データサイエンティストは、データを分析し、技術を創造するために様々なアプリケーションに取り組んでいます。ここでは、さまざまな組織や業界の例を挙げながら、一般的な8つの事例を紹介します。
データサイエンスと高度なアナリティクスの進化は、企業により良い洞察とビジネス価値を提供する幅広いアプリケーションを生み出しました。特に、データ・サイエンスの実践、方法論、ツール、テクノロジーは、増え続ける変動性の高いデータから価値ある情報を得るために必要な能力を組織に提供します。
ビッグデータツールと人工知能は、予測モデリング、パターン認識、異常検知、パーソナライゼーション、会話AI、自律システムなど、多様なアプリケーションのために、大量のデータを取り込み、分析するために必要な力を提供します。実際、データ・サイエンスとそれを主に行うデータ・サイエンティストは、かつてはITの学問的な側面と考えられていたものから、今やビジネス・オペレーションの中核的な部分へと昇格しています。
さまざまな企業がデータサイエンスによるアナリティクス・アプリケーションを導入していますが、そのアプリケーションのほとんどは、過去10年間でその価値が実証された分野に集中しています。それらを深く掘り下げることで、企業はライバル企業に対する競争上の優位性、顧客、市民、ユーザー、患者に対するより良いサービス、継続的な適応が求められる急速に変化するビジネス環境へのより効果的な対応力などのメリットを得ることができます。
一般的な8つのデータサイエンス・アプリケーションを詳しく見てみましょう。
- 1. 異常検知
データサイエンスの強力な応用の一つは、統計分析を使ってデータセット、特に大規模なデータセットの異常を発見することです。少量のデータを扱う場合、データをクラスターやグループに当てはめ、異常値を特定するのはある程度簡単な作業かもしれませんが、ペタバイトやエクサバイトのデータを分析しなければならない組織では、この作業はかなり難しくなります。
例えば、金融サービス企業は、その量と種類が爆発的に増え続けている取引データから、不正な支出行動を検出するという課題にますます直面しています。アメリカン・エキスプレスは、データサイエンスの技術や手法をビッグデータにリアルタイムで適用し、不正検知やその他の用途に活用した初期のパイオニアであり、イベントや変化に迅速に対応することを可能にしています。異常検知は、サイバー攻撃の防止やITシステムのパフォーマンス監視などの業務にも有用で、データセットの異常値を排除して分析精度を高めることもできます。
- 2. パターン認識
同様に、データセットのパターンを特定することは、データサイエンスの基本的なプロジェクトです。例えば、パターン認識は、小売業者やeコマース企業が顧客の購買行動の傾向を発見するのに役立ちます。顧客を満足させ、競合他社からの購買を阻止したい企業にとって、提供する商品を適切なものにし、サプライチェーンの信頼性を確保することは極めて重要です。
パターン認識には、他にも様々なデータサイエンスの使用例があります。例えば、株式取引、リスク管理、病状の診断、地震分析、自然言語処理（NLP）、音声認識、コンピューター・ビジョンなどです。
- 3. 予測モデリング
パターンや異常値を見つけることに加え、データサイエンスは予測モデリングの精度を高めることを目的としています。予測分析は数十年前から行われていますが、データサイエンスは機械学習やその他のアルゴリズム的アプローチを大規模データセットに適用し、顧客行動、財務リスク、市場動向などをより的確に予測するモデルを作成することで、意思決定能力を向上させます。
予測分析アプリケーションは、金融サービス、小売、製造、ヘルスケア、旅行、政府機関など、幅広い業界で使用されています。例えば、製造業では機器の故障を減らし、生産稼働率を向上させるために予測保全システムを利用しています。航空機メーカーのボーイングやエアバスも、機体の稼働率を向上させるために予知保全に依存しています。同様に、シェブロンやBPをはじめとするエネルギー分野の企業も、メンテナンスにコストがかかり、実行が困難で高価な環境において、機器の信頼性を向上させるために予測モデリングを利用しています。
さらに、企業はデータサイエンスの予測力を使ってビジネス予測を改善しています。一例として、COVID-19の大流行によって消費者や企業の支出が急激に変化する中、メーカーや小売業者による定型的な購買アプローチは失敗に終わりました。しかし、前向きな企業では、このようなもろいシステムは、進化する顧客行動に対応できるデータ駆動型の予測アプリケーションに置き換えられています。
- 4. レコメンデーション・エンジンとパーソナライゼーション・システム
特に、適切な製品を適切なタイミングで適切なチャネルで提供し、適切なメッセージを用いて適切なオファーを伝え、適切なレベルのサービスと注意を払うことができればなおさらです。そして、顧客を満足させ、関心を持たせ続けるということは、顧客がリピーターであり続ける可能性が高いことを意味します。
しかし、従来は、個人の特定のニーズに合わせて製品やサービスをカスタマイズすることは非常に困難でした。そのため、商品をパーソナライズしたり、商品を推薦したりするシステムのほとんどは、人々の特性を一般化したバケツにグループ分けする必要があります。このアプローチは、カスタマイズしないよりはましでしょうが、それでも最適にはほど遠くなっています。
幸いなことに、データサイエンス、機械学習、ビッグデータの組み合わせにより、企業は現在、個々の顧客の詳細なプロファイルを構築することができます。このアプローチはハイパー・パーソナライゼーションとして知られています。
