像クレジット: intellipaat
予防保全と故障予測を促進
データサイエンスが製造業で使用される方法は、特定の点でユニークです。これは、多くの異なるタイプの製造ユニットがあり、それぞれ異なる要件を持っているためです。
データサイエンスは主に、製造プロセスから貴重な情報を抽出するために使用されます。この情報は、企業が利益を最大化し、リスクを最小化し、生産性を分析するのに役立ちます。
例えば、Raytheon Technologies Corporationは、Manufacturing Execution Systemsというソフトウェアソリューションを使用して、工場現場のデータを収集・評価しています。データを分析することで、あるモジュールのネジを13回回す必要があることが判明しました。10回や12回しか回さない場合、システムはエラーを表示し、設置を停止します。
適切に分析されれば、情報は以下に使用できます：
- 機械故障率の推定
- エネルギー効率の悪いコンポーネントの特定
- 在庫管理の合理化
- 工場フロアスペースの最適化
GMやFordのような企業は、センサーやプロセッサから材料の品質と性能まで、内部および外部のすべてのソースを含む大量のデータを評価し、生産時間の改善、エネルギーコストの最小化、利益の最大化を図っています。
3. ゲノミクス研究
人間の健康と疾患をより深く理解するのに役立つ
過去10年間で、生物医学研究プロジェクトと大規模な共同研究が急速に成長しました。その結果、毎年大量のゲノムデータ（2,000〜40,000ペタバイト）が生成されています。
データサイエンスにより、バイオインフォマティシャンと遺伝学者は、このような巨大で複雑なデータセットから実用的な洞察を抽出し、DNAの違いが人間の健康と疾患にどう影響するかを理解できるようになります。
アライナーなどのデータサイエンスツールを使用して、DNA配列の個々の構成要素の位置を分析します。ソフトウェアプログラムは、特定のヒトゲノム配列が他のヒトゲノム配列と異なる場所を特定します。
これらのゲノム差異はさまざまです。単一のDNA文字レベルの小さなものから、染色体異常のような大きなものまであります。このような差異を分析することで、研究者は一般的な疾患、がん、稀な障害の正確な原因を特定できます。
2. 教育
学生のパフォーマンスと教育方法を改善
データサイエンスには教育セクターに革命をもたらす能力があります。教師が適応学習手法を採用し、各学生を惹きつける効果的でカスタマイズされた学習パスを提供するのを支援できます。
決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォレストなどのいくつかの機械学習アルゴリズムが、この目的で既に使用されています。
データサイエンスはまた、管理者が教師の活動と教育方法を分析することも可能にします。教員の強みと弱みを示す貴重な情報を提供します。これにより、教師がそれに応じて改善し、最も効果的な教育方法論を特定するのに役立ちます。
ネバダ大学は、学生データの分析とパフォーマンス予測のためにデータサイエンス手法を採用しています。もう一つの例はフロリダ大学で、さまざまな手法を用いてパターンとトレンドを特定し、カスタマイズされた学生体験を提供しています。
1. 創薬と開発
データサイエンスがR&Dプロセス全体の効率を向上
高度な分析と計算能力の組み合わせにより、データサイエンスは製薬研究における不可欠な中核分野となっています。
人工知能と機械学習手法の創薬への統合により、R&Dプロセス全体の時間が大幅に短縮され、効率が向上しました。
DeepPurposeツールキットなどの高度なツールは、創薬における基本タスクである薬物標的相互作用（DTI）予測のための50以上のモデルを解放するために使用されてきました。DeepPurposeはまた、バーチャルスクリーニングとドラッグリポジショニングのためのシンプルなインターフェースも提供します。
Cognizantが開発したデータサイエンスソリューションは、複数の製薬企業が癌薬の研究臨床試験の相互参照という労働集約的なプロセスを改善するのに役立ちました。
よくある質問
データ分析とデータサイエンスの違いは？
データ分析が文脈の中で過去の記録を見ることに焦点を当てているのに対し、データサイエンスは次に何が来るかを予測または分析できる予測モデルの作成に焦点を当てています。
例えば、データアナリストはビッグデータを統合して「昨年秋に最も利益を生んだ製品は何か？」といった質問に答えるかもしれません。一方、データサイエンティストは機械学習手法を用いてフィードバックと顧客行動を分析し、今年どの製品とサービスがより良いパフォーマンスを示すかを予測するかもしれません。
データサイエンティストの給与は？
米国労働統計局によると、データサイエンティストの平均年収は111,000ドルです。経験豊富なデータサイエンティスト（マネージャーレベルの専門家）は年収250,000ドルまで稼ぎます。
カリフォルニア、テキサス、ニューヨーク、イリノイ、ワシントンは、データサイエンティストと数理科学職の雇用レベルが最も高い州です。
データサイエンスプラットフォームの将来は？
データサイエンスプラットフォームの採用は大幅に増加しています。オープンソースプログラムへの柔軟性とコンピュータリソースの拡張性を提供します。さらに、多数のデータアーキテクチャと容易に整合できます。
Grand View Researchのレポートによると、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場規模は2027年までに260億ドルに達し、CAGR 26.9%で成長すると予測されています。人工知能とニューラルネットワークの進歩が、この驚異的な成長の鍵となるでしょう。
産業技術