ホームデポ、ロウズ、ネットフリックスなどの企業は、データサイエンスによるハイパー・パーソナライゼーション技術を利用し、レコメンデーション・エンジンやパーソナライズド・マーケティングを通じて、顧客により良いサービスを提供しています。金融サービス企業も顧客にハイパー・パーソナライズされたオファーを提供し、医療機関は患者に治療やケアを提供するためにこのアプローチを使用し、教育機関は学生に高度にカスタマイズされた適応学習を提供しています。
- 5. 分類とカテゴリー化
データ・サイエンス・ツールは、大量のデータを分類し、学習された特徴に基づいて分類・分類する真の能力を示しています。これは特に非構造化データにおいて有用です。構造化データはスキーマを通して簡単に検索・照会できますが、非構造化データは処理や分析がなっています。電子メール、文書、画像、動画、音声ファイル、テキスト、あらゆる種類のバイナリ情報などが非構造化データの一形態です。最近まで、貴重な洞察を得るためにデータをマイニングすることは困難でした。
人工ニューラルネットワークを使用して大規模なデータセットを分析するディープラーニングの出現により、画像、物体、音声の認識タスクから文書の種類に基づくデータの分類まで、非構造化データ分析を行うことができるようになりました。例えば、データ・サイエンス・チームはディープ・ラーニング・システムを訓練することで、書類の山の中から契約書や請求書を認識し、様々な種類の情報を識別することができます。
政府機関もまた、データサイエンスを活用した分類やカテゴライズのアプリケーションに参入しています。例えば、NASAが画像認識を使って宇宙空間にある物体に関するより深い洞察の発見に役立てたり、米国労働統計局が事故報告の分析に基づいて労働災害の分類を自動化したりしています。
- 6. 感情・行動分析
機械学習やディープラーニングシステムのデータ分析能力をベースに、データサイエンティストは膨大なデータを掘り起こし、顧客やユーザーの感情や行動を理解しています。
センチメント分析と行動分析アプリケーションを通じて、データサイエンスは、企業がより効果的に購買と利用のパターンを特定し、人々が製品やサービスについて何を考え、どの程度満足しているかを知ることを可能にします。これらのアプリケーションは、顧客の感情や行動を分類し、それらが時間とともにどのように変化するかを追跡することもできます。
旅行会社やホスピタリティ企業は、センチメント分析にこの高性能なアプローチを採用し、非常に肯定的または否定的な経験をした顧客を特定し、迅速に対応できるようにしています。法執行機関もまた、センチメントと行動分析を活用し、事件、状況、トレンドが出現し進化するのを発見しています。
- 7. 会話システム
機械学習の最も初期の応用例の1つは、人間の介入なしにある程度リアルな会話ができるチャットボットの開発でした。実際、コンピューティングのパイオニアであるアラン・チューリングが1950年に考案したチューリング・テストでは、システムが人間の知性を模倣できるかどうかを示すために会話形式が用いられています。そのため、組織が既存のワークフローを補強し、これまで人間が処理していたタスクの一部を引き継ぐために、チャットボットやその他の会話システムに注目しているのも不思議ではないでしょう。
データサイエンスは、会話システムをビジネスに役立てる上で非常に役立っています。データサイエンティストは機械学習アルゴリズムを使って、大量のテキストでこれらのシステムを訓練することで、データから会話パターンを導き出すことが可能です。高度なNLPテクノロジーと組み合わせることで、チャットボット、インテリジェント・エージェント、音声アシスタントは、今や電話やウェブサイトから自動車に至るまで、あらゆるところに出現し、テキストと音声の両方で人々とやりとりするようになっています。
- 8. 自律走行システム
自動車といえば、AI愛好家の長年の夢のひとつに自動運転車があります。データ・サイエンスは、自律走行車やAI駆動ロボット、その他のインテリジェント・マシンの開発において大きな役割を果たしています。
データ・サイエンスのツールや技術の利用が企業で拡大し続けるにつれて、それらが可能にするアプリケーションの種類も増えていくでしょう。
自律走行システムの実現には多くの課題があります。例えば自動車の場合、画像認識ツールは、道路、他の車、交通管制装置、歩行者など、運転の成功に影響するあらゆる関連要素を識別できるように訓練されなければなりません。さらに、自動運転システムは、瞬時の判断や、リアルタイムのデータ分析に基づく正確な予測方法を知る必要があります。データ・サイエンティストは、完全自律走行車をより実現可能なものにするために、協調して機能する機械学習モデルを生み出しています。
データサイエンス活用の未来
データサイエンスの力は、ビッグデータ管理、データ管理、統計、機械学習、その他の分野の組み合わせが大きな効果を発揮する幅広い分野にすでに応用されています。データ・サイエンスのツールやテクニックの利用が企業で拡大し続けるにつれて、それが可能にするアプリケーションの種類も増えていくでしょう。
実際、CIOとCTOは現在組織で最も重要な役割の2つですが、他の機能に加えてデータサイエンスのイニシアチブを担当することも多い最高データ責任者（CIO）の出現とその重要性の高まりは、データをしっかりと把握することがどれほどのビジネス価値をもたらすかを示しています。多くの点で、ビジネスにとって重要な洞察や知識を発見するためにデータサイエンスをうまく適用することは、データを生成する業務システムよりも重要かもしれません結局のところ、現代の企業を真に活性化させるのはデータなのです。
